VideoLatent: Video-Language Learning via Latent Self-Forcing
作者: Zi-Yuan Hu, Zicong Tang, Shijia Huang, Yanyang Li, Michael R. Lyu, Liwei Wang
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2026-06-22
💡 一句话要点
提出VideoLatent以解决视频理解中的高成本问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频理解 多模态大语言模型 潜在推理 链式思维 自强训练 视频-问题-答案 计算效率 模型通用性
📋 核心要点
- 现有的基于链式思维的多模态大语言模型在视频理解中面临高成本和依赖大量注释的问题。
- 论文提出VideoLatent，通过潜在自强训练范式实现视频理解，减少对额外监督信号的依赖。
- 实验结果显示，VideoLatent在14个基准测试中表现优异，训练和推理效率分别提高约6倍和68倍。
📝 摘要（中文）
近年来，链式思维推理（CoT）在提升多模态大语言模型（MLLMs）的视频理解和推理能力方面展现出良好前景。然而，现有的基于CoT的MLLMs需要大量的CoT注释，并且在训练和推理过程中消耗巨大。虽然视觉潜在推理作为一种更高效的替代方案逐渐兴起，但现有方法主要集中在图像任务上，并且依赖额外的监督信号，限制了其在视频任务中的可扩展性和迁移性。为此，我们提出了VideoLatent，这是一种新型的MLLM，配备了专门针对视频理解和推理的潜在注入模块。VideoLatent通过一种新的潜在自强训练范式进行视觉潜在推理，依赖于标准的视频-问题-答案三元组。大量实验表明，我们的模型在一般视频理解和复杂视频推理上始终优于现有的标准和潜在MLLMs。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有多模态大语言模型在视频理解中对链式思维注释的高依赖性和训练成本过高的问题。现有方法在处理视频任务时，往往需要额外的监督信号，限制了其可扩展性。
核心思路：论文提出的VideoLatent通过潜在自强训练范式，利用标准的视频-问题-答案三元组进行训练，避免了对额外注释的需求，从而提高了训练效率和模型的可迁移性。
技术框架：VideoLatent的整体架构包括潜在注入模块，采用潜在对齐和潜在多样性目标进行训练。模型通过视频与问题的配对，生成相应的答案，形成闭环反馈机制。
关键创新：最重要的技术创新在于引入潜在自强训练范式，使得模型能够在没有额外监督信号的情况下进行有效的视觉潜在推理。这一设计显著提升了模型在视频任务中的表现。
关键设计：在模型设计中，采用了潜在对齐和潜在多样性损失函数，以确保模型在训练过程中能够有效学习视频内容的多样性和一致性。此外，模型架构的灵活性使其能够适应不同的MLLM骨干和规模。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，VideoLatent在14个基准测试中均优于现有的标准和潜在多模态大语言模型，尤其在复杂视频推理任务中表现突出。与Video-R1相比，VideoLatent的训练和推理效率分别提高了约6倍和68倍，展现出强大的计算效率和通用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能监控、视频内容分析、自动化视频摘要生成等。通过提升视频理解能力，VideoLatent能够为多种行业提供更高效的解决方案，推动视频智能化的发展。未来，该技术可能在教育、娱乐和安全等多个领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in chain-of-thought (CoT) reasoning have shown promise in enhancing video understanding and reasoning capabilities of multimodal large language models (MLLMs). However, existing CoT-based MLLMs require labor-intensive CoT annotations and incur substantial training and inference overhead. While visual latent reasoning has emerged as a more efficient alternative, existing methods primarily focus on image tasks and heavily rely on additional supervision signals for visual latent generation (e.g., CoT traces, auxiliary images, or fine-grained annotations), limiting their scalability and transferability to video tasks. To bridge this gap, we introduce VideoLatent, a novel MLLM equipped with a latent injection module tailored for video understanding and reasoning. Specifically, VideoLatent learns to perform visual latent reasoning using a new latent self-forcing training paradigm, which comprises latent alignment and latent diversity objectives, and relies solely on standard video-question-answer triplets. Extensive experiments across 14 benchmarks demonstrate that our model consistently outperforms existing standard and latent MLLMs on general video understanding and complex video reasoning. Compared with Video-R1, our VideoLatent achieves superior computational efficiency, reducing training/inference overhead by $\sim$6$\times$/$\sim$68$\times$. Moreover, experiments demonstrate that our method has strong generalizability to different MLLM backbones and different model scales.