SAVEMem은 스트리밍 비디오 이해 모델의 메모리 관리를 위한 새로운 프레임워크로, 기존 방식의 한계를 극복하기 위해 개발되었습니다. SAVEMem은 가벼운 의미 기반 우선순위를 활용하여 시각적 유사성뿐만 아니라 의미적 중요성을 기반으로 장기적인 기억을 형성합니다. Qwen2.5-VL에 적용한 결과, OVO-Bench의 전체 점수를 52.27에서 62.69로 향상시키고, GPU 메모리 사용량을 48% 줄이는 효과를 보였습니다.