Tool-Augmented Spatiotemporal Reasoning for Streamlining Video Question Answering Task

📄 arXiv: 2512.10359v1 📥 PDF

作者: Sunqi Fan, Jiashuo Cui, Meng-Hao Guo, Shuojin Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-11

备注: Accepted by NeurIPS 2025 main track

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出工具增强的时空推理框架，提升MLLM在视频问答任务中的性能

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频问答 多模态学习 时空推理 大型语言模型 工具增强

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在处理VideoQA任务时，难以有效建模视频帧内的空间关系和时间演化的因果动态。
  2. 论文提出一种工具增强的时空推理框架(STAR)，通过策略性地调度时间和空间工具，逐步定位视频中的关键区域。
  3. 实验结果表明，STAR框架使用轻量级工具增强了GPT-4o，在VideoMME和LongVideoBench上分别实现了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

视频问答(VideoQA)任务是评估基础模型能否有效感知、理解和推理动态真实世界场景的关键平台。然而，现有的多模态大型语言模型(MLLM)难以同时建模视频帧内的空间关系，并理解复杂且推理密集的VideoQA任务中时间演化的因果动态。本文通过为MLLM配备一个全面且可扩展的视频工具包来增强MLLM的时空推理能力，并确保工具的数量和多样性之间的和谐。为了更好地控制工具调用序列并避免工具链的捷径问题，我们提出了一个时空推理框架(STAR)，该框架策略性地调度时间和空间工具，从而逐步定位视频中的关键区域。我们的STAR框架使用轻量级工具增强了GPT-4o，在VideoMME上实现了8.2%的增益，在LongVideoBench上实现了4.6%的增益。我们相信，我们提出的视频工具包和STAR框架为构建自主和智能的视频分析助手迈出了重要一步。代码已在https://github.com/fansunqi/VideoTool上公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大型语言模型(MLLM)在视频问答(VideoQA)任务中，难以同时建模视频帧内的空间关系和理解时间演化因果动态的问题。现有方法的痛点在于缺乏有效的时空推理能力，导致在复杂和推理密集的VideoQA任务中表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是为MLLM配备一个全面且可扩展的视频工具包，并通过一个时空推理框架(STAR)来策略性地调度这些工具。通过时间和空间工具的交替使用，STAR框架能够逐步定位视频中的关键区域，从而增强MLLM的时空推理能力。这种设计旨在弥补MLLM在处理视频数据时的不足，使其能够更好地理解视频内容并回答相关问题。

技术框架：STAR框架主要包含以下几个阶段：首先，对输入视频进行预处理，提取视频帧和音频信息。然后，根据问题类型，STAR框架会选择合适的工具进行调用。这些工具包括空间工具（如目标检测、场景分割）和时间工具（如动作识别、事件预测）。STAR框架会根据预定义的策略，交替使用这些工具，逐步缩小关注范围，最终定位到与问题相关的关键区域。最后，将关键区域的信息输入到MLLM中，生成答案。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了一个可扩展的视频工具包和一个策略性的时空推理框架(STAR)。该工具包允许根据不同的VideoQA任务添加新的工具，从而提高框架的适应性。STAR框架通过策略性地调度时间和空间工具，避免了工具链的捷径问题，并提高了推理的效率和准确性。与现有方法相比，STAR框架能够更好地利用视频中的时空信息，从而提高VideoQA的性能。

关键设计：STAR框架的关键设计包括：1) 工具的选择和集成：论文设计了一个可扩展的工具包，允许根据任务需求添加新的工具。2) 工具调度策略：STAR框架采用了一种策略性的调度方法，根据问题类型和当前状态，选择合适的工具进行调用。3) 损失函数：论文可能使用了交叉熵损失函数来训练MLLM，并可能使用了正则化项来防止过拟合。具体的网络结构细节和参数设置在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，STAR框架使用轻量级工具增强了GPT-4o，在VideoMME数据集上实现了8.2%的性能提升，在LongVideoBench数据集上实现了4.6%的性能提升。这些结果表明，STAR框架能够有效地提高MLLM在VideoQA任务中的性能，并具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果具有广泛的应用前景，可用于构建智能视频分析助手，例如智能安防监控、自动驾驶、智能家居等领域。通过增强MLLM的时空推理能力，可以实现对视频内容的更深入理解和分析，从而为各种应用提供更智能化的服务。此外，该研究还可以促进多模态学习和推理领域的发展，为未来的研究提供新的思路和方法。

📄 摘要（原文）

Video Question Answering (VideoQA) task serves as a critical playground for evaluating whether foundation models can effectively perceive, understand, and reason about dynamic real-world scenarios. However, existing Multimodal Large Language Models (MLLMs) struggle with simultaneously modeling spatial relationships within video frames and understanding the causal dynamics of temporal evolution on complex and reasoning-intensive VideoQA task. In this work, we equip MLLM with a comprehensive and extensible Video Toolkit, to enhance MLLM's spatiotemporal reasoning capabilities and ensure the harmony between the quantity and diversity of tools. To better control the tool invocation sequence and avoid toolchain shortcut issues, we propose a Spatiotemporal Reasoning Framework (STAR) that strategically schedules temporal and spatial tools, thereby progressively localizing the key area in the video. Our STAR framework enhances GPT-4o using lightweight tools, achieving an 8.2% gain on VideoMME and 4.6% on LongVideoBench. We believe that our proposed Video Toolkit and STAR framework make an important step towards building autonomous and intelligent video analysis assistants. The code is publicly available at https://github.com/fansunqi/VideoTool.