論文の概要: Reinforcing Video Reasoning with Focused Thinking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24718v2
• Date: Tue, 03 Jun 2025 03:00:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 16:31:03.703763
• Title: Reinforcing Video Reasoning with Focused Thinking
• Title（参考訳）: 集中型思考によるビデオ推論の強化
• Authors: Jisheng Dang, Jingze Wu, Teng Wang, Xuanhui Lin, Nannan Zhu, Hongbo Chen, Wei-Shi Zheng, Meng Wang, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: 新たなフレームワークは、集中した思考と深い報酬の粒度による視覚的推論を強化する。 我々は,高情報密度のトークンを優先するトークン重み付け機構を採用している。 シングルチョイスからマルチチョイスQAタスクにシフトすることで、RLトレーニングを再構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.85683941058916
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in reinforcement learning, particularly through Group Relative Policy Optimization (GRPO), have significantly improved multimodal large language models for complex reasoning tasks. However, two critical limitations persist: 1) they often produce unfocused, verbose reasoning chains that obscure salient spatiotemporal cues and 2) binary rewarding fails to account for partially correct answers, resulting in high reward variance and inefficient learning. In this paper, we propose TW-GRPO, a novel framework that enhances visual reasoning with focused thinking and dense reward granularity. Specifically, we employs a token weighting mechanism that prioritizes tokens with high informational density (estimated by intra-group variance), suppressing redundant tokens like generic reasoning prefixes. Furthermore, we reformulate RL training by shifting from single-choice to multi-choice QA tasks, where soft rewards enable finer-grained gradient estimation by distinguishing partial correctness. Additionally, we propose question-answer inversion, a data augmentation strategy to generate diverse multi-choice samples from existing benchmarks. Experiments demonstrate state-of-the-art performance on several video reasoning and general understanding benchmarks. Notably, TW-GRPO achieves 50.4\% accuracy on CLEVRER (18.8\% improvement over Video-R1) and 65.8\% on MMVU. Our codes are available at \href{https://github.com/longmalongma/TW-GRPO}.
• Abstract（参考訳）: 強化学習の最近の進歩、特にグループ相対政策最適化(GRPO)は、複雑な推論タスクのための多モーダルな大規模言語モデルを大幅に改善している。 しかし、2つの限界が続く。 1)無焦点で冗長な推論連鎖をしばしば生み出すが、これは時空間的空間的手がかりを曖昧にし、 2)二分報酬は部分的に正解を考慮せず,高い報酬分散と非効率学習をもたらす。 本稿では,集中的な思考と深い報酬の粒度で視覚的推論を強化する新しいフレームワークであるTW-GRPOを提案する。 具体的には、高い情報密度のトークンを優先順位付けするトークン重み付け機構(グループ内分散によって推定される)を採用し、ジェネリック推論プレフィックスのような冗長なトークンを抑える。 さらに,単一選択から多選択QAタスクへシフトすることでRLトレーニングを再構築し,ソフト報酬は部分的正しさを識別してよりきめ細かな勾配推定を可能にする。 さらに、既存のベンチマークから多様なマルチ選択サンプルを生成するためのデータ拡張戦略であるQ&Aインバージョンを提案する。 実験では、いくつかのビデオ推論と一般的な理解ベンチマークで最先端のパフォーマンスを示す。 特に、TW-GRPOはCLEVRER(ビデオR1)で50.4\%、MMVUで65.8\%の精度を達成している。 我々のコードは \href{https://github.com/longmalongma/TW-GRPO} で利用可能です。

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