# Investigadores de MBZUAI reducen el seguimiento de objetos en vídeo a dos rondas > Parallel Tube Decoding completó una trayectoria más rápido que la generación secuencial en una prueba VidSTG. - URL canónica: https://newsverum.com/es/news/mbzuai-parallel-tube-decoding-video-grounding-2026 - Publicación: Newsverum - Sección: Tecnología - País: Emiratos Árabes Unidos - Publicado: 2026-10-20T14:20:10+00:00 - Actualizado: 2026-10-20T14:20:10+00:00 - Período del evento / de los datos: 2026-10-06 - Otras ediciones: [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), [Deutsch](https://newsverum.com/de/news/mbzuai-parallel-tube-decoding-video-grounding-2026.md), [Português](https://newsverum.com/pt/news/mbzuai-parallel-tube-decoding-video-grounding-2026.md) Investigadores de MBZUAI y la Universidad de California en Merced desarrollaron Parallel Tube Decoding (PTD), un método para localizar objetos y acontecimientos a lo largo del tiempo en vídeos. Busca generar una trayectoria completa en dos rondas de decodificación: primero identifica el intervalo pertinente y después predice a la vez los recuadros delimitadores de ese intervalo. En una comparación controlada de VidSTG descrita por MBZUAI el 6 de octubre, PTD completó una trayectoria en 0,4 segundos, frente a 31,6 segundos con generación autorregresiva estándar. La velocidad de producción de recuadros fue de 45,9 por segundo con PTD y 0,5 en el método de referencia. Son resultados de investigación en una prueba específica de localización de vídeo, no una garantía de rendimiento general o en producción. ## Datos ### Comparación controlada de VidSTG Modelo de localización en vídeo evaluado en una comparación controlada Metodología: Las mediciones corresponden a los modelos, el método de referencia y el benchmark VidSTG descritos en el artículo. No son velocidades universales ni se agregan entre países o modelos. | date | label | description | status | |---|---|---|---| | 2026-10-06 | Resultados de investigación publicados | El estudio presenta resultados del modelo bajo las condiciones sintéticas o controladas indicadas en la fuente. | occurred | Fuentes: · Descargar datos: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-parallel-tube-decoding-video-grounding-2026/data/vidstg-controlled-comparison?lang=es&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-parallel-tube-decoding-video-grounding-2026/data/vidstg-controlled-comparison?lang=es&format=csv) ## Fuentes - [Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)]() (Fuente comprobada: 2026-10-20; Publicado: 2026-10-06) --- Cite la URL canónica indicada arriba. [Principios editoriales y correcciones](https://newsverum.com/es/editorial)