AI前沿：AI如何“看懂”视频、玩转游戏与生成长文幻灯片？

自监督视频动作学习与反事实预测
音频第一部分探讨了基于自监督学习的视频动作分析技术OPTCWM。该方法通过视频反事实动作预测框架，利用扰动生成器模拟物体移动或遮挡的假设场景，结合视频信息瓶颈优化策略，使AI无需标注数据即可识别视频中物体的运动轨迹和遮挡关系。该技术在机器人避障和视频特效生成中具有应用潜力，但计算量较大且需优化轻量化部署。
自主游戏规则生成与分层规划
第二部分聚焦AI在复杂游戏中的自主规则生成能力。Theory Coder框架通过双层规划结构，使用PDDL语言描述高层策略并生成底层代码，结合反事实修正机制优化规则。其分层动作规划框架在BISU类游戏中表现优异，且规则可迁移至机器人路径规划场景，但目前仍需人工设计高层逻辑模块。
长文本图像生成与细节优化
第三部分介绍了长文本图像生成模型Long Text AR，其文本二质化器模块通过精细化处理文字细节，解决了传统模型生成长段落时模糊或排版混乱的问题。该模型支持字体、颜色等参数化控制，可生成图文混合的幻灯片或文档页面，但对艺术化文字和复杂背景融合仍存在局限。
高效学习与动态检索增强推理
最后两部分分别提出了减冗余学习方法FPET和检索增强框架MCTSRAG。FPET通过压缩图像冗余信息提升模型效率，在视觉任务中降低20%计算耗时和40%内存占用；MCTSRAG则结合蒙特卡洛树搜索和动态检索增强推理，使小型语言模型通过多路径探索和外部知识检索，在复杂问答任务中达到接近大模型的精度。