What Happens When: Learning Temporal Orders of Events in Videos

📄 arXiv: 2512.08979v1 📥 PDF

作者: Daechul Ahn, Yura Choi, Hyeonbeom Choi, Seongwon Cho, San Kim, Jonghyun Choi

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-12-05

备注: WACV 2026

💡 一句话要点

提出MECOT，通过多事件指令微调和思维链提示增强VLMMs的视频时序理解能力

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

关键词: 视频理解 时序建模 多模态学习 指令微调 思维链 视频分析 事件顺序

📋 核心要点

  1. 现有VLMMs在视频理解中表现出色，但对事件时序的理解不足，可能依赖先验知识而非实际的序列处理。
  2. 论文提出MECOT，通过多事件指令微调和思维链提示，增强模型对视频事件时间顺序的理解能力。
  3. 实验表明，MECOT在VECTOR基准测试中优于现有方法，并在其他视频基准测试中也取得了性能提升。

📝 摘要（中文）

视频大型多模态模型(VLMMs)在视频理解方面表现出令人印象深刻的性能，但它们准确捕捉多个事件的时间顺序的能力仍未得到充分探索。我们通过全面的实验发现，即使视频帧被打乱，模型在现有基准测试中也能表现良好。这意味着VLMMs可能不一定依赖于视觉事件的精确顺序处理，而是依赖于对典型场景的先验知识来回答问题。为了评估VLMMs的时间理解能力，我们提出了VECTOR，旨在明确评估模型识别事件时间顺序的能力。在这个基准测试中，我们观察到各种VLMMs经常无法理解事件的顺序。为了解决这个问题，我们提出了MECOT（具有思维链的多事件指令微调），它（1）在详细的、逐个事件的视频描述上训练模型，并且（2）在推理时使用思维链提示来增强时间感知。MECOT在VECTOR上优于现有技术，并且提高了在现有视频基准测试上的性能，这意味着时间理解的有效性。我们发布了我们的代码、模型和数据集。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频大型多模态模型(VLMMs)在视频理解任务中表现良好，但缺乏对视频中事件发生时间顺序的准确理解。即使打乱视频帧的顺序，模型依然能给出看似正确的答案，表明模型可能依赖于先验知识而非对视频内容的时序推理。因此，如何有效提升VLMMs对视频事件时序的理解能力是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是通过多事件指令微调和思维链提示，显式地训练模型理解视频中事件的先后顺序。通过提供详细的、逐个事件的视频描述，让模型学习事件之间的依赖关系。在推理阶段，利用思维链提示，引导模型逐步推理事件的发生顺序，从而提高时间感知能力。

技术框架：MECOT包含两个主要阶段：指令微调阶段和推理阶段。在指令微调阶段，使用包含详细事件描述的视频数据对VLMM进行微调，使其能够学习事件之间的时序关系。在推理阶段，使用思维链提示，引导模型逐步推理视频中事件的发生顺序。具体来说，模型首先接收视频和问题，然后生成一系列中间步骤，最终给出答案。

关键创新：MECOT的关键创新在于将多事件指令微调和思维链提示相结合，显式地提升VLMMs对视频事件时序的理解能力。与以往的方法不同，MECOT不依赖于隐式的时序建模，而是通过显式的指令和提示，让模型学习和推理事件的发生顺序。

关键设计：在指令微调阶段，使用了详细的、逐个事件的视频描述作为训练数据。在推理阶段，使用了思维链提示，引导模型逐步推理事件的发生顺序。具体的提示形式未知，但其目的是让模型在给出最终答案之前，先生成一系列中间步骤，从而提高推理的准确性。损失函数和网络结构等其他技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MECOT在提出的VECTOR基准测试中显著优于现有方法，表明其在视频时序理解方面具有显著优势。此外，MECOT在现有的视频基准测试中也取得了性能提升，进一步验证了其有效性。具体的性能数据和提升幅度未知，但整体实验结果表明MECOT能够有效提升VLMMs对视频事件时序的理解能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频内容分析、智能监控、视频检索等领域。例如，在智能监控中，可以利用该技术识别异常事件的发生顺序，从而更准确地判断潜在的安全风险。在视频检索中，可以根据事件的发生顺序进行检索，提高检索的准确性和效率。未来，该技术有望应用于更复杂的视频理解任务，例如视频故事理解和视频生成。

📄 摘要（原文）

Video Large Multimodal Models (VLMMs) have shown impressive performance in video understanding, yet their ability to accurately capture the temporal order of multiple events remains underexplored. We interestingly observe that, even when video frames are scrambled, models perform very well on the existing benchmarks by comprehensive experiments. This implies that VLMMs may not necessarily rely on accurate sequential processing of visual events, but instead depend on prior knowledge of typical scenarios to answer the question. To benchmark temporal understanding capabilities in VLMMs, we propose VECTOR, designed to explicitly assess a model's ability to identify the temporal order of events. On this benchmark, we observe that various VLMMs often fail to understand the orders of events. To address this, we propose MECOT (Multi-Event instruction fine-tuning with Chain-of-Thought), which (1) trains models on detailed, event-by-event video descriptions and (2) using chain-of-thought prompts at inference to enhance temporal awareness. MECOT outperforms prior arts on VECTOR as well as improving performance on existing video benchmarks, implying effectiveness of temporal understanding. We release our code, model and datasets.