文章总结主要内容研究背景多模态大语言模型（MLLMs）在处理视频任务时面临计算开销大的问题，现有压缩方法（如平均池化）因缺乏指令引导导致信息丢失。方法提出混合级指令注入策略（HICom），通过以下方式实现条件令牌压缩：局部压缩：将视频帧特征分组，利用指令条件在每组内进行注意力机制压缩。全局压缩：通过可学习令牌和指令条件在整体视频中提取关键信息。条件预训练：构建HICom-248K数据集，在对齐阶段和指令微调阶段之间引入新的预训练阶段。实验结果在三个多选QA基准上平均提升2.43%，令牌数量减少78.8%。在ActivityNet等开放式基准上达到SOTA性能。结论HICom通过混合级压缩和条件预训练，在减少计算负担的同时显著提升视频理解能力，为MLLMs提供了高效解决方案。创新点混合级指令注入结合局部和全局压缩，同时保留时