实验结果表明，PAM仅使用3B参数，就在多个图像和视频理解基准上全面刷新或逼近SOTA，且具备更优的推理效率和显存占用，真正实现性能与轻量的统一。 这些模型往往无法直接输出分割结果，或需要额外接入segment模型，流程复杂；模型体量通常非常庞大，对计算资源要求高，不适用于轻量化、快速响应的实际场景（如AR/VR、移动端推理等）。 为支撑PAM的训练，构建了一个大规模、多层次、高密度的图像与视频语义标注数据集，覆盖分类、解释、描述、时序事件等多个维度： 对每段视频抽取6关键帧，合成为Storyboard格式的高分辨率图像；使用SoM高亮目标区域，作为提示引导；利用闭源VLM进行多帧联合推理，生成细节丰富、时间感知强的事件描述。 将长视频切分为多个连续不重叠的事件片段每段片段重复Storyboard流程；并在生成描述时递归引入前一段文字内容，让字幕连贯衔接，保证上下文一致性。 此外，PAM首创了区域级的流式视频字幕能力，不仅能持续描述一个物体的行为，还能在连续事件中保持高度语义一致性，展现了强大的实际应用潜力。
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📸 蔡孟原记者 许汉森 摄
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📸 董朝全记者 詹光惠 摄
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