見到抽屜就猜「關上」、見到杯就猜「拿起」，正是 Zero-Shot Compositional Action Recognition (ZS-CAR) 最容易失手的位置。RCORE 是一個研究型模型項目，處理的是新 verb–object 組合辨識，核心不是再加更多標籤，而是壓低模型依賴物件類別走捷徑的傾向。
現有做法多數沿用已見過的共現關係去推斷動作，作者指出這種 fixed compositional supervision 會令模型把 object 當成近路，忽略影片中的 temporal evidence。RCORE 的回應很直接：用 CPR（Co-occurrence Prior Regularization）補足原本缺席的組合監督，同時把常見配對當成 hard negatives；再用 TORC（Temporal Order Regularization for Composition）迫使 verb 表徵對時間順序敏感，而不是學成靜態語意。
這個取向的價值，在於它不是單純追求更強 backbone，而是修正 ZS-CAR 的學習偏差。論文亦加入 FSP、FCP 與 Compositional Gap 這幾個診斷指標，不只看最後準確率，亦檢查模型是否真的較少受 co-occurrence patterns 牽引；已公開資訊指出，它在 Sth-com 與 EK100-com 都能改善 compositional generalization。
- 重點放在減少 object-driven shortcuts，不是單靠物件猜動詞
- CPR 針對訓練配對偏斜，TORC 針對時序線索不足
- 準備 Python 3.10、requirements，以及特定 tokenizer 詞彙檔
- InternVideo2 1B backbone 依賴 flash-attn，CLIP / InternVideo2-Base 則較易測試
部署與測試方式偏向研究流程：先安裝相依套件、準備資料，再跑 training 與 evaluation；它較適合做影片理解、組合泛化或 benchmark 分析的團隊，而不是即插即用的產品工具。相關模型與骨幹包括 CLIP、InternVideo2-Base、InternVideo2 1B；對於想研究模型為何會「看錯動作」的人，RCORE 比單看分數更有參考價值。
