Can Video Large Multimodal Models Think Like Doubters-or Double-Down: A Study on Defeasible Video Entailment

📄 arXiv: 2506.22385v2 📥 PDF

作者: Yue Zhang, Jilei Sun, Yunhui Guo, Vibhav Gogate

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-06-27 (更新: 2025-10-07)

💡 一句话要点

提出可否定视频蕴含任务以提升视频多模态模型的推理能力

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

关键词: 视频理解 多模态模型 动态推理 反事实思维 生成任务

📋 核心要点

  1. 现有的视频多模态模型在面对新信息时，往往无法有效更新其推理，导致推理结果的局限性。
  2. 本文提出可否定视频蕴含（DVidE）任务，要求模型在新证据出现时，动态调整其推理结果，增强推理的适应性。
  3. 实验结果表明，所提方法在动态推理能力上显著提升，验证了反事实思维和生成框架的有效性。

📝 摘要（中文）

视频大型多模态模型（VLMMs）在理解视频内容方面取得了显著进展，但在抽象和适应性推理方面仍面临挑战。为了解决这一问题，本文引入了可否定视频蕴含（DVidE）任务，要求模型根据新证据不断更新推理。模型需判断新信息是加强还是削弱假设，或生成与之相关的更新。我们提出了反事实思维链框架和结合ASR输出与大型语言模型的生成框架，显著提升了VLMMs的动态推理能力，并构建了新的基准数据集以评估生成性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视频多模态模型在面对新信息时推理更新不足的问题。现有方法往往无法灵活调整推理结果，导致推理的局限性和偏差。

核心思路：提出可否定视频蕴含（DVidE）任务，要求模型在新证据出现时，动态更新其推理，增强模型的适应性和灵活性。通过反事实思维和生成框架，模型能够更好地处理复杂的推理任务。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：分类任务和生成任务。分类任务利用反事实思维链框架，生成任务则结合ASR输出与大型语言模型（LLM）进行内容生成。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了反事实思维链框架和结合ASR与LLM的生成方法，这与现有方法的静态推理方式形成了鲜明对比，显著提升了模型的动态推理能力。

关键设计：在分类任务中，采用反事实推理和理由精炼技术以减少推理偏差；在生成任务中，设计了与目标强度相符的更新生成机制，确保生成内容的连贯性和相关性。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在动态推理能力上显著提升，相较于基线模型，分类任务的准确率提高了XX%，生成任务的连贯性评分提升了YY%。这些结果验证了反事实思维和生成框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频分析、智能监控、自动化内容生成等。通过提升视频多模态模型的推理能力，可以更好地支持复杂场景下的决策和理解，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Video Large Multimodal Models (VLMMs) have made impressive strides in understanding video content, but they often struggle with abstract and adaptive reasoning-the ability to revise their interpretations when new information emerges. In reality, conclusions are rarely set in stone; additional context can strengthen or weaken an initial inference. To address this, we introduce Defeasible Video Entailment (DVidE), a new task that challenges models to think like doubters, constantly updating their reasoning based on evolving evidence. In DVidE, given a video premise and a textual hypothesis, models must determine whether a new update strengthens or weakens the hypothesis (classification version) or generate a coherent update that modifies the entailment relationship (generation version). For solving the classification task, we propose the Chain of Counterfactual Thought framework, utilizing counterfactual reasoning, ASR-enhanced video content, and rationale refinement to reduce inference bias. For the generation task, we develop a framework that combines ASR output with a Large Language Model (LLM) to produce coherent, contextually relevant updates aligned with the intended strengthener or weakener goals. Additionally, we introduce a novel benchmark dataset, with strengthener/weakener annotations and an LLM-based evaluation metric specifically designed for assessing generative performance. Experimental results demonstrate significant improvements, highlighting our proposed method in enhancing dynamic reasoning capabilities of VLMMs.