Video-ToC: Video Tree-of-Cue Reasoning

📄 arXiv: 2604.20473v1 📥 PDF

作者: Qizhong Tan, Zhuotao Tian, Guangming Lu, Jun Yu, Wenjie Pei

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-22

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Video-ToC，通过线索树推理增强视频大语言模型的理解能力。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频理解 大语言模型 线索树推理 强化学习 视觉线索定位

📋 核心要点

  1. 现有Video LLM在复杂视频理解中推理能力不足，且易产生幻觉，主要原因是缺乏对视频内容的感知自适应。
  2. Video-ToC通过线索树推理增强视频理解，包含树引导视觉线索定位、推理需求奖励机制等创新设计。
  3. 实验表明，Video-ToC在多个视频理解和幻觉基准测试中显著优于现有方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

现有的视频大语言模型(Video LLM)在复杂的视频理解方面表现不佳，存在推理能力有限和潜在的幻觉问题。特别地，这些方法倾向于仅依赖于预训练的固有推理原理，而缺乏对输入视频内容的感知自适应。为了解决这个问题，我们提出了Video-ToC，一种新颖的视频推理框架，通过线索树推理来增强视频理解。具体来说，我们的方法引入了三个关键创新：(1)一种树引导的视觉线索定位机制，通过结构化的推理模式赋予模型增强的细粒度感知能力；(2)一种推理需求奖励机制，它基于推理需求的估计动态地调整强化学习(RL)的奖励值，从而为更有效的推理策略提供按需激励；(3)一个自动标注流程，构建了Video-ToC-SFT-1k和Video-ToC-RL-2k数据集，分别用于监督微调(SFT)和RL训练。在六个视频理解基准和一个视频幻觉基准上的大量评估表明，Video-ToC优于基线方法和最近的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有Video LLM在处理复杂视频理解任务时，过度依赖预训练的推理能力，忽略了视频内容本身的感知信息，导致推理能力受限，并且容易产生幻觉。这些模型缺乏一种有效的机制来定位和利用视频中的关键视觉线索，从而无法进行细粒度的推理。

核心思路：Video-ToC的核心思路是通过引入“线索树”的概念，模拟人类在理解视频时逐步提取关键信息并进行推理的过程。模型不再是简单地将视频作为整体输入，而是通过树状结构，有层次地定位和提取视频中的视觉线索，并根据推理需求动态调整学习策略，从而提升视频理解的准确性和可靠性。

技术框架：Video-ToC框架主要包含以下几个模块：1) 树引导的视觉线索定位：利用树结构指导模型关注视频中的关键区域和对象，提取细粒度的视觉特征。2) 推理需求奖励机制：根据当前推理任务的难度和需求，动态调整强化学习的奖励函数，激励模型学习更有效的推理策略。3) 数据集构建：构建了Video-ToC-SFT-1k和Video-ToC-RL-2k数据集，分别用于监督微调和强化学习训练。

关键创新：Video-ToC的关键创新在于其线索树推理机制和推理需求奖励机制。线索树推理机制使得模型能够以结构化的方式提取和利用视频中的视觉信息，而推理需求奖励机制则使得模型能够根据任务的难度自适应地调整学习策略。这与现有方法中依赖单一的预训练推理模式形成了鲜明对比。

关键设计：在树引导的视觉线索定位中，树的结构可以根据不同的视频内容和推理任务进行调整。推理需求奖励机制通过估计当前推理任务的难度，动态调整强化学习的奖励函数。具体来说，可以使用诸如预测置信度或推理步骤数量等指标来估计推理难度。损失函数包括监督微调损失和强化学习奖励损失，共同优化模型性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Video-ToC在六个视频理解基准测试和一个视频幻觉基准测试中均取得了显著的性能提升。具体数据未知，但论文强调Video-ToC超越了现有基线方法和最新的视频理解模型，证明了其在复杂视频理解任务中的优越性，并有效缓解了视频幻觉问题。

🎯 应用场景

Video-ToC在视频内容理解方面具有广泛的应用前景，例如智能视频监控、自动驾驶、视频内容推荐、智能客服等。通过提升视频理解的准确性和可靠性，可以改善用户体验，提高工作效率，并为相关领域的研究提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Existing Video Large Language Models (Video LLMs) struggle with complex video understanding, exhibiting limited reasoning capabilities and potential hallucinations. In particular, these methods tend to perform reasoning solely relying on the pretrained inherent reasoning rationales whilst lacking perception-aware adaptation to the input video content. To address this, we propose \textbf{Video-ToC}, a novel video reasoning framework that enhances video understanding through tree-of-cue reasoning. Specifically, our approach introduces three key innovations: (1) A tree-guided visual cue localization mechanism, which endows the model with enhanced fine-grained perceptual capabilities through structured reasoning patterns; (2) A reasoning-demand reward mechanism, which dynamically adjusts the reward value for reinforcement learning (RL) based on the estimation of reasoning demands, enabling on-demand incentives for more effective reasoning strategies; and (3) An automated annotation pipeline that constructs the Video-ToC-SFT-1k and Video-ToC-RL-2k datasets for supervised fine-tuning (SFT) and RL training, respectively. Extensive evaluations on six video understanding benchmarks and a video hallucination benchmark demonstrate the superiority of Video-ToC over baselines and recent methods. Code is available at https://github.com/qizhongtan/Video-ToC.