Автор: Денис Аветисян
Новая архитектура позволяет эффективно анализировать длинные видеоролики, используя коллективный разум нескольких специализированных агентов.
Представлен LongVideoAgent — многоагентный фреймворк для улучшения понимания длинных видео и ответов на вопросы, использующий координацию больших языковых моделей и целевое визуальное наблюдение.
Несмотря на значительный прогресс в области мультимодальных больших языковых моделей, анализ часовых видеоэпизодов остается сложной задачей из-за необходимости точной временной привязки и извлечения релевантной информации. В данной работе, представленной под названием ‘LongVideoAgent: Multi-Agent Reasoning with Long Videos’, предлагается многоагентный подход, в котором центральный LLM координирует агента для локализации релевантных сегментов и визуального агента для извлечения текстовых наблюдений. Такая архитектура позволяет добиться более эффективного и интерпретируемого ответа на вопросы по длинным видео, превосходя существующие методы на предложенных датасетах LongTVQA и LongTVQA+. Какие перспективы открывает подобный многоагентный подход для решения других задач, требующих анализа сложных временных последовательностей?
Сложность Длинных Видео: Вызовы и Ограничения
Традиционные методы анализа видео испытывают значительные трудности при работе с долгосрочными видеозаписями из-за присущей им временной сложности. В отличие от коротких роликов, где контекст обычно локализован, в длинных видео события и их взаимосвязи разворачиваются во времени, требуя от алгоритмов способности отслеживать и понимать эти изменения. Часто, существующие подходы фокусируются на анализе отдельных кадров или коротких сегментов, упуская из виду более широкую картину и, следовательно, важные детали, которые могут быть разбросаны по всему видео. Это приводит к неспособности правильно интерпретировать действия, намерения и причинно-следственные связи, что критически важно для полноценного понимания контента. В результате, даже самые передовые системы могут допускать ошибки при ответе на вопросы, требующие учета длительной последовательности событий и их контекстуальной связи.
Существующие методы анализа видео часто сталкиваются с трудностями при обработке длинных видеороликов, поскольку им не хватает способности эффективно выявлять и анализировать ключевые моменты. Это приводит к тому, что важные детали и контекст упускаются из виду, что, в свою очередь, негативно сказывается на точности ответов на вопросы по содержанию видео. Вместо комплексного понимания, системы склонны к поверхностному анализу, что особенно заметно в сложных повествованиях или содержащих множество взаимодействий. В результате, даже при наличии всей необходимой информации, системы не могут правильно соотнести вопросы с релевантными фрагментами видео, что приводит к неточным или неполным ответам. Неспособность эффективно фокусироваться на значимых моментах существенно ограничивает возможности анализа длинных видеороликов и требует разработки более совершенных алгоритмов, способных к селективному вниманию и глубокому пониманию контекста.
Объём данных в длинных видеороликах представляет собой значительную проблему для современных моделей анализа, создавая узкое место в процессе эффективного ответа на вопросы. Подавляющее количество информации требует огромных вычислительных ресурсов и времени для обработки, что приводит к снижению производительности и точности. Многие алгоритмы, успешно работающие с короткими видеофрагментами, оказываются неспособными справиться с продолжительностью и сложностью длинных видео, поскольку им не хватает возможности эффективно фильтровать и анализировать релевантные моменты. Это особенно актуально для задач, требующих понимания контекста и установления связей между событиями, происходящими на протяжении всего видео, что значительно усложняется при работе с огромным объёмом данных. Решение данной проблемы требует разработки новых подходов к обработке видео, позволяющих эффективно сокращать объём данных без потери важной информации и повышать скорость анализа.
LongVideoAgent: Многоагентный Подход к Разумному Видео
LongVideoAgent представляет собой новую многоагентную систему, предназначенную для ответов на вопросы по длинным видеороликам. Вместо единого подхода, задача разбивается на специализированные роли, выполняемые отдельными агентами. Это позволяет системе эффективно обрабатывать большие объемы видеоинформации и фокусироваться на релевантных сегментах для ответа на конкретный вопрос. Разделение на роли способствует повышению точности и снижению вычислительной сложности по сравнению с традиционными методами анализа видео.
В основе LongVideoAgent лежит координация трех специализированных агентов: MasterAgent, GroundingAgent и VisionAgent. MasterAgent выступает в роли оркестратора, распределяя задачи и координируя взаимодействие между остальными агентами. GroundingAgent отвечает за извлечение релевантной информации из текста вопроса и видео, формируя контекст для дальнейшего анализа. VisionAgent специализируется на обработке визуальной информации из видео, выделяя ключевые объекты и события. Такая модульная организация позволяет системе более эффективно анализировать длинные видео, разделяя сложную задачу на более простые подзадачи, что повышает точность и скорость получения ответов.
Модульная конструкция LongVideoAgent позволяет проводить независимую оптимизацию каждого агента — MasterAgent, GroundingAgent и VisionAgent. Это означает, что каждый агент может быть улучшен и настроен отдельно, без необходимости переобучения или изменения других компонентов системы. Такой подход обеспечивает более эффективное использование вычислительных ресурсов и позволяет адаптировать систему к различным типам видеоконтента и вопросам. Независимая оптимизация также упрощает процесс отладки и расширения функциональности системы, поскольку изменения в одном агенте оказывают минимальное влияние на остальные. В результате достигается повышение общей производительности и адаптивности LongVideoAgent к новым задачам и требованиям.
Специализация Агентов и Стратегии Обучения
Агент локализации (GroundingAgent) использует модели, такие как Grok, для точного определения релевантных временных сегментов видео в ответ на поставленный вопрос. Этот процесс включает в себя анализ видеоконтента и сопоставление его с запросом, что позволяет выделить наиболее значимые фрагменты. В результате применения данной технологии наблюдается улучшение точности на 4.7
Визуальный агент, использующий модель GPT-4o, выполняет детальный анализ выбранных видеофрагментов для извлечения ключевой визуальной информации. В ходе тестирования на датасете LongTVQA+ агент достиг точности в 78.00
МастерАгент обучается с использованием обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) и алгоритма GRPO (Guided Policy Rollout and Optimization) для координации работы других агентов и предоставления точных ответов. В процессе обучения агент использует текстовую информацию, полученную из субтитров к видео, в качестве основного источника данных для принятия решений. Алгоритм GRPO позволяет эффективно исследовать пространство действий и оптимизировать политику агента, направляя его к выбору наиболее релевантных действий для достижения поставленной задачи — предоставления точных ответов на вопросы по видеоконтенту. Использование субтитров обеспечивает доступ к семантически богатой информации, необходимой для понимания контекста и формирования точных ответов.
Результаты и Перспективы Развития
Представленная платформа LongVideoAgent демонстрирует передовые результаты в задачах комплексного анализа видео, устанавливая новый стандарт на популярных наборах данных LongTVQA и LongTVQA+. Достигнутая общая точность в 74.8
Исследования показали, что разработанная платформа LongVideoAgent демонстрирует значительную гибкость и устойчивость к различным большим языковым моделям (LLM). В ходе экспериментов с моделями Qwen2.5-7B, Qwen2.5-3B и DeepSeek-R1, было установлено, что сочетание Qwen2.5-7B с обучением с подкреплением позволило достичь точности в 73.67
Представленная архитектура LongVideoAgent демонстрирует значительное превосходство в задачах, требующих комплексного анализа видеоинформации. В ходе экспериментов на наборе данных LongTVQA+ была зафиксирована улучшенная точность на 10.5
Дальнейшие исследования направлены на углубление способностей агентов к логическому мышлению и анализу, что позволит им более эффективно решать сложные задачи, требующие последовательного рассуждения. Параллельно ведется работа над оптимизацией методов обучения, с целью снижения вычислительных затрат и повышения скорости сходимости моделей. Особое внимание уделяется масштабируемости системы, чтобы расширить возможности обработки видеоматериалов еще большей продолжительности и сложности, включая интеграцию с более разнообразными источниками данных и адаптацию к различным видеоформатам. Предполагается, что эти усовершенствования позволят значительно повысить точность и надежность системы в решении задач, связанных с пониманием видеоконтента.
Исследование представляет собой элегантное решение сложной задачи — понимание длинных видео. Авторы, стремясь к эффективности, создали систему, в которой каждый агент выполняет свою узкоспециализированную функцию, а координирующий мастер обеспечивает целостность процесса. Напоминает подход к решению проблем, который ценил сам Карл Фридрих Гаусс: «Я не знаю, как мир устроен, но мне кажется, что всё в нём можно объяснить с помощью простых принципов». В данном случае, простота заключается в разделении задачи на более мелкие, управляемые компоненты, что позволяет добиться значительных результатов в области видео-вопросов и ответов, особенно в понимании временных зависимостей.
Куда Ведет Дорога?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует потенциал многоагентных систем для работы с длинными видео. Однако, кажущаяся сложность архитектуры заставляет задуматься: не является ли эта многослойность лишь отражением незрелости нашего понимания сути проблемы? Стремление к детализированному моделированию, к изощренным агентам, может оказаться тупиковым путем. Истинная ясность, вероятно, кроется в упрощении, в поиске минимально достаточного набора инструментов для достижения необходимого результата.
Особое внимание следует уделить проблеме временной привязки. Текущие подходы, основанные на последовательном анализе кадров, представляются излишне трудоемкими и хрупкими. Необходим переход к более абстрактным представлениям времени, к выделению ключевых событий и взаимосвязей между ними. Искусственный интеллект должен научиться «видеть» не отдельные кадры, а историю, повествование, которое они формируют.
В конечном счете, задача не в том, чтобы создать идеального «зрителя», способного ответить на любой вопрос о видео. Гораздо важнее научить систему задавать правильные вопросы, те, которые позволяют ей глубже понять суть происходящего. Возможно, именно в этом направлении, в диалоге между интеллектом и видео, кроется истинный путь к пониманию.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20618.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Синергия лекарств: поиск комбинаций с помощью квантовых вычислений
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Квантовая химия: Новый подход к возбужденным состояниям
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Квантовые ядра: Гарантированная оценка точности
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
- Восстановление потенциала Шрёдингера: новый численный подход
- Спектральная оптимизация: новый подход к созданию квантовых состояний
2025-12-24 18:28