本文的目标是将图像-文本模型适配于长视频检索任务。近期研究通过采用CLIP模型，在视频检索任务中取得了当前最优的性能，本质上是借助图像-文本的表征能力来提升视频相关任务的表现。然而，在学习时间维度上的聚合机制方面，现有方法尚未取得显著突破，其性能仍难以超越直接对CLIP每帧提取的图像级表征进行均值池化（mean-pooling）的结果。我们发现，通过查询评分（query-scoring）加权帧嵌入的加权均值（weighted-mean）这一简单但高效的基础方法，显著优于以往所有时间建模方法以及均值池化策略。基于此，我们为后续研究提供了一个更优的基准模型，并在一系列长视频检索基准测试中验证了该简单基线方法达到了当前最优的性能表现。