ViTCoT: Video-Text Interleaved Chain-of-Thought for Boosting Video Understanding in Large Language Models

📄 arXiv: 2507.09876v1 📥 PDF

作者: Yongheng Zhang, Xu Liu, Ruihan Tao, Qiguang Chen, Hao Fei, Wanxiang Che, Libo Qin

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-07-14

备注: Accepted by ACM MM 2025

💡 一句话要点

提出ViTCoT：视频-文本交错思维链，提升大语言模型视频理解能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频理解 大型语言模型 思维链 多模态学习 视频文本交错 认知推理 视觉信息

📋 核心要点

  1. 现有视频理解方法过度依赖文本信息，忽略了视频本身提供的视觉信息，导致推理过程不够自然和高效。
  2. ViTCoT通过在推理过程中交错使用视频和文本信息，模拟人类的认知过程，从而提升视频理解的准确性和效率。
  3. 实验结果表明，ViTCoT相比传统文本CoT方法显著提升了性能，并且能够更有效地激活多模态大语言模型中的神经元。

📝 摘要（中文）

视频理解在连接底层视觉信号与高层认知推理方面至关重要，是自动驾驶、具身智能和通用人工智能等应用的基础。大型语言模型（LLMs）的快速发展，特别是采用思维链（CoT）技术的模型，显著提升了视频推理能力。然而，现有方法主要依赖文本信息进行推理，忽略了视频推理过程中的视觉模态。受人类在推理时会重新审视视觉内容的启发，我们提出了一种新的视频推理范式：视频-文本交错CoT（ViTCoT），以促进更直观和认知对齐的推理。为此，我们首先构建了视频-文本交错基准（ViTIB），该基准使用MLLM进行关键视频选择并经过人工验证。此外，我们广泛探索了ViTCoT范式在视频理解领域的潜力。大量实验表明，与传统的纯文本CoT范式相比，ViTCoT显著提高了性能，并有效地激活了MLLM中更多的神经元值。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大型语言模型的视频理解方法主要依赖于文本信息进行推理，忽略了视频本身所包含的视觉信息。这种纯文本推理方式与人类的认知过程不符，人类在进行视频理解时会反复观察视频内容，从而进行更准确的判断。因此，如何有效地利用视频中的视觉信息来提升视频理解能力是一个重要的挑战。

核心思路：ViTCoT的核心思路是在推理过程中交错使用视频帧和文本描述，模拟人类在理解视频时的认知过程。通过在每个推理步骤中同时考虑视觉和文本信息，模型可以更全面地理解视频内容，从而做出更准确的判断。这种交错推理的方式更符合人类的认知习惯，也能够更好地利用视频中的视觉信息。

技术框架：ViTCoT的技术框架主要包含以下几个步骤：1) 视频帧提取：从视频中提取关键帧，作为视觉信息的输入。2) 文本描述生成：利用大型语言模型对视频内容进行文本描述，作为文本信息的输入。3) 交错推理：在每个推理步骤中，模型同时考虑视频帧和文本描述，生成下一步的推理步骤。4) 答案生成：经过多步推理后，模型生成最终的答案。整个过程通过视频和文本信息的交错使用，逐步提升视频理解的准确性。

关键创新：ViTCoT最重要的创新点在于提出了视频-文本交错推理的范式。与传统的纯文本推理方法相比，ViTCoT能够更有效地利用视频中的视觉信息，从而提升视频理解的准确性。此外，ViTCoT还构建了一个新的视频-文本交错基准（ViTIB），用于评估模型的性能。

关键设计：ViTCoT的关键设计包括：1) 关键帧选择策略：选择能够代表视频内容的关键帧，以减少计算量。2) 文本描述生成策略：生成准确、简洁的文本描述，以提供有效的文本信息。3) 交错推理策略：设计合理的交错推理步骤，以逐步提升视频理解的准确性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ViTCoT在多个视频理解任务上取得了显著的性能提升。与传统的纯文本CoT方法相比，ViTCoT在ViTIB基准上取得了显著的提升，具体数值在论文中给出。此外，实验还表明，ViTCoT能够更有效地激活多模态大语言模型中的神经元，表明其能够更好地利用视频中的视觉信息。

🎯 应用场景

ViTCoT具有广泛的应用前景，例如自动驾驶、智能监控、视频搜索、智能客服等领域。在自动驾驶中，ViTCoT可以帮助车辆更好地理解周围环境，从而做出更安全的决策。在智能监控中，ViTCoT可以帮助识别异常行为，从而提高安全性。在视频搜索中，ViTCoT可以帮助用户更准确地找到所需的视频内容。在智能客服中，ViTCoT可以帮助理解用户的问题，从而提供更有效的帮助。

📄 摘要（原文）

Video understanding plays a vital role in bridging low-level visual signals with high-level cognitive reasoning, and is fundamental to applications such as autonomous driving, embodied AI, and the broader pursuit of AGI. The rapid development of large language models (LLMs), particularly those utilizing Chain-of-Thought (CoT) technology, has significantly advanced video reasoning capabilities. However, current approaches primarily depend on textual information for reasoning, overlooking the visual modality in the actual video reasoning process. In contrast, humans naturally re-examine visual content while reasoning. Motivated by this, we introduce a novel video reasoning paradigm: Video-Text Interleaved CoT (ViTCoT), which facilitates more intuitive and cognitively aligned reasoning. To the end, first, we construct the Video-Text Interleaved Benchmark (ViTIB), which is created using MLLMs for key-video selection and manually verified. Furthermore, we extensively explore the potential of the ViTCoT paradigm in the video understanding field. Extensive experiments demonstrate that ViTCoT significantly enhances performance compared to the traditional text-only CoT paradigm and effectively activates more neuron values in MLLMs.