Scaling Vision Language Models for Pharmaceutical Long Form Video Reasoning on Industrial GenAI Platform
作者: Suyash Mishra, Qiang Li, Srikanth Patil, Satyanarayan Pati, Baddu Narendra
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2026-01-08
备注: Submitted to the Industry Track of Top Tier Conference; currently under peer review
💡 一句话要点
针对工业GenAI平台，扩展视觉语言模型以处理药物长视频推理任务。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长视频理解 视觉语言模型 多模态推理 工业应用 GenAI平台
📋 核心要点
- 现有视觉语言模型在处理工业界长视频时，面临计算资源有限、延迟要求高以及成本控制严格等挑战。
- 构建工业级GenAI框架，通过大规模数据分析和模型评估，深入理解长视频推理中的瓶颈与权衡。
- 实验结果表明，SDPA注意力机制能显著提升效率，多模态融合在特定任务中表现更优，但时间对齐仍是难题。
📝 摘要（中文）
视觉语言模型(VLMs)在多模态推理任务中表现出色，但多数评估集中于短视频，且假设计算资源不受限。在制药内容理解等工业环境中，从业者必须在严格的GPU、延迟和成本约束下处理长视频，现有方法难以扩展。本文提出了一个工业GenAI框架，处理超过20万份PDF、25326个视频（八种格式）和888个多语言音频文件（20多种语言）。研究贡献包括：(i)用于制药领域多模态推理的工业级大规模架构；(ii)在Video-MME、MMBench和包含14个疾病领域的25326个视频的专有数据集上，对40多个VLMs的实证分析；(iii)四个与长视频推理相关的发现：多模态的作用、注意力机制的权衡、时间推理的局限性以及GPU约束下的视频分割挑战。结果表明，在通用GPU上使用SDPA注意力机制可提高3-8倍效率，多模态在高达8/12的任务领域（尤其是长度依赖型任务）中有所改进，并且开源和闭源VLMs在时间对齐和关键帧检测方面存在明显瓶颈。本文旨在表征当前VLMs在实际部署约束下的局限性、权衡和失败模式，并为研究人员和从业者提供可操作的指导，以设计用于工业领域长视频理解的可扩展多模态系统，而非提出新的“A+B”模型。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在工业界，特别是制药领域，利用视觉语言模型（VLMs）处理长视频内容理解任务时遇到的可扩展性问题。现有方法通常在计算资源充足的条件下，针对短视频进行优化，无法满足工业界对长视频、多模态数据处理的严格GPU、延迟和成本约束。现有方法在处理长视频时，效率低下，难以进行有效的推理和分析。
核心思路：论文的核心思路是通过构建一个工业级的GenAI框架，对现有VLMs进行大规模的实证分析，从而揭示它们在处理长视频推理任务时的局限性、权衡和失败模式。通过分析，为研究人员和从业者提供可操作的指导，以设计更适合工业界需求的可扩展多模态系统。
技术框架：该工业GenAI框架包含以下主要模块：数据处理模块（处理PDF、视频和音频等多模态数据），模型评估模块（在多个基准数据集和专有数据集上评估VLMs），以及结果分析模块（分析模型性能，识别瓶颈和权衡）。整体流程包括数据预处理、模型选择与配置、模型推理、结果评估与分析，最终输出针对长视频推理的优化建议。
关键创新：论文的关键创新在于其工业视角的实证分析，而非提出新的模型架构。通过大规模实验，论文揭示了现有VLMs在长视频处理中的实际局限性，例如时间对齐问题、注意力机制的权衡以及GPU约束下的视频分割挑战。这种以问题为导向的分析方法，为后续研究提供了重要的参考。
关键设计：论文关注的关键设计包括：(1)注意力机制的选择（例如SDPA注意力），以提高计算效率；(2)多模态融合策略，以提升模型在特定任务中的性能；(3)视频分割策略，以适应GPU内存限制；(4)针对时间对齐问题的优化方法。论文还分析了不同VLMs在关键帧检测方面的表现，并提出了相应的改进方向。
📊 实验亮点
实验结果表明，在通用GPU上使用SDPA注意力机制可提高3-8倍的效率。多模态融合在高达8/12的任务领域（尤其是长度依赖型任务）中有所改进。此外，研究还揭示了开源和闭源VLMs在时间对齐和关键帧检测方面存在的明显瓶颈，为后续研究提供了明确的方向。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于制药、医疗等行业的长视频内容理解，例如药物生产过程监控、医疗培训视频分析、临床试验数据挖掘等。通过提升长视频处理效率和准确性，可以降低成本、提高效率，并为决策提供更可靠的依据。未来，该框架可扩展到其他工业领域，如制造业、能源等。
📄 摘要（原文）
Vision Language Models (VLMs) have shown strong performance on multimodal reasoning tasks, yet most evaluations focus on short videos and assume unconstrained computational resources. In industrial settings such as pharmaceutical content understanding, practitioners must process long-form videos under strict GPU, latency, and cost constraints, where many existing approaches fail to scale. In this work, we present an industrial GenAI framework that processes over 200,000 PDFs, 25,326 videos across eight formats (e.g., MP4, M4V, etc.), and 888 multilingual audio files in more than 20 languages. Our study makes three contributions: (i) an industrial large-scale architecture for multimodal reasoning in pharmaceutical domains; (ii) empirical analysis of over 40 VLMs on two leading benchmarks (Video-MME and MMBench) and proprietary dataset of 25,326 videos across 14 disease areas; and (iii) four findings relevant to long-form video reasoning: the role of multimodality, attention mechanism trade-offs, temporal reasoning limits, and challenges of video splitting under GPU constraints. Results show 3-8 times efficiency gains with SDPA attention on commodity GPUs, multimodality improving up to 8/12 task domains (especially length-dependent tasks), and clear bottlenecks in temporal alignment and keyframe detection across open- and closed-source VLMs. Rather than proposing a new "A+B" model, this paper characterizes practical limits, trade-offs, and failure patterns of current VLMs under realistic deployment constraints, and provide actionable guidance for both researchers and practitioners designing scalable multimodal systems for long-form video understanding in industrial domains.