arXiv ID:
2602.07689
视频的思维过程推理 / Process-of-Thought Reasoning for Videos
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一个名为‘思维过程’的视频推理框架,它将复杂的视频理解任务分解成一系列可验证的步骤,从而让推理过程更清晰、更准确,并减少错误,同时适用于不同的现有模型。
视频的思维过程推理 / Process-of-Thought Reasoning for Videos
这篇论文提出了一个名为‘思维过程’的视频推理框架,它将复杂的视频理解任务分解成一系列可验证的步骤,从而让推理过程更清晰、更准确,并减少错误,同时适用于不同的现有模型。
面向时序定位视频语言模型的因子化学习 / Factorized Learning for Temporally Grounded Video-Language Models
这篇论文提出了一个名为D²VLM的新框架,通过将视频理解中的时序定位和文本生成两个任务解耦并强调其依赖关系,并引入一种新的因子化偏好优化算法,显著提升了模型对视频中事件进行精准时间定位和可靠回答的能力。
LongVideoAgent:基于多智能体推理的长视频理解框架 / LongVideoAgent: Multi-Agent Reasoning with Long Videos
这篇论文提出了一个多智能体框架,通过一个主智能体协调两个子智能体来精准定位视频片段并提取视觉细节,从而有效解决了长视频问答中信息丢失和时序定位不准的难题,在多个数据集上显著超越了现有方法。
Zoom-Zero:通过时序放大进行从粗到细的强化视频理解 / Zoom-Zero: Reinforced Coarse-to-Fine Video Understanding via Temporal Zoom-in
这篇论文提出了一个名为Zoom-Zero的新方法,它通过‘先粗略定位、再放大细节’的两步策略,并结合创新的强化学习奖励机制,有效提升了视频问答系统在定位关键片段和生成准确答案方面的能力。
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