Автор: Денис Аветисян
Исследователи представляют VideoDR — платформу для оценки способности моделей понимать видео, искать информацию в сети и находить ответы на сложные вопросы.
Представлен новый бенчмарк VideoDR для оценки возможностей моделей в области глубокого анализа видео, веб-поиска и рассуждений.
В задачах видео-вопросов и ответов реальные видео часто содержат лишь локальные визуальные подсказки, требуя поиска дополнительной информации в сети. В данной работе представлена новая методика оценки возможностей глубокого исследования видео, представленная в названии ‘Watching, Reasoning, and Searching: A Video Deep Research Benchmark on Open Web for Agentic Video Reasoning’, и новый бенчмарк VideoDR, предназначенный для оценки способности моделей извлекать визуальные ключи, осуществлять поиск в интернете и рассуждать для ответов на вопросы. Эксперименты показали, что агентный подход не всегда превосходит традиционный рабочий процесс, а его эффективность зависит от способности модели сохранять начальные визуальные ориентиры в процессе длительного поиска. Какие ключевые факторы необходимо учитывать при разработке эффективных видео-агентов, способных к глубокому исследованию и рассуждению в открытой веб-среде?
Трудности Глубокого Анализа Видео: Поиск Истины в Потоке Информации
Традиционные методы анализа видеоконтента сталкиваются со значительными трудностями при ответе на сложные вопросы, требующие понимания контекста и логических выводов. В отличие от обработки статических изображений, видео представляет собой поток информации, требующий от систем не только распознавания объектов и действий, но и отслеживания их изменений во времени. Это требует огромных вычислительных ресурсов и, что более важно, обширных объемов ручной разметки данных — каждый объект, действие и взаимосвязь должны быть помечены человеком, чтобы алгоритм мог научиться. Ограниченные возможности логического вывода существующих систем часто приводят к неточным или неполным ответам, особенно когда вопросы требуют объединения визуальной информации с внешними знаниями. В результате, создание систем, способных полноценно понимать видеоконтент, остается сложной задачей, требующей новых подходов к машинному обучению и искусственному интеллекту.
Ключевым препятствием на пути к созданию по-настоящему интеллектуальных систем является эффективное объединение визуальной информации и текстовых знаний. Современные алгоритмы часто испытывают трудности при сопоставлении того, что видно на видео, с соответствующими понятиями и фактами, хранящимися в текстовой форме. Это несоответствие ограничивает способность систем не только понимать содержание видео, но и делать логические выводы, отвечать на сложные вопросы и интегрировать видеоданные с другими источниками информации. Успешное преодоление этой проблемы требует разработки новых подходов, позволяющих системам «видеть» и «понимать» видеоконтент так же, как это делает человек, связывая визуальные образы с лингвистическими представлениями и общими знаниями о мире.
Неуклонный рост объемов неструктурированных видеоданных в сети является мощным катализатором развития систем автоматического анализа видео. Ежедневно в интернет загружаются петабайты видеоконтента — от образовательных лекций и новостных репортажей до развлекательных роликов и пользовательских трансляций. Ручная обработка такого огромного потока информации невозможна, а извлечение ценной информации из этих данных требует новых, автоматизированных подходов. Необходимость в технологиях, способных понимать и интерпретировать видеоконтент, продиктована не только экономическими факторами, но и потребностью в более эффективном доступе к знаниям, автоматизации процессов и повышении безопасности. Поэтому, развитие систем автоматического анализа видео является не просто научной задачей, но и насущной потребностью современного информационного общества.
Агентный Подход: Интеллект, Обусловленный Видением
Агентурный подход представляет собой архитектуру для создания мультимодальных агентов, способных напрямую обрабатывать видеоматериал и поступающие вопросы без промежуточных этапов обработки. В рамках данной парадигмы, модель получает на вход видео и текстовый запрос, и, используя внутренние механизмы, самостоятельно генерирует ответ. Это отличается от традиционных подходов, требующих предварительного извлечения признаков или разбиения задачи на более мелкие подзадачи. Такая сквозная обработка позволяет агенту учитывать контекст видео и запроса в полном объеме, что потенциально обеспечивает более точные и релевантные ответы.
Для получения релевантной информации в процессе видео-рассуждений, агенты используют два ключевых механизма: извлечение визуальных опор (Visual Anchor Extraction) и поиск в открытом интернете (Open-Web Search). Извлечение визуальных опор позволяет идентифицировать и выделить конкретные объекты или сцены в видео, являющиеся релевантными к заданному вопросу. Одновременно, поиск в открытом интернете используется для сбора дополнительной информации, которая может быть необходима для ответа на вопрос, но отсутствует непосредственно в видеоматериале. Комбинация этих двух возможностей позволяет агенту расширить контекст и повысить точность рассуждений.
Для реализации агентов, способных к рассуждениям на основе видеоданных, используются различные большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4o, MiniCPM-V 4.5, Qwen3-Omni-30B-A3B и InternVL3.5-14B. Эти модели демонстрируют возможности мультимодального анализа и обработки информации. Согласно текущим оценкам, наивысшую точность в решении задач видео-рассуждений показывает модель Gemini-3-pro-preview, превосходя другие модели в данной области. Использование этих LLM позволяет агентам эффективно обрабатывать визуальную информацию и отвечать на вопросы, требующие комплексного анализа видеоконтента.
Вызовы на Пути к Согласованности и Точности: Преодолевая Неопределенность
Долгосрочная согласованность (Long-Horizon Consistency) является критически важным фактором для поддержания точности агента при выполнении многошаговых рассуждений. Отсутствие согласованности приводит к накоплению ошибок на каждом этапе, что существенно снижает надежность конечного результата. В контексте сложных задач, требующих последовательного применения логических операций или извлечения информации из нескольких источников, поддержание внутренней логической связности на протяжении всего процесса рассуждений является необходимым условием для получения корректного ответа. Особенно это важно при решении задач, где даже небольшие ошибки на ранних этапах могут привести к кардинально неверным выводам на заключительном этапе.
Отклонение от первоначального запроса, известное как “смещение от цели” (goal drift), представляет собой распространенную проблему в работе агентов, особенно при решении сложных, многоступенчатых задач. Данное явление возникает, когда агент в процессе рассуждений и поиска информации уходит от изначальной цели, что приводит к нерелевантным ответам или невозможности завершить задачу. Для предотвращения смещения от цели необходимы надежные механизмы поддержания фокуса, включающие в себя постоянный мониторинг соответствия текущих действий исходному запросу, а также стратегии переориентации, возвращающие агента к первоначальной цели в случае отклонения от нее. Эффективные механизмы поддержания фокуса критически важны для обеспечения надежности и точности работы агента в долгосрочной перспективе.
Использование инструментов, в частности поисковых и логических движков, играет важную роль в снижении рисков, связанных с долгосрочной согласованностью и отклонением от цели. Однако, в ходе оценки моделей наблюдались случаи возникновения численных ошибок — от 6 до 12 инцидентов. Данные ошибки возникают при обработке числовых данных инструментами и могут приводить к неточностям в итоговых результатах, несмотря на успешное применение инструментов для получения и анализа информации.
Надежная Оценка Мультимодального Рассуждения: Измеряя Интеллект Машин
Разработанный эталонный набор данных VideoDR предоставляет унифицированную платформу для оценки достижений в области многомодального глубокого обучения, работающего с информацией из открытого интернета. Этот набор данных, включающий видео и сопутствующие вопросы, требует от моделей способности не только понимать визуальный контент, но и интегрировать его с текстовой информацией, полученной из сети. VideoDR позволяет исследователям объективно сравнивать различные подходы к многомодальному рассуждению, предоставляя стандартизированные метрики и протоколы оценки. Это способствует ускорению прогресса в создании интеллектуальных систем, способных эффективно взаимодействовать с реальным миром и отвечать на сложные вопросы, требующие анализа разнородной информации.
Автоматизированная оценка ответов агентов, осуществляемая с помощью больших языковых моделей (LLM), представляет собой перспективный подход к решению проблемы масштабируемости в области мультимодального рассуждения. Традиционные методы оценки требуют значительных трудозатрат и часто субъективны. Использование LLM в качестве “судьи” позволяет не только быстро обрабатывать большое количество ответов, но и обеспечивает последовательность и воспроизводимость оценки. Этот подход позволяет автоматизировать процесс проверки корректности ответов агентов, освобождая ресурсы для дальнейших исследований и разработок в области искусственного интеллекта, а также значительно ускоряя цикл обучения и улучшения агентов.
В ходе тестирования на бенчмарке VideoDR, модель Gemini-3-pro-preview продемонстрировала впечатляющую точность в 76% при использовании так называемого “агентного” подхода к решению задач. Этот результат значительно превосходит её же производительность в 69%, достигнутую при использовании более традиционного “рабочего” подхода. Примечательно, что средний показатель точности, демонстрируемый людьми при решении тех же задач, составил лишь 50,4%. Полученные данные указывают на существенный прогресс в области мультимодального рассуждения и свидетельствуют о том, что современные языковые модели способны превосходить человеческие возможности в решении сложных задач, требующих интеграции информации из различных источников.
Исследование, представленное в статье, акцентирует внимание на необходимости создания систем, способных не просто воспринимать визуальную информацию из видео, но и активно использовать её для поиска ответов на сложные вопросы в открытом доступе. Это требует от моделей глубокого понимания контекста и способности к многошаговому рассуждению. Как однажды заметил Дэвид Марр: «Представление — это не просто набор данных; это способ организации знаний, позволяющий системе действовать разумно». Именно эта способность к организации и использованию знаний лежит в основе эффективного видео-исследования, о котором говорится в статье, где ключевым является умение связывать визуальные данные с информацией, полученной из внешних источников, для формирования целостной картины.
Куда же дальше?
Представленный бенчмарк VideoDR, несомненно, обнажает глубинные проблемы в области понимания видео и, что важнее, в способности систем к истинно автономным исследованиям. Недостаточно просто “видеть” и “отвечать”; суть в элегантности поиска, в умении отделить релевантное от шума, а истину — от иллюзии. Зачастую, кажется, что модели перегружены возможностями поиска, но лишены способности к критическому осмыслению полученной информации — это напоминает богатого человека, не умеющего распоряжаться своими ресурсами.
Будущие исследования, вероятно, должны сосредоточиться не только на улучшении алгоритмов поиска и рассуждений, но и на создании более тонких метрик оценки. Простота ответа не гарантирует глубины понимания. Следует стремиться к системам, способным не просто находить информацию, но и выявлять противоречия, оценивать достоверность источников и, возможно, даже задавать собственные вопросы. Интерфейс должен быть понятен интуитивно, без лишних слов.
В конечном итоге, успех в этой области будет зависеть не от количества параметров в модели, а от изящества её архитектуры и глубины её понимания. Рефакторинг — это искусство, а не техническая обязанность. Очевидно, что мы находимся лишь в начале пути, и истинно разумные системы, способные к глубоким исследованиям, еще предстоит создать.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.06943.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2026-01-14 05:55