随着人工智能的发展，视频理解研究越来越成熟。然而，现阶段的方法大部分都只能给整段视频建立一个标签；要想建立多个标签，需使用监督学习来理解视频中的每个帧，该方法性价比不高。谷歌研究人员提出了一种使用称为时间循环 - 一致性学习（TCC）的自我监督学习方法的潜在解决方案。这种新颖的方法使用类似顺序过程的示例之间的对应来学习特别适合于对视频进行细粒度时间理解的表示。除此之外，研究人员还发布了 TCC 代码库，帮助使用者利用自我监督学习算法开发新颖的应用程序。