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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📸 郑成安记者 吴森明 摄
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📸 刘增桂记者 高飞 摄
❤️ 感觉很糟糕，0-4输球让人难受，但巴黎确实踢得更好。在关键时刻，裁判的决定没有站在我们这边，但这就是足球。巴黎或许是目前足坛状态最好的球队，你稍有疏忽，他们就会让你付出代价，而他们4-0赢了，对这个比分你也很难抱怨什么。如果我们那个进球有效，对我们会很有帮助，但判了犯规。我们让对手进球进得太容易了，还有两场比赛，必须振作起来。最好看的日本MV片视频
