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- MA-PDM精读：局部扩散改善了检测，为什么仍不能直接叫在线？
- MoCoDAD精读：正常动作不止一种未来，异常检测该比较哪一种？
- STEP精读：正常姿态的能量，为什么先要换一个空间？
- 知识引导VAD精读：检测提升，是否就等于因果预警？
- MOVAD 精读：异常检测不能只问“哪一帧”，还要问“多久报警”
- 实例对齐字幕精读：解释说对了，还要看它指的是谁
- DeCoS精读：视频找到了异常，却真的听懂你的异常定义了吗？
- QVAD精读：让小模型多问两句，离可靠的边缘异常检测还有多远？
- STPR-net 精读：预测之后再重建，真的更能区分异常吗？
- 光流记忆与擦帧补全精读：组合收益之外，哪些细节还没说清？
- COPRA精读：让视频生成自己的 LoRA，真的比固定微调更有效吗？
- Cerberus 精读：97.2%不是准确率，151倍加速成立在哪里？
- 对象中心VAD精读：把YOLO输出变成异常检测的语义地图
- RelVid精读：多一个模块，为什么反而会降低异常检测表现？
- HoloTrace 精读：把异常写成事件图，真的获得了因果推理吗？
- Flashback 精读：不在线调用大模型，实时异常检测还缺哪一环？
- LAVIDA精读：无需真实异常，为什么仍不是无需监督？
- VAU-R1 精读：答对了，为什么解释反而可能变差？
- Parser-Free 精读：联邦检测之后，为什么不再解析大模型的回答？
- UR-DMU精读：双记忆提高了排序，为什么误报不一定更低？
- STATE 精读：降低测试重建误差，为什么反而能发现异常？
- Probe-VAD 精读：似然带来提升，为什么 PAVA 不改变排名？
- YUTELA 精读：31 路摄像头的部署证据，不能替代准确率证明
- 两阶段伪标签精读：定位收益从哪里来，证据又到哪里为止？
- XAVAD短评：解释了异常，还是解释了文本匹配？
- MoG-VLM比较精读：把“多想一次”与“多看几帧”分开
- MS2CAST：预测得更好，为什么未必检测得更好？