Thinking Beyond Videos: Unifying Video Reasoning and Deep Research for Open-World Video Agents
作者: Wenqi Liu, Shijie Ma, Yunxiao Wang, Meng Liu, Qile Su, Han Liu, Bohan Hou, Xuanyu Zheng, Changyi Liu, Tianke Zhang, Haonan Fan, Kaiyu Jiang, Yingxin Li, Jiankang Chen, Xu Wang, Bin Wen, Tingting Gao, Han Li, Jianhua Yin, Yinwei Wei, Xuemeng Song
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2026-08-24
💡 一句话要点
提出VideoRover以解决开放世界视频理解问题
🎯 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: 开放世界视频理解 视频深度研究 多模态搜索 知识获取 视频裁剪 网页浏览 强化学习 自动化数据策划
📋 核心要点
- 现有方法在开放世界视频理解中面临定位稀疏视觉证据和获取外部知识的挑战。
- 论文提出VideoRover框架，通过视频裁剪、多模态搜索和网页浏览的迭代协调来解决上述问题。
- 实验结果显示，VideoRover-8B-RL在直接回答设置中表现优于同类开源模型，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
开放世界视频理解通常要求模型定位稀疏的视觉证据并获取视频及其参数记忆中缺失的外部知识。虽然Thinking-with-Videos支持主动的时间感知，而Deep Research则支持多步骤的信息检索，但这两种能力通常是孤立发展的。我们提出了VideoRover，一个统一的视频深度研究框架，能够迭代协调视频裁剪、多模态搜索和网页浏览。给定视频-问题对，VideoRover利用每个工具的结果选择下一步行动，从而使局部视频片段引导外部检索，而检索到的证据又触发进一步的视频检查和验证。为开发这一能力，我们构建了一个自动化数据策划管道，生成了26K个经过验证的SFT轨迹和3K个具有挑战性的RL实例。我们还引入了VideoRover-Bench，这是一个按视频时长和研究难度分层的基准。实验结果表明，VideoRover-8B-RL在不使用工具的直接回答设置中表现与专有模型相当，同时在同样工具套件下超越了更大的开源模型。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决开放世界视频理解中的知识获取和视觉证据定位问题。现有方法通常无法有效整合视频信息与外部知识，导致理解能力受限。
核心思路：论文的核心思路是通过VideoRover框架，将视频裁剪、外部检索和视频验证结合在一起，形成一个闭环的知识获取过程。这样的设计使得模型能够在不同信息源之间动态切换，提升理解能力。
技术框架：VideoRover框架包括三个主要模块：视频裁剪模块用于提取相关视频片段；多模态搜索模块用于检索外部信息；网页浏览模块用于进一步验证和补充信息。这些模块通过迭代方式相互作用，形成一个有效的信息获取流程。
关键创新：最重要的技术创新点在于将视频理解与外部知识检索统一在一个框架内，打破了传统方法的孤立性。这种整合使得模型在处理复杂问题时更加灵活和高效。
关键设计：在设计中，采用了自动化数据策划管道生成训练数据，并通过26K个SFT轨迹和3K个RL实例进行训练。模型的损失函数和网络结构经过精心设计，以确保在多模态信息融合时的有效性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，VideoRover-8B-RL在不使用工具的直接回答设置中，性能与专有模型相当，同时在同样工具套件下超越了更大的开源模型，显示出显著的提升。具体而言，VideoRover在处理复杂问题时表现出更高的准确性和效率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能视频分析、自动化信息检索和人机交互等。通过提升开放世界视频理解的能力，VideoRover可以在教育、娱乐、安防等多个行业中发挥重要作用，未来可能推动相关技术的广泛应用与发展。
📄 摘要（原文）
Open-world video understanding often requires a model to locate sparse visual evidence and acquire external knowledge that is absent from the video and its parametric memory. While Thinking-with-Videos enables active temporal perception and Deep Research supports multi-step information seeking, the two capabilities are typically developed in isolation. We introduce VideoRover, a unified Video Deep Research framework that iteratively coordinates video cropping, multimodal search, and webpage browsing. Given a video-question pair, VideoRover uses each tool result to select the next action, so localized video clips guide external retrieval and retrieved evidence triggers further video inspection and verification. To develop this capability, we construct an automated data curation pipeline, producing 26K verified SFT trajectories and 3K challenging RL instances. We also introduce VideoRover-Bench, a benchmark stratified by video duration and research difficulty. Experiments on VideoDR and VideoRover-Bench show that our VideoRover-8B-RL achieves performance comparable to proprietary models in the direct-answer setting without tool use while outperforming larger open-source models equipped with the same tool suite. Ablation studies and training dynamics further validate the complementary roles of active video grounding, external retrieval, and long-horizon reinforcement learning.