# MBZUAI-Forschende verkürzen Videoobjektverfolgung auf zwei Dekodierrunden > Parallel Tube Decoding schloss eine Trajektorie im VidSTG-Test schneller ab als die sequenzielle Erzeugung. - Kanonische URL: https://newsverum.com/de/news/mbzuai-parallel-tube-decoding-video-grounding-2026 - Herausgeber: Newsverum - Rubrik: Technologie - Land: Vereinigte Arabische Emirate - Veröffentlicht: 2026-10-20T14:20:10+00:00 - Aktualisiert: 2026-10-20T14:20:10+00:00 - Ereignis- oder Datenzeitraum: 2026-10-06 - Weitere Ausgaben: [Türkçe](https://newsverum.com/tr/news/mbzuai-parallel-tube-decoding-video-grounding-2026.md), [English](https://newsverum.com/en/news/mbzuai-parallel-tube-decoding-video-grounding-2026.md), [العربية](https://newsverum.com/ar/news/mbzuai-parallel-tube-decoding-video-grounding-2026.md), [Français](https://newsverum.com/fr/news/mbzuai-parallel-tube-decoding-video-grounding-2026.md), [Español](https://newsverum.com/es/news/mbzuai-parallel-tube-decoding-video-grounding-2026.md), [Português](https://newsverum.com/pt/news/mbzuai-parallel-tube-decoding-video-grounding-2026.md) Forschende der MBZUAI und der University of California, Merced, entwickelten Parallel Tube Decoding (PTD), ein Verfahren zur zeitlichen Ortung von Objekten und Ereignissen in Videos. Es soll eine gesamte Objekttrajektorie in zwei Dekodierrunden erzeugen: Zunächst wird das relevante Ereignisintervall bestimmt, danach werden die Begrenzungsrahmen für diesen Zeitraum gemeinsam vorhergesagt. In einem kontrollierten VidSTG-Vergleich, den MBZUAI am 6. Oktober beschrieb, schloss PTD eine Trajektorie in 0,4 Sekunden ab; die standardmäßige autoregressive Erzeugung benötigte 31,6 Sekunden. Der Durchsatz betrug 45,9 Begrenzungsrahmen pro Sekunde gegenüber 0,5 beim Referenzverfahren. Dies sind Forschungsergebnisse auf einem bestimmten Video-Grounding-Benchmark, keine Garantie für allgemeine oder produktive Leistung. ## Daten ### Kontrollierter VidSTG-Vergleich Video-Grounding-Modell in kontrolliertem Vergleich getestet Methodik: Die Messungen gelten für die im Artikel beschriebenen Modelle, die Referenzmethode und den VidSTG-Benchmark. Sie sind keine universellen Geschwindigkeitswerte und werden nicht länder- oder modellübergreifend aggregiert. | date | label | description | status | |---|---|---|---| | 2026-10-06 | Forschungsergebnisse veröffentlicht | Die Studie berichtet Modellergebnisse unter den in der Quelle genannten synthetischen oder kontrollierten Testbedingungen. | occurred | Quellen: · Daten herunterladen: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-parallel-tube-decoding-video-grounding-2026/data/vidstg-controlled-comparison?lang=de&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-parallel-tube-decoding-video-grounding-2026/data/vidstg-controlled-comparison?lang=de&format=csv) ## Quellen - [Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)]() (Quelle geprüft: 2026-10-20; Veröffentlicht: 2026-10-06) --- Zitieren Sie die oben angegebene kanonische URL. [Redaktionsstandards und Korrekturen](https://newsverum.com/de/editorial)