RIVER: A Real-Time Interaction Benchmark for Video LLMs

📄 arXiv: 2603.03985v1 📥 PDF

作者: Yansong Shi, Qingsong Zhao, Tianxiang Jiang, Xiangyu Zeng, Yi Wang, Limin Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-04

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出RIVER基准，用于评估视频大语言模型在实时交互场景下的性能。

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

关键词: 实时交互 视频理解 大语言模型 基准测试 长期记忆

📋 核心要点

  1. 现有视频大语言模型主要以离线方式处理视频，无法进行实时交互，限制了其应用场景。
  2. RIVER基准通过回顾记忆、实时感知和主动预测三个任务，模拟真实交互场景，评估模型实时视频理解能力。
  3. 实验表明，现有离线模型在RIVER基准上表现不佳，论文提出了一种通用改进方法，提升模型实时交互性能。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型发展迅速，但几乎都以离线方式运行，缺乏实时交互能力。为了弥补这一差距，我们推出了实时视频交互基准（RIVER Bench），用于评估在线视频理解能力。RIVER Bench引入了一个新颖的框架，包含回顾记忆、实时感知和主动预测任务，更贴近交互式对话，而非一次性响应整个视频。我们使用来自不同来源和长度的视频进行了详细标注，并精确定义了实时交互格式。对各种模型类别的评估表明，离线模型在单次问答任务中表现良好，但在实时处理方面表现不佳。针对现有模型在在线视频交互中的局限性，特别是它们在长期记忆和未来感知方面的不足，我们提出了一种通用改进方法，使模型能够更灵活地与用户进行实时交互。我们相信这项工作将显著推进实时交互视频理解模型的发展，并激发该新兴领域的未来研究。数据集和代码已公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频大语言模型主要处理离线视频，无法进行实时的交互式问答。这限制了它们在需要实时反馈的场景中的应用，例如智能助手、实时监控等。现有方法的痛点在于缺乏对长期记忆的有效利用和对未来事件的主动预测能力，导致无法流畅地进行实时对话。

核心思路：RIVER基准的核心思路是构建一个更贴近真实交互场景的评估体系，通过设计回顾记忆、实时感知和主动预测三个任务，模拟用户与模型之间的实时对话。这种设计旨在促使模型不仅要理解当前帧的内容，还要记住之前的交互历史，并预测未来的发展趋势。

技术框架：RIVER基准包含三个主要任务：1) 回顾记忆（Retrospective Memory）：要求模型根据之前的对话历史回答问题，考察模型的长期记忆能力。2) 实时感知（Live-Perception）：要求模型根据当前帧的内容回答问题，考察模型的实时理解能力。3) 主动预测（Proactive Anticipation）：要求模型预测接下来可能发生的事情，考察模型的未来感知能力。整个流程模拟了用户观看视频并与模型进行实时对话的过程。

关键创新：RIVER基准的关键创新在于其评估范式的转变，从传统的离线视频理解转向了实时交互式视频理解。它通过精心设计的任务和数据集，更全面地评估了模型在真实交互场景下的性能。此外，论文还提出了一种通用的改进方法，旨在提升模型在长期记忆和未来感知方面的能力。

关键设计：RIVER基准的数据集包含来自不同来源和长度的视频，并进行了详细的标注，以支持三个任务的评估。具体的技术细节，例如参数设置、损失函数和网络结构，在论文中并未详细说明，但提到了一种通用的改进方法，可能涉及对现有模型的架构进行调整，以更好地支持长期记忆和未来预测。具体实现细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有的离线模型在RIVER基准上表现不佳，尤其是在需要长期记忆和未来预测的任务中。这表明现有模型在实时交互场景下存在明显的局限性。论文提出的通用改进方法能够有效提升模型在RIVER基准上的性能，但具体的性能提升幅度未知。RIVER基准的发布将为研究人员提供一个统一的评估平台，促进实时交互视频理解技术的发展。

🎯 应用场景

RIVER基准的潜在应用领域包括智能助手、实时监控、游戏AI等。通过提升视频大语言模型的实时交互能力，可以实现更自然、更智能的人机交互体验。例如，在智能助手中，模型可以实时回答用户关于视频内容的提问，并根据用户的反馈进行调整。在实时监控中，模型可以主动预测潜在的危险事件，并及时发出警报。未来，RIVER基准有望推动实时交互视频理解技术的发展，并促进其在各个领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of multimodal large language models has demonstrated impressive capabilities, yet nearly all operate in an offline paradigm, hindering real-time interactivity. Addressing this gap, we introduce the Real-tIme Video intERaction Bench (RIVER Bench), designed for evaluating online video comprehension. RIVER Bench introduces a novel framework comprising Retrospective Memory, Live-Perception, and Proactive Anticipation tasks, closely mimicking interactive dialogues rather than responding to entire videos at once. We conducted detailed annotations using videos from diverse sources and varying lengths, and precisely defined the real-time interactive format. Evaluations across various model categories reveal that while offline models perform well in single question-answering tasks, they struggle with real-time processing. Addressing the limitations of existing models in online video interaction, especially their deficiencies in long-term memory and future perception, we proposed a general improvement method that enables models to interact with users more flexibly in real time. We believe this work will significantly advance the development of real-time interactive video understanding models and inspire future research in this emerging field. Datasets and code are publicly available at https://github.com/OpenGVLab/RIVER.