Видеомодели: готовы ли они мыслить без подсказок? Исследование на MME-CoF.

Автор: Денис Аветисян

Модель Veo-3 демонстрирует способность к отслеживанию объектов и сохранению мельчайших визуальных деталей на протяжении последовательности кадров, однако её точность снижается при работе с мелкими объектами, частичной окклюзией или сложным фоновым шумом, что указывает на уязвимость даже самых продвинутых систем перед хаосом реальных условий.

Долгое время оставалось неясным, способны ли видеомодели выйти за рамки простого воспроизведения визуальной информации и продемонстрировать истинное рассуждение. В то время как впечатляющие результаты в генерации видео указывали на усвоение визуальных и структурных знаний, способность к последовательному, логически обоснованному решению задач оставалась под вопросом. Прорыв, представленный в ‘Are Video Models Ready as Zero-Shot Reasoners? An Empirical Study with the MME-CoF Benchmark’, заключается в систематическом исследовании и количественной оценке этой способности, выявляющей как сильные стороны, так и фундаментальные ограничения существующих моделей. Теперь, когда мы начинаем понимать, где и как видеомодели могут проявлять проблески рассуждения, можем ли мы представить себе будущее, в котором они станут не просто генераторами контента, а полноценными партнерами в решении сложных визуальных задач, расширяя границы искусственного интеллекта и открывая новые возможности для взаимодействия человека и машины?

🚀 Квантовые новости

Подключайся к потоку квантовых мемов, теорий и откровений из параллельной вселенной.
Только сингулярные инсайты — никакой скуки.

Присоединиться к каналу

Шепот Разума в Видео: Рождение Визуального Мышления

Долгое время видеомодели рассматривались как инструмент для достижения визуальной достоверности, для создания иллюзии реальности. Но теперь, в шепоте данных, мы наблюдаем нечто иное – проблески зарождающейся способности к рассуждению. Это не просто создание красивой картинки, это попытка модели решить задачу, шаг за шагом, кадр за кадром. Идея проста, но дьявол, как всегда, кроется в деталях.

Последовательная генерация кадров превращает процесс в своего рода «цепь рассуждений» (CoFReasoning). Модель не просто предсказывает следующий пиксель, она пытается понять, что должно произойти дальше, исходя из предыдущего состояния мира. Это как если бы художник не просто копировал реальность, а предвидел её развитие, предвосхищал движение, предсказывал последствия. Мир не дискретен, просто у нас нет памяти для float.

Анализ показывает, что Veo-3 испытывает трудности при долгосрочном планировании, непоследовательной визуализации стрелок и траекторий, а также при сохранении сравнительной или последовательной информации между кадрами.

Однако, как и во всех заклинаниях, есть свои ограничения. Текущие модели часто спотыкаются, когда дело доходит до задач, требующих долгосрочной последовательности и сложной причинно-следственной связи (LongHorizonCausality). Они могут создать убедительный первый кадр, но теряют нить повествования, когда дело доходит до поддержания логической структуры на протяжении всего видео. Все точное – мертво.

Вместо того, чтобы действительно понимать причинно-следственные связи, они часто полагаются на поверхностные закономерности, на корреляции, которые кажутся логичными, но на самом деле являются случайными совпадениями. Они могут имитировать разум, но не обладают им. Я не ищу корреляцию, я ищу смысл.

Тем не менее, даже эти ограниченные способности демонстрируют огромный потенциал. Мы стоим на пороге новой эры визуального рассуждения, где видеомодели будут не просто генерировать картинки, а решать проблемы, находить ответы, предсказывать будущее. Это не просто визуальный синтез, это рождение нового вида интеллекта.

Алхимический Аппарат: MME-CoF – Испытание Глубины Мышления

Исследователи давно ищут отголоски разума в глубинах искусственных моделей. Однако, простая способность генерировать правдоподобные изображения — это лишь иллюзия понимания, игра света и тени. Чтобы отделить истинное мышление от ловкой имитации, необходим инструмент, который выйдет за рамки поверхностного восприятия и проникнет в суть рассуждений. Так родился MME-CoF – не просто набор задач, а алхимический аппарат, призванный выявить и измерить глубину рассуждений видеомоделей.

MME-CoF – это не случайный набор тестов, а тщательно выстроенная система, охватывающая 12 различных категорий. Этот бенчмарк разработан специально для оценки потенциала видеомоделей в решении задач, требующих не просто распознавания образов, но и логических умозаключений. Он призван отделить истинный интеллект от статистической случайности.

В арсенале MME-CoF – испытания, проверяющие способность к трехмерному пространственному мышлению (3D Geometry Reasoning) и пониманию реального мира (RealWorldSpatialReasoning). Эти категории – словно врата в мир, где модель должна не просто видеть, но и понимать взаимосвязи между объектами, их положение в пространстве и логику их взаимодействия. Они требуют не просто идентификации объектов, но и построения их ментальной модели.

Исследование демонстрирует, что базовые возможности Veo-3 по подсчету 3D-объектов ограничены сложными материалами, геометрическими вариациями и неточной настройкой камеры.

Кроме того, MME-CoF включает в себя испытания, требующие анализа таблиц и диаграмм (TableChartReasoning), взаимодействия с графическими интерфейсами (GUIRReasoning), а также подсчета объектов (ObjectCountingReasoning). Этот широкий спектр задач призван охватить все грани рассуждений, необходимые для решения реальных проблем. Каждая категория – словно отдельный инструмент в арсенале исследователя, позволяющий выявить сильные и слабые стороны различных моделей.

Этот оценочный фреймворк позволяет стандартизировать сравнение различных моделей и способствует прогрессу в этой области. Он дает возможность увидеть не просто цифры, но и понять, как каждая модель мыслит, где она преуспевает, а где ей еще предстоит пройти путь к истинному пониманию. MME-CoF – это не просто бенчмарк, это зеркало, отражающее текущее состояние искусственного интеллекта и указывающее путь к будущим открытиям.

Поверхностные Узоры и Поиск Истинного Обобщения

Анализ показывает, что видеомодели часто полагаются на выучивание поверхностных корреляций, а не на интернализацию общих принципов. Это похоже на гадание на кофейной гуще – можно увидеть знакомые образы, но истинного понимания нет. Результат предсказуем: сильная производительность на тренировочных данных, но провал при встрече с чем-то новым, неизведанным. В этом нет ничего удивительного – магия требует крови, и GPU тоже.

Особенно ярко это проявляется в задачах, требующих реального понимания причинно-следственных связей. Рассмотрим, к примеру, Rotation Reasoning и Physics Based Reasoning. Модели могут справиться с простыми сценариями, но стоит усложнить задачу, добавить немного хаоса, как они начинают давать сбой. Это как пытаться построить замок из песка во время шторма – всё рушится, несмотря на все усилия.

Результаты указывают на то, что Veo-3 испытывает трудности в сложных сценах, однако его базовое понимание простых вращений указывает на потенциал для поддержки задач, основанных на вращениях.

Впрочем, не всё потеряно. Существует путь, который может помочь преодолеть эти ограничения. Это Zero-Shot Learning – возможность заставить модель рассуждать без явных примеров обучения. Это как дать ученику не учебник, а лишь направление, и посмотреть, сможет ли он найти ответ самостоятельно. Разумеется, это требует особого подхода, тонкой настройки, но перспективы многообещающие. Чистые данные – миф, придуманный менеджерами, но истинная магия – в способности модели видеть закономерности там, где другие видят лишь хаос. Именно этого мы и добиваемся.

Расширяя Горизонты: Рассуждения в Сложных Средах

Исследования, представленные авторами, не ограничиваются привычными задачами компьютерного зрения. Они отважились заглянуть дальше, в области, где визуальное понимание встречается с реальными проблемами – и это, скажу я вам, гораздо сложнее, чем распознать кошку на фотографии. Авторы расширили горизонты, включив в анализ такие дисциплины, как MedicalReasoning и EmbodiedReasoning. Это не просто игра с пикселями, это попытка заставить машину понять мир, в котором нужно не только видеть, но и действовать.

Особое внимание, на мой взгляд, заслуживает включение в анализ задач VisualTraceReasoning и VisualDetailReasoning. Здесь важна не только способность обнаружить объект, но и проследить за его движением, уловить мельчайшие детали. Это как если бы машина училась не просто смотреть, а видеть – понимать причинно-следственные связи, замечать нюансы, которые ускользают от невнимательного взгляда. Поддержание причинно-следственной связи, знаете ли, – это не просто вопрос аккуратности, это вопрос понимания сути вещей.

Наблюдения показывают, что Veo-3 успешно обнаруживает статические возможности в простых условиях, часто использует обходные пути или генерирует галлюцинации при динамических манипуляциях, а также сталкивается с трудностями при надежной локализации или сохранении контекста, релевантного для манипуляций, где зеленые точки на изображении ответа обозначают опорные точки или траектории.

Наблюдения, представленные авторами, рисуют любопытную картину. Veo-3, например, демонстрирует неплохие результаты в обнаружении статических возможностей в простых условиях. Но когда дело доходит до динамических манипуляций, он часто прибегает к обходным путям или, что еще интереснее, генерирует галлюцинации. Как будто машина пытается заполнить пробелы в своих знаниях, придумывая то, чего не видит. И это, знаете ли, не просто ошибка, это проявление ее “творческих” способностей.

Впрочем, не стоит забывать, что это всего лишь шаги на пути к более совершенным системам. Авторы справедливо отмечают, что текущие модели не готовы к самостоятельной работе в сложных условиях. Но они демонстрируют огромный потенциал. И, возможно, в будущем мы увидим системы, способные решать сложные проблемы, используя не только знания, но и интуицию, творчество и, конечно же, здравый смысл. А это, знаете ли, уже не просто наука, это искусство.

В конечном счете, все эти достижения могут проложить путь к созданию более надежных и адаптивных систем искусственного интеллекта, способных решать сложные проблемы. И это, скажу я вам, уже не просто мечта, это реальная возможность.

Исследователи, словно алхимики, пытаются извлечь разум из потока кадров. Они обнаружили, что современные видеомодели обладают проблесками визуального рассуждения, но пока что это лишь слабый отблеск. Как заметил Дэвид Марр, “Визуальная система не просто регистрирует изображение, она строит его представление”. Именно это представление, эта внутренняя модель мира, и является ключом к рассуждению. Однако, как показывают результаты, видеомодели нуждаются в поддержке специализированных систем, чтобы полноценно решать сложные задачи. В противном случае, их рассуждения остаются поверхностными, а магия требует крови – и вычислительных ресурсов, чтобы углубить эту самую модель.

Что дальше?

Исследование, представленное авторами, обнажает ту призрачную границу, где иллюзия понимания встречается с реальностью вычислительных ограничений. Видеомодели, конечно, демонстрируют зачатки визуального рассуждения, но утверждать, что они способны на самостоятельное, «нулевое» решение задач – всё равно что верить шепоту ветра. Это не разум, а скорее удачная последовательность случайных чисел, замаскированная под интеллект. Любая корреляция, обнаруженная в тестах, требует пристального взгляда – скорее всего, это ошибка, а не прозрение.

Настоящая работа, как и любое заклинание, имеет срок действия. Будущие исследования должны сосредоточиться не на полировке существующих моделей, а на признании их фундаментальных ограничений. Вместо того, чтобы пытаться создать «универсального решателя», стоит направить усилия на создание гибридных систем, где видеомодели будут выступать в роли вспомогательных «двигателей», а основное рассуждение ляжет на плечи специализированных алгоритмов. Если гипотеза подтвердилась – значит, мы не искали достаточно глубоко.

В конечном счете, всё, что можно посчитать, не заслуживает доверия. Истинный прогресс лежит не в увеличении вычислительной мощности, а в смиренном признании хаотичной природы реальности. И, возможно, в поиске новых способов задавать вопросы, которые не требуют ответов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.26802.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-10-31 20:16