From Perception to Prediction and Intervention: Benchmarking Proactive Video Assistants in Real-Life Scenarios

📄 arXiv: 2610.21568v1 📥 PDF

作者: Boyu Cui, Junhao Luo, Zhihao Wang, Linghan Chen, Zejun Li, Jiwen Zhang, Siyuan Wang, Zhongyu Wei

分类: cs.LG

发布日期: 2026-10-15

备注: 24 pages,8 tables,13 figures

💡 一句话要点

提出P$^3$IBench以解决视频助手主动性不足的问题

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

关键词: 主动视频理解 风险预测 干预能力 多模态模型 视频助手 基准评估 实时应用

📋 核心要点

  1. 现有视频理解模型主要关注对视觉内容的解释，缺乏对主动辅助能力的评估。
  2. 论文提出P$^3$IBench基准，评估日常感知、风险预测和干预三种能力，以提升视频助手的主动性。
  3. 实验结果表明，当前模型在响应决策上存在不足，P$^3$I-Assistant-4B在多个任务上实现了改进，但能力提升不均衡。

📝 摘要（中文）

近年来，多模态大语言模型在视频理解方面取得了进展，但现有基准主要评估模型对观察到的视觉内容的解释能力。在现实场景中，助手还需预测所需的帮助并决定何时提供。为填补这一空白，我们引入了P$^3$IBench，这是一个针对现实流媒体场景的主动视频理解基准。该基准评估三种互补能力：日常感知、风险预测和干预。我们对12个代表性的开源和专有视频语言模型进行了基准测试，结果显示当前模型在做出良好响应决策方面存在困难。最后，我们构建了额外的主动训练数据，并训练了P$^3$I-Assistant-4B，在多个任务上取得了改进，尽管不同能力之间的提升仍不均衡。这些发现表明，有效的主动辅助不仅需要视觉理解，还需要精确的响应时机和适当的克制。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有视频助手在主动性方面的不足，尤其是在预测用户需求和适时干预方面的挑战。现有方法主要集中于视觉内容的理解，缺乏对主动辅助的全面评估。

核心思路：论文提出了P$^3$IBench基准，旨在通过评估日常感知、风险预测和干预能力，提升视频助手的主动性。这一设计使得模型不仅能理解视觉信息，还能预测用户的潜在需求。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：日常感知模块负责理解视频内容，风险预测模块评估潜在风险，干预模块决定何时提供帮助。通过这三个模块的协同工作，模型能够实现更为主动的辅助。

关键创新：最重要的创新在于引入了主动视频理解的评估标准，强调了模型在响应时机和干预决策上的能力。这一方法与传统的被动理解模型形成了鲜明对比。

关键设计：在模型训练中，采用了新的损失函数来平衡不同能力的学习，并通过构建额外的主动训练数据集来提升模型的整体性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，当前模型在响应决策方面表现不佳，P$^3$I-Assistant-4B在多个任务上实现了显著改进，尽管不同能力之间的提升幅度不均衡。这表明主动辅助的有效性依赖于视觉理解和响应时机的精准把握。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、监控系统和人机交互等场景。在这些领域中，视频助手能够主动预测用户需求并提供及时的帮助，从而提升用户体验和安全性。未来，该技术有望在更多实时应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Recent multimodal large language models have advanced video understanding, but existing benchmarks mainly evaluate whether models can interpret observed visual content. In real-world scenarios, assistants must additionally anticipate what assistance is needed and decide when to provide it. To address this gap, we introduce \textsc{P$^3$IBench}, a benchmark for proactive video understanding in real-life streaming scenarios. It evaluates three complementary capabilities: daily perception, risk prediction and intervention. We benchmark 12 representative open-source and proprietary video-language models, including streaming and adapted non-streaming systems. Our evaluation shows that current models struggle to make well-calibrated response decisions. Finally, we construct additional proactive training data and train \textsc{P$^3$I-Assistant-4B}, achieving improvements on several tasks, though gains remain uneven across capabilities. Together, these findings show that effective proactive assistance requires not only visual understanding, but also precise response timing and appropriate restraint.