論文の概要: Four Eyes Are Better Than Two: Harnessing the Collaborative Potential of Large Models via Differentiated Thinking and Complementary Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16784v1
• Date: Thu, 22 May 2025 15:27:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.393336
• Title: Four Eyes Are Better Than Two: Harnessing the Collaborative Potential of Large Models via Differentiated Thinking and Complementary Ensembles
• Title（参考訳）: 4つの目が2より優れている: 微分思考と補足的アンサンブルによる大規模モデルの協調可能性の調和
• Authors: Jun Xie, Xiongjun Guan, Yingjian Zhu, Zhaoran Zhao, Xinming Wang, Feng Chen, Zhepeng Wang,
• Abstract要約: CVPR 2025(2025年5月20日確認)において,エゴ4Dエゴチャレンジのランナーアップソリューションを提示する。 大規模モデルの成功に触発されて,先進的なマルチモーダル大規模モデルの評価と活用を行い,数発の学習とモデルアンサンブル戦略を用いて映像理解タスクに適応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.823632940077577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present the runner-up solution for the Ego4D EgoSchema Challenge at CVPR 2025 (Confirmed on May 20, 2025). Inspired by the success of large models, we evaluate and leverage leading accessible multimodal large models and adapt them to video understanding tasks via few-shot learning and model ensemble strategies. Specifically, diversified prompt styles and process paradigms are systematically explored and evaluated to effectively guide the attention of large models, fully unleashing their powerful generalization and adaptability abilities. Experimental results demonstrate that, with our carefully designed approach, directly utilizing an individual multimodal model already outperforms the previous state-of-the-art (SOTA) method which includes several additional processes. Besides, an additional stage is further introduced that facilitates the cooperation and ensemble of periodic results, which achieves impressive performance improvements. We hope this work serves as a valuable reference for the practical application of large models and inspires future research in the field.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,CVPR 2025(2025年5月20日確認)において,Ego4D EgoSchema Challengeのランナーアップソリューションを提案する。 大規模モデルの成功に触発されて,先進的なマルチモーダル大規模モデルの評価と活用を行い,数発の学習とモデルアンサンブル戦略を用いて映像理解タスクに適応する。 具体的には、多種多様なプロンプトスタイルとプロセスパラダイムを体系的に検討し、大きなモデルの注意を効果的に導くために評価し、その強力な一般化と適応性能力を完全に解き放つ。 提案手法を慎重に設計した手法により,従来のSOTA(State-of-the-art)法よりも優れていることを示す。 さらに、周期的な結果の協調とアンサンブルを促進する追加のステージも導入され、優れたパフォーマンス向上を実現している。 この研究が大規模モデルの実践的応用の貴重な参考として役立ち、この分野における将来の研究に刺激を与えてくれることを願っている。

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