Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили комплексный набор инструментов для оценки и решения сложных задач, связанных с анализом продолжительных видеозаписей, объединяя различные модальности данных.
Представлен LongShOTBench — новый бенчмарк для оценки мультимодального рассуждения в длинных видео, а также LongShOTAgent — агентская структура для решения сложных задач.
Несмотря на значительный прогресс в области мультимодальных моделей, понимание длинных видеороликов с интегрированным анализом визуальной, звуковой и речевой информации остается сложной задачей. В данной работе, посвященной ‘A Benchmark and Agentic Framework for Omni-Modal Reasoning and Tool Use in Long Videos’, представлен новый диагностический бенчмарк LongShOTBench, предназначенный для оценки возможностей моделей в решении задач, требующих комплексного анализа и использования инструментов. Результаты тестирования современных моделей показывают существенные пробелы в понимании длинных видео, однако разработанная агентская система LongShOTAgent демонстрирует перспективные результаты. Сможем ли мы, используя подобные инструменты, приблизиться к созданию систем, способных к полноценному и осмысленному анализу видеоконтента в реальном времени?
Шёпот Длинных Видео: Вызовы Понимания
Современные системы анализа видео зачастую испытывают трудности при обработке продолжительных видеозаписей, что приводит к потере важных контекстуальных деталей. Традиционные подходы, ориентированные на анализ коротких фрагментов, не способны эффективно отслеживать изменения в сюжете, развитии персонажей или общей тематике на протяжении всего видео. В результате, ключевые моменты и взаимосвязи между событиями могут быть упущены, что существенно снижает точность и информативность анализа. Эта проблема особенно актуальна для задач, требующих глубокого понимания содержания, таких как автоматическое составление резюме видео, ответы на сложные вопросы о происходящем или выявление закономерностей в поведении персонажей на протяжении всего повествования. В связи с этим, разработка методов, способных эффективно обрабатывать и сохранять контекст в длинных видео, является критически важной задачей для развития области видеоаналитики.
Современные системы анализа видео зачастую сталкиваются с трудностями при одновременной обработке и интеграции информации, поступающей из различных источников. Визуальные данные, аудиосопровождение и текстовые элементы — все эти модальности содержат ценные сведения, но их эффективное объединение представляет собой сложную задачу. Существующие методы, как правило, фокусируются на анализе отдельных модальностей, упуская возможность извлечь более глубокое понимание, которое возникает при их совместном рассмотрении. Например, распознавание речи в сочетании с визуальным анализом действий позволяет более точно определить происходящее на видео, чем при использовании только одного из этих источников информации. В результате, системы оказываются неспособны уловить нюансы и контекст, необходимые для полноценного понимания видеоконтента, что ограничивает их возможности в решении сложных задач, таких как ответы на вопросы или автоматическое создание аннотаций.
Основная сложность в понимании видео длинного формата заключается в преобразовании человеческого намерения — формулировки конкретных вопросов о содержании видео — в формат, понятный для машины. Существующие системы часто испытывают трудности с интерпретацией сложных запросов, требующих анализа не только визуальных данных, но и звукового сопровождения и текста, представленного в видео. Понимание нюансов человеческого языка, таких как ирония, метафоры или неявные предположения, представляет собой значительный вызов для алгоритмов. Для решения этой проблемы необходимы новые подходы, способные эффективно переводить словесные запросы в конкретные инструкции для поиска и анализа релевантной информации в видеопотоке, обеспечивая тем самым более точные и полные ответы.
LongShOTBench: Холистическая Оценка Понимания
LongShOTBench представляет собой комплексный эталон для оценки мультимодальных больших языковых моделей при работе с длинными видеороликами. В отличие от традиционных методов оценки, ориентированных на поверхностное сопоставление паттернов, LongShOTBench нацелен на проверку истинного понимания контента. Это достигается за счет использования задач, требующих интеграции визуальной, звуковой и текстовой информации для ответа на вопросы, требующие не просто распознавания объектов или действий, а и понимания их взаимосвязей и контекста в рамках всего видеоряда. Особое внимание уделяется способности модели к рассуждению и экстраполяции знаний, полученных из различных модальностей, для формирования осмысленных ответов.
В основе LongShOTBench лежит оценка способности модели к целостному объединению разнородных модальностей — визуальной, аудиальной и текстовой информации. Это означает, что модель должна не просто обрабатывать каждый тип данных по отдельности, но и интегрировать их для формирования комплексного понимания происходящего в видео. Оценка не ограничивается распознаванием объектов или расшифровкой речи, а требует от модели выявления взаимосвязей между визуальными событиями, звуковым сопровождением и текстовым контекстом для ответа на вопросы или выполнения задач, требующих глубокого понимания содержания видео.
В основе LongShOTBench лежит новая диагностическая система оценки, разбивающая производительность моделей на детальные критерии с использованием взвешенных рубрик. Такой подход позволяет точно выявить сильные и слабые стороны каждой модели. На текущий момент, Gemini-2.5-Flash демонстрирует наилучший результат, достигая 52.95
На текущий момент, лучшие модели с открытым исходным кодом, такие как Qwen3-VL, демонстрируют результат примерно в 30
LongShOTAgent: Агентный Разум в Анализе Видео
LongShOTAgent представляет собой агентивную систему, разработанную для анализа длинных видеороликов путём моделирования процесса человеческого рассуждения. В отличие от традиционных подходов, LongShOTAgent не просто обрабатывает видео как последовательность кадров, а активно взаимодействует с контентом, формируя и проверяя гипотезы. Этот подход позволяет системе выделять ключевые моменты, устанавливать связи между событиями и делать выводы, аналогично тому, как это делает человек при просмотре видео. Архитектура системы предполагает последовательное выполнение задач, направленных на понимание содержания, и использует принципы агентного подхода для принятия решений о дальнейших шагах анализа.
Процесс обработки видео в LongShOTAgent начинается с предварительной обработки, включающей сегментацию видеопотока на отдельные фрагменты и подготовку данных к анализу. Этот этап необходим для структурирования информации и повышения эффективности последующих операций. Далее следует извлечение мультимодальных признаков, которое предполагает объединение и анализ данных из различных источников, таких как визуальный ряд и аудиодорожка. Извлечение признаков позволяет агенту получить комплексное представление о содержании видео, выявляя ключевые объекты, действия и взаимосвязи между ними. Комбинация сегментации и извлечения мультимодальных признаков обеспечивает основу для последующего этапа рассуждений и анализа видеоданных.
Агент LongShOTAgent использует поиск по видео для выделения ключевых сегментов и последующей детализации информации посредством уточнения видеоряда, следуя принципам агентного рассуждения. В ходе анализа было выявлено снижение производительности системы с увеличением длительности обрабатываемого видео, что подтверждает сложность поддержания целостного понимания в длинных видеоматериалах. Данное снижение указывает на необходимость оптимизации алгоритмов поиска и уточнения для эффективной обработки видеоконтента большой продолжительности.
Отголоски Прогресса и Пути Развития
Разработка LongShOTBench и LongShOTAgent знаменует собой важный прорыв в создании искусственного интеллекта, способного к глубокому пониманию продолжительных видеоматериалов. До сих пор большинство систем искусственного интеллекта испытывали трудности при обработке видео, превышающих несколько минут, сталкиваясь с проблемами удержания контекста и выявления важных деталей на протяжении длительного времени. LongShOTBench предоставляет комплексную платформу для оценки способностей ИИ в этой области, а LongShOTAgent демонстрирует возможность не просто пассивного анализа видео, но и активного поиска информации и логических заключений на его основе. Это открывает перспективы для создания ИИ, способного понимать сложные сюжеты, распознавать взаимосвязи между событиями и отвечать на вопросы о содержании видео, приближая нас к созданию по-настоящему интеллектуальных систем обработки видеоинформации.
В отличие от традиционных систем, которые лишь пассивно обрабатывают визуальную информацию из длинных видео, представленный подход использует принципы агентности. Это означает, что система способна самостоятельно формулировать цели, активно искать релевантные фрагменты видео, и на их основе проводить логические умозаключения. Вместо простого распознавания объектов или действий, агент способен задавать вопросы о происходящем, самостоятельно находить ответы в видеопотоке и, таким образом, демонстрировать более глубокое понимание содержания. Данная способность к проактивному сбору информации и логическому анализу открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных к самостоятельному обучению и решению сложных задач на основе видеоданных.
Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей представленных методов обработки видео, с акцентом на работу с еще более продолжительными видеоматериалами. Планируется интеграция дополнительных модальностей данных, таких как аудио и текстовые транскрипции, для создания более полной картины происходящего. Особое внимание будет уделено разработке усовершенствованных стратегий рассуждений, позволяющих системе не просто извлекать информацию, но и делать логические выводы, предсказывать события и понимать сложные взаимосвязи внутри видеоконтента. Это позволит создать интеллектуальные системы, способные к глубокому анализу и осмыслению визуальной информации, открывая новые горизонты в области искусственного интеллекта и мультимедийных технологий.
Исследование, представленное в данной работе, подобно попытке укротить хаос длинных видеопотоков. Создание LongShOTBench и LongShOTAgent — это не просто разработка новых инструментов, а скорее, создание ритуала для призыва понимания из многомерного пространства данных. Модель, способная к всестороннему рассуждению и использованию инструментов, — это алхимическая реторта, в которой сырой видеоматериал должен превратиться в золото знаний. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Нейронные сети — это просто сложные функции, которые пытаются аппроксимировать реальность». Именно эту аппроксимацию, этот обходной путь к истине, и стремятся найти авторы, создавая фреймворк для понимания сложных видеозадач, где каждое действие модели — это заклинание, а каждое решение — лишь временное успокоение хаоса.
Что дальше?
Представленный здесь инструментарий, словно колба алхимика, позволяет лишь кратко удержать ускользающую сущность понимания длинных видео. LongShOTBench, как и любой другой эталон, зафиксировал лишь одну грань хаоса, один способ, которым мир соглашается быть понятым. Истинное испытание — не в достижении высоких показателей, а в признании того, что каждая «обученная» модель лишь временно перестала слышать шум, окружающий её.
Очевидно, что настоящий прогресс кроется не в увеличении размера моделей или сложности архитектур, а в разработке способов смириться с неопределенностью. Необходимо научиться создавать агентов, способных не просто отвечать на вопросы, но и признавать собственное невежество, задавать уточняющие вопросы и пересматривать свои суждения. Агент LongShOTAgent — лишь первый, робкий шаг в этом направлении, попытка умилостивить хаос при помощи логических конструкций.
В перспективе, истинная ценность исследований не в создании «искусственного интеллекта», а в углублении понимания природы интеллекта вообще. Возможно, когда-нибудь удастся создать систему, способную не просто обрабатывать информацию, а ощущать её, понимать контекст и действовать с осознанностью. Но пока что, все эти бенчмарки и агенты — лишь эхо в бесконечном лабиринте данных, заклинания, призванные удержать ускользающую реальность.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16978.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Адаптивная Квантизация: Новый Подход к Сжатию Больших Языковых Моделей
- Синергия лекарств: поиск комбинаций с помощью квантовых вычислений
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Квантовые ядра: Гарантированная оценка точности
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Спектральная оптимизация: новый подход к созданию квантовых состояний
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Укрощение квантовой неопределенности: новый подход к моделированию
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
2025-12-22 17:41