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随着多模态大型语言模型（MLLM）的兴起，AI 理解世界的能力从静态的文本和图像，进一步拓展到了动态的、包含丰富时空信息的视频。视频作为一种承载了动作、交互、场景变化和声音（虽然本文主要聚焦视觉部分）的复杂数据形式，为 MLLM 提供了理解真实世界动态和因果关系的关键线索。

然而，要让 LLM 有效地“消化”和理解视频内容，一个强大的视频编码器（Video Encoder） 是不可或缺的“前端”。视频编码器的核心任务是将原始的视频像素流（一系列图像帧）转换成紧凑、信息丰富、且能被后续 LLM 或多模态融合模块有效利用的特征表示（Feature Representation）。

与图像编码器（如 ViT, ResNet）相比，视频编码器需要额外处理时间维度上的信息，捕捉运动、变化和时序依赖。这带来了独特的设计挑战和多样的技术路径。

本文将深入探讨当前用于 MLLM（或更广义的视频理解任务）的视频编码器主流算法，涵盖其