Temporal Tree of Thought: Reasoning-Guided Visual Cue Search for Long-Video Understanding

📄 arXiv: 2608.27871v1 📥 PDF

作者: Ziling Huang, Shin'ichi Satoh

分类: cs.CV

发布日期: 2026-08-28

备注: Accept by EMNLP2026

💡 一句话要点

提出Temporal Tree of Thought以解决长视频理解问题

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

关键词: 长视频理解 多模态大语言模型 时间树 自适应推理 证据选择 视频分析 递归聚类

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型在长视频理解上面临上下文长度限制，均匀采样和独立帧评估导致关键信息的遗漏。
  2. 提出Temporal Tree of Thought（T^3）框架，通过递归时间约束聚类构建分层时间树，实现自适应的粗到细视频理解。
  3. 在VideoMME、LongVideoBench和LVBench上的实验表明，T^3在相同帧预算下分别提升了Qwen2.5-VL-7B的性能0.5%、4.6%和4.4%。

📝 摘要（中文）

长视频理解对于多模态大语言模型（MLLMs）仍然具有挑战性，主要由于上下文长度的限制。均匀采样可能会错过关键时刻，而基于代理的帧视频理解方法往往独立评估帧，忽视了视频的时间组织。理想情况下，证据选择应模仿人类回答长视频问题的方式：首先从全局上下文中定位相关片段，然后深入到局部对象和细节。我们提出了Temporal Tree of Thought（T^3），这是一个无训练的自适应粗到细的长视频理解框架。T^3通过递归时间约束聚类构建了一个与问题无关的分层时间树，每个节点表示一个连续片段及其信息丰富的关键帧。在推理过程中，T^3执行答案检索-探索循环：它在粗略代表帧上进行推理，当证据不足时生成搜索语句，并扩展相关分支以获取更细粒度的证据。该过程自适应地将搜索目标从时间区域转移到特定对象和视觉细节，以帮助视频理解。

🔬 方法详解

问题定义：长视频理解的具体问题在于现有方法无法有效利用视频的时间信息，导致重要时刻和细节的遗漏。均匀采样和独立帧评估的方式无法捕捉视频的时间组织特性。

核心思路：论文提出的T^3框架通过构建分层时间树，模拟人类在回答长视频问题时的思维过程，首先定位相关片段，然后深入细节，从而实现更有效的证据选择。

技术框架：T^3的整体架构包括三个主要阶段：首先是递归时间约束聚类构建时间树，其次是推理阶段的答案检索，最后是探索相关分支以获取更细粒度的证据。每个节点代表一个连续片段及其关键帧。

关键创新：T^3的核心创新在于其无训练的自适应框架和分层时间树的构建方式，与现有方法相比，更加注重视频的时间组织和上下文信息的利用。

关键设计：在设计上，T^3采用了递归聚类算法来构建时间树，关键帧的选择基于信息量，推理过程中使用了答案检索和探索循环的策略，以确保在证据不足时能够动态调整搜索目标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，T^3在VideoMME、LongVideoBench和LVBench上分别提升了Qwen2.5-VL-7B的性能0.5%、4.6%和4.4%，在相同的帧预算下，证明了结构化时间推理的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频监控、内容推荐、教育视频分析等。通过提高长视频理解的准确性，T^3能够帮助用户更高效地获取关键信息，提升信息检索和分析的效率，未来可能在多模态交互系统中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Long-video understanding remains challenging for Multimodal Large Language Models (MLLMs) due to limited context length. Uniform sampling may miss crucial moments, while agent-based frame video understanding methods often evaluate frames independently, overlooking the temporal organization of videos. Ideally, evidence selection should mimic how humans answer questions about long videos: first locating the relevant segment from the global context, then zooming into local objects and details. We propose Temporal Tree of Thought T^3, a training-free framework for adaptive coarse-to-fine long-video understanding. T^3 constructs a question-agnostic hierarchical temporal tree via recursive temporally constrained clustering, where each node represents a contiguous segment with an informative key frame. During inference, T^3 performs an answer-retrieve-explore loop: it reasons over coarse representative frames, generates a search statement when evidence is insufficient, and expands relevant branches for finer-grained evidence. This process adaptively shifts the search target from temporal regions to specific objects and visual details to help video understanding. Experiments on VideoMME, LongVideoBench, and LVBench show that T^3 improves Qwen2.5-VL-7B by 0.5%, 4.6%, and 4.4%, respectively, under the same frame budget, demonstrating the effectiveness of structured temporal reasoning.