TempR1: Improving Temporal Understanding of MLLMs via Temporal-Aware Multi-Task Reinforcement Learning

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Wu, Tao, Yang, Li, Zhan, Gen, Zhang, Yabin, Liao, Yiting, Li, Junlin, Fu, Deliang, Zhang, Li, Wang, Limin
Format:	Preprint
Publié:	2025
Sujets:	Computer Vision and Pattern Recognition
Accès en ligne:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2512.03963