復(fù)旦大學(xué)、上海創(chuàng)智學(xué)院與新加坡國立大學(xué)聯(lián)合提出HERMES，一個面向流式視頻理解的免訓(xùn)練 (training-free)框架。它將 KV Cache 重新建模為層次化記憶系統(tǒng)，在用戶提問到來時無需額外檢索或輔助計算，就能直接復(fù)用緩存進行回答。

在多項流式與離線視頻基準上的實驗表明，HERMES 在相較均勻采樣減少 68% 視頻 token的情況下，仍能取得可比甚至更優(yōu)的理解性能；在流式數(shù)據(jù)集上最高帶來11.4%的增益， 并實現(xiàn)最高10倍 (10×)的首個 token 生成時間 (TTFT) 加速。

在現(xiàn)實世界中，人類理解視頻流并不是把所有畫面一股腦 “存下來” 再慢慢分析?？匆粓鲋辈?、盯一段監(jiān)控、觀察一臺正在運轉(zhuǎn)的機器人時，我們會自然地把剛發(fā)生的內(nèi)容保留在注意力前沿，同時把更早但更關(guān)鍵的線索壓縮進長期記憶里。等到有人發(fā)問時，我們往往可以立刻回答，而不需要重新把整段過程回放一遍。

然而，現(xiàn)有多模態(tài)大語言模型在離線視頻理解上已經(jīng)取得了顯著進展，一旦進入流式視頻場景，卻常常陷入三難困境：既要保持理解性能穩(wěn)定，又要做到實時響應(yīng)，還要把 GPU 顯存開銷壓在可部署范圍內(nèi)。已有方法中，一部分會把歷史視頻內(nèi)容轉(zhuǎn)存到外部 CPU、磁盤或數(shù)據(jù)庫中，等用戶提問時再額外檢索和重建上下文；另一部分雖然嘗試直接壓縮緩存，卻往往缺乏細粒度管理和可解釋性。

現(xiàn)在，這個問題有了一個更優(yōu)雅的答案。研究團隊提出HERMES（KV Cache as HiERarchical Memory for Efficient Streaming Video Understanding，ACL-2026），不再把 KV Cache 視作一個被動的中間產(chǎn)物，而是把它看作視頻流理解中的層次化記憶系統(tǒng)。在這一視角下，緩存不僅可以被壓縮，更可以被 “管理”。目前,該工作已被 ACL 2026 主會錄用。

• 論文標題：HERMES:KV Cache as HiERarchical Memory for Efficient Streaming Video Understanding
• 論文地址： https://arxiv.org/pdf/2601.14724
• 代碼地址： https://github.com/haowei-freesky/HERMES
• 項目主頁： https://hermes-streaming.github.io/

從離線理解到流式理解：

為什么這個問題這么難？

傳統(tǒng)離線視頻理解默認 “視頻已經(jīng)完整給出”，模型可以在統(tǒng)一采樣后一次性編碼、一次性回答。但流式視頻完全不同：未來幀未知，用戶問題未知，視頻時長也可能持續(xù)增長。這意味著模型無法提前知道哪些片段最重要，也不能把每一幀都永遠保存在 GPU 中。

過去的方法大多在兩條路之間搖擺：

依賴外部記憶。把歷史視頻內(nèi)容以文本描述 (caption)、視覺特征塊 (patch) 或 KV 狀態(tài)形式轉(zhuǎn)移到 CPU、磁盤或數(shù)據(jù)庫里，等提問時再檢索回來。這類方法的主要問題是延遲高，而且會引入額外計算鏈路。

直接復(fù)用內(nèi)部緩存。把 KV Cache 當作模型內(nèi)部記憶來使用，理論上更適合低延遲場景；但如果沒有精細的保留與淘汰機制，緩存很快就會被不斷增長的視頻流擠爆，或者在壓縮過程中丟失真正關(guān)鍵的信息。

換句話說，流式視頻理解真正缺的，不只是 “更小的緩存”，而是一套更接近人類記憶組織方式的緩存管理機制。

圖 1：HERMES 概念圖。左側(cè)展示了其將 KV Cache 視作層次化記憶系統(tǒng)的整體框架；右側(cè)則展示了不同層的注意力偏好與效率測試結(jié)果。

HERMES：把 KV Cache 變成分層視頻記憶

HERMES 最有啟發(fā)性的地方，在于它不是從工程經(jīng)驗出發(fā)硬做壓縮，而是先通過注意力機制分析，去觀察不同解碼層到底更偏好什么樣的視頻信息。研究團隊發(fā)現(xiàn)，在流式輸入下，不同層實際上天然呈現(xiàn)出不同的 “記憶分工”。

一個關(guān)鍵洞察：不同層，關(guān)注的是不同粒度的信息

研究發(fā)現(xiàn)，淺層、中層和深層對視頻 token 的偏好并不相同：

淺層像感官記憶。它們對最新到來的幀有明顯的近期偏好 (recency bias)，更關(guān)心 “剛剛發(fā)生了什么”。

中層像工作記憶。它們會在近期信息和更早的語義信息之間做平衡，承擔承上啟下的過渡作用。

深層像長期記憶。它們不再單純偏向最近幀，而是會周期性地鎖定一些幀級 “錨點” token，用來保留更長時間跨度上的關(guān)鍵語義。

圖 2：不同層對流式視頻 token 的注意力偏好。淺層更關(guān)注最近 token，深層更傾向于捕捉具有節(jié)奏性的幀級錨點，中層則承擔過渡作用。

這意味著，KV Cache 并不是一個 “各層同質(zhì)” 的存儲池，而天然更像一個由感官記憶、工作記憶和長期記憶組成的層次化系統(tǒng)。HERMES 正是基于這一點，重新設(shè)計了流式視頻緩存的保留策略。

方法三件套：分層管理、跨層平滑、位置重索引

圖 3：HERMES 方法總覽圖。包括 “分層 KV Cache 管理”、“跨層記憶平滑” 和 “位置重索引” 三大關(guān)鍵組件。

圍繞 “KV Cache 是層次化記憶” 這一核心認識，HERMES 構(gòu)建了三大關(guān)鍵組件：

1. 分層 KV Cache 管理（Hierarchical KV Cache Management）

HERMES 不再對所有層采用統(tǒng)一的淘汰策略，而是按層分配不同保留邏輯。淺層主要按時間新近性保留 token；深層則更多依據(jù)對用戶查詢的注意力重要性來保留幀級錨點；中層通過對 “新近性” 和 “注意力分數(shù)” 做插值，在二者之間取得平衡。

2. 跨層記憶平滑（Cross-Layer Memory Smoothing）

如果每一層都獨立淘汰 token，就容易出現(xiàn)不同層在同一緩存位置上 “記的不是同一個東西” 的問題。HERMES 通過從深層向淺層傳播重要性信號，對跨層記憶進行平滑，讓多層緩存之間保持更一致的視覺記憶結(jié)構(gòu)。

3. 位置重索引（Position Re-Indexing）

隨著流式輸入不斷累積，token 的位置索引會越來越大，最終逼近模型支持的上限，影響生成質(zhì)量。HERMES 通過位置重索引，把保留下來的 token 重新映射到連續(xù)位置區(qū)間中；在流式任務(wù)上使用更省算力的惰性重索引 (lazy re-indexing)，在離線長視頻評測上則使用更穩(wěn)定的即時重索引 (eager re-indexing)。

這三步結(jié)合起來，讓 HERMES 能在不依賴額外訓(xùn)練、不需要查詢時外部檢索的前提下，直接復(fù)用一份緊湊而有效的緩存，支撐實時視頻問答。

實驗結(jié)果：HERMES 不只是更快，

還在多個基準上更穩(wěn)更準

主結(jié)果：在流式視頻基準上顯著領(lǐng)先 training-free 基線

研究團隊在StreamingBench、OVO-Bench、RVS-Ego、RVS-Movie等多個流式視頻任務(wù)上進行了系統(tǒng)評估。結(jié)果顯示，HERMES 不僅超過了對應(yīng)的基礎(chǔ)模型，也普遍優(yōu)于現(xiàn)有 training-free 的 offline-to-online 方法。

以Qwen2.5-VL-7B為例，在僅使用4K video tokens的情況下，HERMES 在 StreamingBench 上達到79.44%，相較基座模型的73.31%提升6.13個點；在綜合平均指標上達到59.21%，相比基座模型的52.28%提升6.93個點?；赒wen2.5-VL-32B的 HERMES 版本則進一步將綜合平均表現(xiàn)提升到64.82%。

圖 4：StreamingBench 與 OVO-Bench 上的主結(jié)果。HERMES 在眾多 offline-to-online 方案中表現(xiàn)突出，并在不同底座模型上均能穩(wěn)定提升。

在開放式流式問答任務(wù)上，HERMES 同樣展現(xiàn)出更細粒度的時序與空間理解能力，在RVS-Ego和RVS-Movie上相較基礎(chǔ)模型最高可提升11.4%，說明其優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在多選題上，也體現(xiàn)在更接近真實使用場景的開放問答中。

效率優(yōu)勢：查詢到來時 “實時開口”

如果說準確率證明了 HERMES “記得住”，那么效率實驗證明了它 “答得快”。由于 HERMES 在用戶提問到來時不需要額外檢索或輔助計算，它可以直接在現(xiàn)有緩存上完成回答，這一點對流式交互尤為關(guān)鍵。

在基于LLaVA-OV-7B、4K-token memory budget的測試中，HERMES 在不同輸入幀數(shù)下都保持了穩(wěn)定的顯存占用與極低的 TTFT。論文顯示，在16、64、256幀輸入下，其 TTFT 分別約為27 ms、29 ms、28 ms；在256 幀設(shè)置下，相比此前的 SOTA 方法StreamingTOM，HERMES 實現(xiàn)了約10×的 TTFT 加速。

圖 5：效率對比結(jié)果。隨著輸入幀數(shù)增加，HERMES 仍能保持穩(wěn)定的 GPU 顯存占用和極低的 Time To First Token （TTFT）。

更重要的是，這種速度優(yōu)勢不是靠犧牲緩存上限換來的。HERMES 在固定緊湊顯存預(yù)算下持續(xù)工作，避免了隨視頻流增長而不斷抬升的顯存壓力，更適合真實部署中的長期在線場景。

更少 token，不代表更差理解

HERMES 的另一個重要意義在于，它證明了流式視頻理解并不一定依賴 “保存盡可能多的幀”。論文指出，相比均勻采樣方案，HERMES 最多可減少68%的視頻 token，但依然能在多個流式和離線基準上保持競爭力。

在離線視頻任務(wù)上，HERMES 并沒有因為面向流式場景設(shè)計而犧牲泛化性。以LLaVA-OV-7B為基座時，HERMES 在Egoschema和VideoMME上分別達到 60.29% 和 49.22%，高于基座模型；在MVBench上則取得與基座相當?shù)慕Y(jié)果。這說明它不僅適用于持續(xù)在線的視頻流，也具備向更廣泛長視頻理解任務(wù)遷移的能力。

圖 6：不同 memory budget 下的性能變化。實驗表明，HERMES 在約 4K memory budget 左右已經(jīng)能在流式與離線任務(wù)間取得較好平衡。

從消融實驗可以看到，HERMES 的提升并非來自單一技巧，而是來自一整套協(xié)同設(shè)計：分層緩存管理決定 “留什么”，跨層記憶平滑解決 “不同層是否記一致”，位置重索引保證 “長流式輸入下還能穩(wěn)定生成”。這些模塊共同構(gòu)成了它的性能與效率優(yōu)勢。

為什么 HERMES 值得關(guān)注？

HERMES 的價值，不只是又一個在榜單上更高分的方法，更在于它為流式視頻理解提供了一種更自然的系統(tǒng)設(shè)計思路。

它更接近真實部署需求。對于視頻助手、機器人、智能安防、車載系統(tǒng)等場景來說，用戶不會等待模型重新檢索長上下文再開始作答。HERMES 把 “實時響應(yīng)” 放在架構(gòu)設(shè)計的中心位置，這一點非常關(guān)鍵。

它給出了更有解釋性的緩存視角。很多緩存壓縮方法是經(jīng)驗性的，而 HERMES 先做機制分析，再據(jù)此設(shè)計記憶管理規(guī)則，使 “為什么保留這些 token” 這件事變得更清楚。

它是training-free、plug-and-play的。 論文在 LLaVA-OV 與 Qwen2.5-VL 等不同基礎(chǔ)模型上驗證了 HERMES 的通用性，說明它不是與某個單獨模型強綁定的工程 patch，而更像一種可遷移的流式理解范式。

未來展望：讓視頻大模型真正走向持續(xù)在線

HERMES 所回答的，不只是 “如何壓縮 KV Cache”，而是 “如何讓視頻大模型以更像記憶系統(tǒng)的方式持續(xù)工作”。從這個角度看，它為下一代流式多模態(tài)智能體提供了一個很重要的方向：模型不必在每次回答前重新回看全部歷史，而是應(yīng)該學(xué)會像人一樣，保留最新感知、提煉關(guān)鍵錨點、壓縮長期經(jīng)驗，并在需要時迅速調(diào)用。

我們可以預(yù)期，這種思路會在更多實時視頻場景中釋放價值，例如長時監(jiān)控理解、第一視角視頻助手、機器人持續(xù)感知、在線教育分析以及人機實時協(xié)作等。隨著流式視頻應(yīng)用不斷增多，像 HERMES 這樣兼顧準確性、低延遲與低顯存開銷的方法，很可能成為視頻大模型從 “能看視頻” 邁向 “能持續(xù)在線理解視頻” 的關(guān)鍵一步。

作者簡介:

第一作者為復(fù)旦大學(xué)一年級博士生張浩威和南京大學(xué)本科生楊樞棟；合作者包括新加坡國立大學(xué) See-Kiong Ng 教授；通訊作者為復(fù)旦大學(xué)計算與智能創(chuàng)新學(xué)院青年研究員傅金蘭與邱錫鵬教授。