VideoAuto-R1: Video Auto Reasoning via Thinking Once, Answering Twice

📄 arXiv: 2601.05175v1 📥 PDF

作者: Shuming Liu, Mingchen Zhuge, Changsheng Zhao, Jun Chen, Lemeng Wu, Zechun Liu, Chenchen Zhu, Zhipeng Cai, Chong Zhou, Haozhe Liu, Ernie Chang, Saksham Suri, Hongyu Xu, Qi Qian, Wei Wen, Balakrishnan Varadarajan, Zhuang Liu, Hu Xu, Florian Bordes, Raghuraman Krishnamoorthi, Bernard Ghanem, Vikas Chandra, Yunyang Xiong

分类: cs.CV

发布日期: 2026-01-08

备注: Project page: https://ivul-kaust.github.io/projects/videoauto-r1/

💡 一句话要点

VideoAuto-R1：通过“一次思考，两次回答”实现高效视频自动推理

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

关键词: 视频理解 自动推理 思维链 多模态学习 强化学习 效率优化 置信度评估

📋 核心要点

  1. 现有基于CoT的视频理解方法计算成本高昂，且在某些任务中性能提升不明显，存在冗余推理。
  2. VideoAuto-R1采用“必要时推理”策略，通过置信度评估决定是否进行推理，减少不必要的计算。
  3. 实验表明，VideoAuto-R1在视频问答和定位任务中实现了SOTA，并显著降低了响应长度，提高了效率。

📝 摘要（中文）

思维链（CoT）推理已成为多模态大型语言模型在视频理解任务中的强大工具。然而，其必要性和相对于直接回答的优势仍未得到充分探索。本文首先证明，对于强化学习训练的视频模型，直接回答通常可以匹配甚至超过CoT的性能，尽管CoT以更高的计算成本产生逐步分析。受此启发，我们提出了VideoAuto-R1，一种采用“必要时推理”策略的视频理解框架。在训练期间，我们的方法遵循“一次思考，两次回答”的范例：模型首先生成初始答案，然后执行推理，最后输出经过审查的答案。两个答案都通过可验证的奖励进行监督。在推理期间，模型使用初始答案的置信度分数来确定是否继续进行推理。在视频问答和定位基准测试中，VideoAuto-R1实现了最先进的准确性，并显着提高了效率，将平均响应长度减少了约3.3倍，例如，从149个token减少到仅44个token。此外，我们观察到在面向感知的任务中，思考模式的激活率较低，而在推理密集型任务中，激活率较高。这表明，基于语言的显式推理通常是有益的，但并非总是必要的。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于思维链（CoT）的视频理解方法，虽然在某些复杂推理任务上表现出色，但计算成本较高，且在一些感知型任务上，CoT带来的性能提升并不明显，甚至不如直接回答。这表明CoT并非总是必要的，存在冗余推理的问题。

核心思路：VideoAuto-R1的核心思路是“必要时推理”。模型首先尝试直接回答问题，并评估答案的置信度。只有当置信度较低时，才启动推理模块进行更深入的分析，最终给出修正后的答案。这种策略旨在平衡推理的准确性和效率，避免不必要的计算开销。

技术框架：VideoAuto-R1的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 初始答案生成：模型首先根据视频内容直接生成一个初始答案。2) 置信度评估：模型评估初始答案的置信度。3) 推理决策：根据置信度，决定是否启动推理模块。4) 推理过程：如果启动推理，模型将进行更深入的分析，生成推理过程。5) 答案修正：根据推理结果，模型对初始答案进行修正，得到最终答案。在训练阶段，模型采用“一次思考，两次回答”的范式，即先生成初始答案，再进行推理，最后输出修正后的答案，两个答案都受到监督。

关键创新：VideoAuto-R1的关键创新在于其“必要时推理”的策略。与传统的CoT方法不同，VideoAuto-R1不是无条件地进行推理，而是根据初始答案的置信度动态地决定是否进行推理。这种策略可以有效地减少不必要的计算，提高效率。此外，模型采用“一次思考，两次回答”的训练范式，通过监督两个答案来提高模型的性能。

关键设计：在训练阶段，模型使用可验证的奖励来监督两个答案的生成。置信度评估模块的设计至关重要，需要能够准确地反映初始答案的质量。推理模块可以采用各种现有的CoT方法。在推理阶段，置信度阈值的选择会影响推理的启动频率，需要在准确性和效率之间进行权衡。

📊 实验亮点

VideoAuto-R1在视频问答和定位基准测试中取得了最先进的准确性，同时显著提高了效率。例如，平均响应长度减少了约3.3倍，从149个token减少到仅44个token。此外，实验还观察到，在感知型任务中，推理模块的激活率较低，而在推理密集型任务中，激活率较高，这验证了“必要时推理”策略的有效性。

🎯 应用场景

VideoAuto-R1适用于各种需要视频理解和推理的应用场景，例如智能监控、自动驾驶、视频搜索、智能客服等。通过提高推理效率，可以降低计算成本，并提升用户体验。该研究对于开发更智能、更高效的视频理解系统具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Chain-of-thought (CoT) reasoning has emerged as a powerful tool for multimodal large language models on video understanding tasks. However, its necessity and advantages over direct answering remain underexplored. In this paper, we first demonstrate that for RL-trained video models, direct answering often matches or even surpasses CoT performance, despite CoT producing step-by-step analyses at a higher computational cost. Motivated by this, we propose VideoAuto-R1, a video understanding framework that adopts a reason-when-necessary strategy. During training, our approach follows a Thinking Once, Answering Twice paradigm: the model first generates an initial answer, then performs reasoning, and finally outputs a reviewed answer. Both answers are supervised via verifiable rewards. During inference, the model uses the confidence score of the initial answer to determine whether to proceed with reasoning. Across video QA and grounding benchmarks, VideoAuto-R1 achieves state-of-the-art accuracy with significantly improved efficiency, reducing the average response length by ~3.3x, e.g., from 149 to just 44 tokens. Moreover, we observe a low rate of thinking-mode activation on perception-oriented tasks, but a higher rate on reasoning-intensive tasks. This suggests that explicit language-based reasoning is generally beneficial but not always necessary.