Scaling Vision Language Models for Pharmaceutical Long Form Video Reasoning on Industrial GenAI Platform

📄 arXiv: 2601.04891v1 📥 PDF

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进行药物长视频推理。

🎯 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GenAI平台 制药领域 注意力机制 时间推理 性能评估

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在长视频处理和工业约束下存在扩展性问题，无法满足实际应用需求。
  2. 构建工业级GenAI框架，分析多模态、注意力机制、时间推理和视频分割对性能的影响。
  3. 实验表明SDPA注意力机制可显著提高效率，多模态在特定任务中表现更优，但时间对齐仍是瓶颈。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型(VLMs)在多模态推理任务中表现出强大的性能，但大多数评估都集中在短视频上，并假设不受约束的计算资源。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，而许多现有方法都无法扩展。本文提出了一个工业GenAI框架，该框架处理超过20万个PDF、25326个视频（八种格式）和888个多语言音频文件（超过20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) 在两个领先的基准测试(Video-MME和MMBench)以及包含14个疾病领域的25326个视频的专有数据集上，对超过40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、时间推理的限制以及GPU约束下视频分割的挑战。结果表明，在通用GPU上使用SDPA注意力机制可提高3-8倍的效率，多模态在高达8/12的任务领域（尤其是长度相关的任务）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的瓶颈。本文旨在表征当前VLMs在实际部署约束下的实际限制、权衡和失败模式，并为研究人员和从业人员提供可操作的指导，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GenAI平台上，现有视觉语言模型（VLMs）在处理制药领域长视频时面临的扩展性问题。现有方法通常在计算资源不受限的情况下，针对短视频进行优化，无法满足工业界对长视频、多种格式、多语言内容处理的严格GPU、延迟和成本约束。现有方法在时间推理、关键帧检测等方面存在瓶颈，难以有效处理长视频中的复杂信息。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个工业级的大规模多模态推理架构，对现有VLMs在实际部署约束下的性能进行全面评估和分析。通过实证研究，揭示多模态、注意力机制、时间推理等因素对长视频理解的影响，并识别现有VLMs的局限性和失败模式，为研究人员和从业人员提供可操作的指导。

技术框架：该工业GenAI框架包含以下主要模块：数据摄取模块（处理PDF、视频和音频等多种格式的数据），VLM推理模块（集成超过40个VLMs），评估模块（使用Video-MME、MMBench和专有数据集进行评估），以及分析模块（分析实验结果并识别瓶颈）。整体流程包括数据预处理、VLM推理、性能评估和结果分析。

关键创新：论文的关键创新在于其工业级的大规模多模态推理架构，以及对现有VLMs在实际部署约束下的全面评估和分析。与以往研究侧重于提出新的模型不同，本文侧重于表征现有模型的实际限制、权衡和失败模式，并提供可操作的指导。

关键设计：论文的关键设计包括：使用SDPA注意力机制以提高计算效率；针对不同任务领域选择合适的多模态融合策略；针对长视频进行有效的视频分割策略，以适应GPU约束；以及设计合适的评估指标，以全面评估VLMs在长视频理解方面的性能。

📊 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（尤其是长度相关的任务）中有所改进。同时，实验也揭示了现有VLMs在时间对齐和关键帧检测方面存在明显的瓶颈，为未来的研究方向提供了指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于制药、医疗等领域的长视频内容理解，例如药物宣传视频分析、医学讲座内容提取、临床试验视频监控等。通过提升长视频理解能力，可以提高信息检索效率、辅助决策制定，并降低人工成本。未来可进一步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.