【震惊】AI视频理解能力暴涨！Video-R4框架让机器学会“反复思考“，准确率突破64%！-优快云博客

📌 一句话总结：

本工作提出 Video-R4，一个具备“视觉反刍（Visual Rumination）”能力的多模态大模型框架，通过强化学习驱动的逐帧选择、区域放大与反复阅读，实现对文本密集型视频的精确理解与可解释推理。

🔍 背景问题：

当前视频问答模型多采用单次感知（single-pass）范式，只处理固定帧集合，缺乏反复观察与验证能力，导致：

1️⃣ 模型难以捕捉新闻、驾驶、UI、讲义等场景中短暂出现的小文本线索；

2️⃣ 生成的推理往往脱离像素证据，产生“幻觉”或误读。

人类在观看此类视频时往往会“暂停—放大—比对—再判断”，而现有模型却缺乏这样的动态反思机制。

💡 方法简介：

Video-R4 让模型具备“反刍式”视觉推理循环：

阅读（Read）→ 检索（Retrieve）→ 聚焦（Refocus）→ 强化（Reinforce）。

核心创新包括：

🧠 视觉反刍机制：模型可自主选择帧、放大关键区域、重新编码像素并更新推理状态，实现多轮、逐步的视觉证据整合；

📚 双阶段数据集：构建 Video-R4-CoT-17k（监督反刍练习）与 Video-R4-RL-30k（强化学习训练），提供可执行的视觉操作轨迹；

🪜 多阶段强化学习框架：通过 GRPO（Group Relative Policy Optimization）实现从原子操作（裁剪、放大）到复合操作的逐层学习；

🎯 多重奖励设计：结合多样性奖励、代表性奖励与好奇心奖励，鼓励模型主动探索、避免冗余选择、并像人一样合理使用“放大镜”。

📊 实验结果：

在 M4-ViteVQA 文本视频理解基准上，Video-R4-7B 取得新的 SOTA：

🥇 Accuracy 达 64.21%，显著超越前作 Video-R1（43.16%）；

⚙️ 多轮推理可持续提升性能，呈现“推理深度越高、准确率越高”的测试时可扩展性（Test-Time Scaling）；

📈 对比消融显示：交替的 DRP→RL→CRP→RL 训练策略最有效，可稳定学习“先原子、后组合”的视觉操作技能。

此外，Video-R4 在 MP-DocVQA、SlidesVQA 等跨模态任务上表现出色，证明其在视频、文档、幻灯片等多模态推理场景的强泛化能力。

🧩 核心创新点：

第一次让视频大模型具备“像人一样回看、放大、比对”的主动视觉行为；

构建了首个可执行的“视觉反刍轨迹”数据集体系；

通过 GRPO-RL 引入“人类式思考节奏”的多阶段学习流程；

开启了“从静态感知到动态反思”的多模态推理新方向。

📂 开源链接：

🔗 https://yunlong10.github.io/Video-R4/

📄 论文原文：

🔗 https://arxiv.org/abs/2511.17490

🎯 一句话点评：

Video-R4 通过“视觉反刍”机制让多模态大模型学会像人一样反复观看、放大和验证视频证据，构建了从原子操作到复合操作的分阶段强化学习框架，在文本密集型视频理解上取得 SOTA 表现，并展现出跨视频、文档与幻灯片任务的强泛化能力与人类式推理范式转变。

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