【太平洋科技快讯】近日，英伟达推出了一款名为 Eagle 2.5 的视觉 - 语言模型 ( VLM ) ，专注于长上下文多模态学习，在处理大规模视频和图像方面表现出色。

Eagle 2.5 是一款专注于理解大规模视频和图像的视觉 - 语言模型，尤其擅长处理高分辨率图像和长视频序列。尽管其参数规模仅为 8B，但在 Video-MME 基准测试 ( 512 帧输入 ) 中，Eagle 2.5 取得了 72.4% 的得分，这一成绩足以媲美 Qwen2.5-VL-72B 和 InternVL2.5-78B 等参数量更大的模型。

据悉，Eagle 2.5 的成功离不开两项关键的创新训练策略：信息优先采样 ( Information-First Sampling ) 和渐进式后训练 ( Progressive Post-Training ) 。

信息优先采样策略通过两种技术手段来优化模型训练：

图像区域保留 ( IAP ) 技术： IAP 技术能够保留超过 60% 的原始图像区域，有效减少宽高比失真，从而更好地保留图像的完整性。

自动降级采样 ( ADS ) ： ADS 技术则根据上下文长度动态平衡视觉和文本输入，在保证文本完整性的同时，优化视觉细节的呈现。

渐进式后训练策略则通过逐步扩展模型的上下文窗口，从 32K 到 128K token，使模型能够适应不同长度的输入，并在各种情况下保持稳定的性能，避免对单一上下文范围的过拟合。

Eagle 2.5 的训练数据管道整合了开源资源和定制数据集 Eagle-Video-110K。该数据集专为理解长视频而设计，采用了独特的双重标注方式：自上而下的方法，采用故事级分割，结合人类标注的章节元数据和 GPT-4 生成的密集描述，提供宏观的叙事结构；自下而上的方法，利用 GPT-4o 为短片段生成问答对，捕捉时空细节，提供微观的信息补充。

此外，通过余弦相似度 ( cosine similarity ) 筛选，数据集强调多样性而非冗余，确保叙事连贯性和细粒度标注，显著提升了模型在高帧数 ( 128 帧 ) 任务中的表现。