Video Reasoning without Training

📄 arXiv: 2510.17045v1 📥 PDF

作者: Deepak Sridhar, Kartikeya Bhardwaj, Jeya Pradha Jeyaraj, Nuno Vasconcelos, Ankita Nayak, Harris Teague

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-19

💡 一句话要点

提出V-Reason，无需训练即可提升大模型在视频推理任务中的性能。

🎯 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: 视频推理 大模型 无训练 熵优化 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视频推理LMMs依赖强化学习和思维链，计算开销大，且推理过程控制机制有限。
  2. V-Reason通过熵信号指导推理过程，优化模型的探索和利用行为，无需额外训练。
  3. 实验表明，V-Reason在多个数据集上显著提升了推理精度，并大幅降低了计算成本。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种无需训练的视频推理方法V-Reason，旨在解决大型多模态模型（LMMs）在视频推理中依赖昂贵的强化学习（RL）和冗长的思维链，导致训练和推理过程中计算开销过大的问题。通过将模型输出的熵作为信号，发现高质量的模型会经历一系列微探索和微利用，从而保持推理过程的稳定性。此外，更准确的模型在“思考”过程结束后，通过最终的利用阶段显著降低熵，表现出更好的收敛性。V-Reason利用这些理论基础，通过基于熵的目标函数，在推理过程中调整LMM的值缓存，从而改善模型的微探索和利用行为。实验表明，该方法在多个视频推理数据集上显著优于指令调优模型，在不进行任何训练的情况下，将与RL训练模型的差距缩小到平均精度0.6%以内，同时输出token减少了58.6%。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大型多模态模型（LMMs）的视频推理方法，通常需要借助强化学习（RL）或复杂的思维链（Chain-of-Thought）技术进行训练，这导致了巨大的计算开销，并且推理过程的控制机制不够灵活。这些方法难以在效率和性能之间取得平衡。

核心思路：本文的核心思路是利用模型输出的熵作为信号，来指导模型在推理过程中的探索和利用行为。作者观察到，高质量的模型在推理过程中会经历一个微探索和微利用的交替过程，并且最终会收敛到一个确定的答案。通过优化这个过程，可以提高模型的推理精度和效率。

技术框架：V-Reason方法主要包含以下几个阶段：1) 特征提取：使用LMM提取视频帧的视觉特征。2) 值缓存初始化：初始化LMM的值缓存。3) 控制器训练：使用基于熵的目标函数，训练一个小的可训练控制器，用于调整值缓存。4) 推理：在推理过程中，使用训练好的控制器动态调整值缓存，从而优化模型的探索和利用行为。

关键创新：V-Reason的关键创新在于提出了一种无需训练的推理优化方法。与传统的强化学习方法相比，V-Reason不需要任何训练数据或奖励函数，可以直接在推理过程中优化模型的行为。此外，V-Reason还提出了一种基于熵的目标函数，可以有效地指导模型的探索和利用行为。

关键设计：V-Reason的关键设计包括：1) 熵目标函数：使用模型输出的熵作为目标函数，鼓励模型在探索阶段保持一定的随机性，在利用阶段快速收敛。2) 可训练控制器：使用一个小的可训练控制器来调整值缓存，从而实现对模型行为的精细控制。3) 优化算法：使用Adam优化器来训练控制器，并设置合适的学习率和迭代次数。

📊 实验亮点

V-Reason在多个视频推理数据集上取得了显著的性能提升。例如，在不进行任何训练的情况下，V-Reason将与RL训练模型的平均精度差距缩小到0.6%以内。同时，V-Reason还大幅降低了计算成本，输出token减少了58.6%。这些结果表明，V-Reason是一种高效且有效的视频推理方法。

🎯 应用场景

V-Reason可应用于各种需要视频理解和推理的场景，例如智能监控、自动驾驶、视频搜索和推荐等。该方法无需训练的特性使其能够快速部署到新的应用场景中，并降低了模型训练和维护的成本。未来，V-Reason可以进一步扩展到其他模态的数据，例如音频和文本，从而实现更全面的多模态推理。

📄 摘要（原文）

Video reasoning using Large Multimodal Models (LMMs) relies on costly reinforcement learning (RL) and verbose chain-of-thought, resulting in substantial computational overhead during both training and inference. Moreover, the mechanisms that control the thinking process in these reasoning models are very limited. In this paper, using entropy of the model's output as a signal, we discover that the high-quality models go through a series of micro-explorations and micro-exploitations which keep the reasoning process grounded (i.e., avoid excessive randomness while the model is exploring or thinking through an answer). We further observe that once this "thinking" process is over, more accurate models demonstrate a better convergence by reducing the entropy significantly via a final exploitation phase (i.e., a more certain convergence towards a solution trajectory). We then use these novel, theoretically-grounded insights to tune the model's behavior directly at inference, without using any RL or supervised fine-tuning. Specifically, during inference, our proposed approach called V-Reason (Video-Reason) adapts the value cache of the LMM via a few optimization steps on a small, trainable controller using an entropy-based objective, i.e., no supervision from any dataset or RL is necessary. This tuning improves the model's micro-exploration and exploitation behavior during inference. Our experiments show that our proposed method achieves significant improvements over the base instruction-tuned models across several video reasoning datasets, narrowing the gap with RL-trained models to within 0.6% average accuracy without any training, while offering massive efficiency benefits: output tokens are reduced by 58.6% compared to the RL model.