什么是时间嵌入分组（TEG）

时间嵌入分组（Temporal Embedding Grouping，简称 TEG）概述

1. 核心思想
   TEG 是一种把多模态（如视觉帧、音频信号）按照时间戳重新组织的机制。它将同一时间段内出现的所有嵌入向量归为一组，使模型能够在跨模态层面感知事件的先后顺序和相对时序关系。
2. 工作原理
   • 时间窗口划分：设定固定的时间组长度（如 2 秒），将视频或音频流划分为若干连续的时间窗口。
   • 分组嵌入：在每个窗口内，所有视觉帧的特征向量和对应音频片段的特征向量被聚合到同一个时间组。
   • 跨模态对齐：模型在同一时间组内部进行特征融合，从而捕捉“先出现的画面对应的声音”或“先出现的声音对应的画面”等时序信息。
3. 技术优势
   • 显式时序建模：相比仅靠注意力机制隐式学习时间顺序，TEG 通过硬性分组让模型直接获取“先后”信息。
   • 跨模态一致性：视觉与音频在同一时间组内对齐，提升多模态理解的准确性，尤其在需要判断因果关系的场景（如“先开枪再有枪声”）表现突出。
   • 易于扩展：时间窗口长度可调，适配不同粒度的任务（短视频、长时序监控等）。
4. 典型应用
   • 全模态大模型（如 NVIDIA OmniVinci）‍：在该模型中，TEG 与受约束旋转时间嵌入（CRTE）共同构建了模型的绝对与相对时间感知能力，实现了更精准的视频‑音频理解。
   • 多模态事件检测：如视频中先出现的视觉动作对应的音效检测、跨媒体检索等。
   • 时序预测与因果推理：在需要判断事件因果顺序的任务中，TEG 能提供可靠的时间线索。
5. 进一步阅读的链接
   • 《OmniVinci: Enhancing Architecture and Data for Omni‑Modal Understanding LLM》 – 详细阐述 TEG 的设计与实验结果
     https://m.163.com/dy/article/KDMFJVC305568W0A.html
   • 腾讯新闻技术报告《OmniVinci》 – 介绍 TEG 的实现细节与时间窗口划分方式
     https://news.qq.com/rain/a/20251028A026Q500
   • 机器之心专题《开源即爆火！英伟达重磅推出OmniVinci全模态大模型》 – 对 TEG 与 CRTE 的整体概览
     https://www.xinfinite.net/t/topic/15885

小结
时间嵌入分组（TEG）通过将同一时间段内的多模态特征聚合为一个组，帮助模型在跨模态层面明确事件的先后顺序，提升了对时序信息的感知能力。它已在最新的全模态大模型（如 NVIDIA OmniVinci）中得到验证，并在多模态事件检测、因果推理等场景展现出显著优势。