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在模型架构方面，TinyLLaVA-Video 沿用 LLaVA 类多模态模型常见的 Vision Tower+Connector+LLM 框架，并同样保持预训练对齐与监督微调的两阶段训练策略。项目中采用的所有预训练模型组件均遵循开源协议，包括如 Qwen2.5-3B 等语言模型和 SigLIP 等视觉编码器此类核心模块，确保了实验的可复现性，为研究者提供了可靠的基准参考。同时，研究人员可以方便地替换模型组件，更改训练策略，定制符合自身需求的视频理解模型。

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