小米AI双突破：Q-Frame视频理解与Any-SSR持续学习框架

一、产品介绍

天呐！小米这次在全球计算机视觉顶会ICCV 2025上直接放出双王炸！面对11239篇投稿仅24%录用率的残酷竞争，小米AI团队的Q-Frame视频理解技术和Any-SSR持续学习框架双双入选，简直不要太厉害！这不仅是学术认可，更是小米在“人车家全生态”战略下AI技术落地的关键突破。

作为研发投入五年超千亿的科技巨头，小米2025年单年AI投入就达75亿，未来五年还将追加2000亿研发资金。这次两项技术已融入手机哨兵模式、新零售客服、智能家居等场景，真正让实验室成果走进了千万用户的生活！

二、适用人群

1. AI开发者：需要视频理解或持续学习能力的工程团队
2. 智能硬件产品经理：规划车载监控/智能家居功能的决策者
3. 零售数字化转型负责人：解决海量商品知识更新的运营者

三、核心功能与技术原理

小米Q-Frame与Any-SSR的5大硬核能力解析：

🔍 1. Q-Frame视频理解三连击

• 跨模态查询检索(CQR)
  通过文本查询向量与视频帧特征的实时匹配，精准锁定相关画面。比如说用户问“视频里有没有出现黑猫？”，模型直接定位到第3分12秒的黑猫特写帧
• 查询感知帧选择(QFS)
  基于注意力权重的动态采样，告别传统均匀抽帧的盲目性。在小米YU7哨兵模式中，自动忽略树叶摇动却精准捕捉车辆靠近画面
• 多分辨率自适应(MRA)
  对关键帧保持高清解析，背景帧智能降分辨率。实测中使GPU资源消耗直降40%，妥妥的省电黑科技

🧠 2. Any-SSR根治遗忘症

采用递归最小二乘法(RLS)+低秩适应(LoRA) 双剑合璧：

1. 分析路由机制：像快递分拣般把不同任务分配到独立参数子空间
2. 梯度隔离技术：冻结旧任务参数空间，新任务学习不干扰原有知识
3. 动态知识融合：通过低秩矩阵实现新旧知识无缝拼接

实测在TRACE基准测试中实现零知识遗忘（BWT=0），零售场景商品知识库更新时，旧产品召回率保持99.8%

四、工具使用技巧

🎥 Q-Frame视频处理实操

# 小米开放平台示例代码（简化版）
from qframe import AdaptiveProcessor

processor = AdaptiveProcessor(
    query="识别危险接近行为",  # 用户问题文本
    resolution_strategy="dynamic", # 启用动态分辨率
    keyframe_ratio=0.3 # 关键帧提取比例
)

result = processor.process_video("parking_lot.mp4")
print(result["key_frames"]) # 输出危险行为关键帧时间戳

• 调参秘籍：
  • 安防场景：设keyframe_ratio=0.4+启用高敏检测模式
  • 教育视频：启用temporal_smoothing避免关键帧跳跃

🔄 Any-SSR持续学习部署

1. 知识分区：按产品类目创建独立子空间（手机/家电/智能硬件）
2. 热更新机制：新品类上线时仅训练新增参数子模块
3. 遗忘监控：设置知识回溯测试集，每周自动验证旧知识保留率

五、访问地址

👉 技术白皮书下载：
MITL小米AI实验室官网

👉 体验预置模型：
HuggingFace模型库

说到底，这两项技术最戳中痛点的是——让AI像人一样懂得“重点看什么”和“学了不忘”！从汽车哨兵模式精准识险，到店员AI助手熟记万款商品，技术最终回归到人性化体验。更不用说小米YU7用户已经能在夜间安心停车，全靠Q-Frame从模糊画面中锁定风险帧呢～

下一个彩蛋：据内部消息，Q-Frame的跨模态能力正接入小米机器人视觉系统… 这才是真·人车家全生态呀！