Team of One: Cracking Complex Video QA with Model Synergy

📄 arXiv: 2507.13820v1 📥 PDF

作者: Jun Xie, Zhaoran Zhao, Xiongjun Guan, Yingjian Zhu, Hongzhu Yi, Xinming Wang, Feng Chen, Zhepeng Wang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-07-18

💡 一句话要点

提出基于模型协同的框架，解决复杂视频问答中推理深度和鲁棒性问题

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

关键词: 视频问答 多模态学习 大型语言模型 模型协同 提示学习

📋 核心要点

  1. 现有Video-LMMs在上下文理解、时间建模和泛化能力方面存在不足，难以应对复杂视频问答。
  2. 论文提出一种提示和响应集成机制，协调多个异构VLM，利用LLM进行评估和融合，提升推理能力。
  3. 实验结果表明，该方法在各项指标上显著优于现有基线，展现出更强的泛化性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的开放式视频问答框架，旨在增强复杂真实场景下的推理深度和鲁棒性，并在CVRR-ES数据集上进行了基准测试。现有的视频-大型多模态模型(Video-LMMs)通常表现出有限的上下文理解能力、较弱的时间建模能力以及对模糊或组合查询的泛化能力不足。为了应对这些挑战，我们引入了一种提示和响应集成机制，通过结构化的思维链协调多个异构的视频-语言模型(VLMs)，每个模型都针对不同的推理路径进行定制。一个外部的大型语言模型(LLM)作为评估器和集成器，选择和融合最可靠的响应。大量的实验表明，我们的方法在所有评估指标上都显著优于现有的基线，展示了卓越的泛化能力和鲁棒性。我们的方法提供了一种轻量级、可扩展的策略，用于推进多模态推理，而无需模型重新训练，为未来的Video-LMM开发奠定了坚实的基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决开放域视频问答任务中，现有Video-LMMs在处理复杂、真实的视频场景时，推理深度不足、鲁棒性较差的问题。现有方法难以有效理解视频上下文，进行准确的时间建模，并且对模糊或组合查询的泛化能力有限。这些问题导致模型在CVRR-ES等数据集上的表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用多个异构的Video-Language Models (VLMs) 的协同工作，通过精心设计的提示和响应集成机制，充分发挥每个模型的优势，并利用外部LLM进行评估和融合，从而提升整体的推理能力和鲁棒性。这种方法避免了对单个模型进行大规模重新训练，而是通过模型间的协同来提升性能。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 多个异构VLM：每个VLM负责不同的推理路径，例如目标检测、场景理解、事件识别等。2) 提示和响应集成机制：通过结构化的思维链，引导每个VLM生成针对特定问题的响应。3) LLM评估器和集成器：LLM负责评估各个VLM生成的响应的可靠性，并进行融合，最终生成答案。

关键创新：最重要的技术创新点在于提示和响应集成机制，以及利用LLM作为评估器和集成器。该机制能够有效地协调多个异构VLM，充分利用每个模型的优势，并避免了单个模型的局限性。利用LLM进行评估和融合，能够有效地选择和融合最可靠的响应，从而提升整体的准确性和鲁棒性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 针对不同VLM设计不同的提示模板，以引导其生成针对特定问题的响应。2) 使用结构化的思维链，将复杂问题分解为多个子问题，并分配给不同的VLM进行处理。3) 利用LLM的推理能力，对各个VLM生成的响应进行评估，并根据评估结果进行加权融合。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过大量实验证明，所提出的方法在CVRR-ES数据集上显著优于现有基线。具体性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。但强调了该方法在所有评估指标上都取得了显著提升，展示了卓越的泛化能力和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、视频监控、教育娱乐等领域。例如，在智能客服中，可以利用该框架理解用户提出的复杂视频相关问题，并给出准确的解答。在视频监控中，可以用于自动分析视频内容，识别异常事件。在教育娱乐领域，可以用于开发更智能的视频学习和互动应用。

📄 摘要（原文）

We propose a novel framework for open-ended video question answering that enhances reasoning depth and robustness in complex real-world scenarios, as benchmarked on the CVRR-ES dataset. Existing Video-Large Multimodal Models (Video-LMMs) often exhibit limited contextual understanding, weak temporal modeling, and poor generalization to ambiguous or compositional queries. To address these challenges, we introduce a prompting-and-response integration mechanism that coordinates multiple heterogeneous Video-Language Models (VLMs) via structured chains of thought, each tailored to distinct reasoning pathways. An external Large Language Model (LLM) serves as an evaluator and integrator, selecting and fusing the most reliable responses. Extensive experiments demonstrate that our method significantly outperforms existing baselines across all evaluation metrics, showcasing superior generalization and robustness. Our approach offers a lightweight, extensible strategy for advancing multimodal reasoning without requiring model retraining, setting a strong foundation for future Video-LMM development.