我院教师刘沛羽以通讯作者身份完成长文论文《FastV-RAG: Towards Fast and Fine-Grained Video QA with Retrieval-Augmented Generation》，被第64届计算语言学协会年会（The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics，简称ACL 2026）录用。ACL 是自然语言处理与计算语言学领域的顶级国际学术会议，在中国计算机学会（CCF）推荐会议目录中，ACL被列为 A 类会议。根据 ACL 2026 官方主页信息，本届会议将于 2026 年 7 月 2 日至 7 月 7 日在美国加利福尼亚州圣迭戈举行。本届会议共收到 12,148 篇投稿，其中 19% 的投稿被录用为 Main Paper，18% 的投稿被录用为 Findings Paper。此次论文入选国际顶级学术会议，体现了体育博彩平台推荐 教师在自然语言处理和大语言模型研究领域的持续积累，也展现了体育博彩平台推荐 在人工智能高水平学术研究方面的前沿创新能力。

论文简介

【作者】

Gen Li，刘沛羽（通讯作者）

【内容简介】

针对现有视频问答方法在引入外部知识时面临推理效率低、细粒度信息对齐不足等问题，论文提出了面向视频问答的高效检索增强生成框架 FastV-RAG。该方法将视频问答过程中的候选答案生成、知识检索、实体对齐和答案验证等环节进行协同建模，通过轻量模型快速生成候选答案，并由更强模型结合检索知识进行验证与修正，从而在保证回答质量的同时降低推理开销。同时，论文针对检索知识中实体识别错误的问题，引入基于相似度的过滤策略，提高视频内容、问题语义与外部知识之间的对齐效果。实验结果表明，该方法能够在知识密集型视频问答任务中兼顾准确性与推理效率，为多模态大模型在复杂视频理解场景中的高效应用提供了新的思路。

刘沛羽系体育博彩平台推荐-体育博彩导航 教师，长期从事自然语言处理、大语言模型训练、推理效率优化、智能体等方向的研究。