論文の概要: Beyond Play and Pause: Turning GPT-4o Spatial Weakness into a Strength for In-Depth Interactive Video Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17160v1
- Date: Sat, 23 Aug 2025 23:08:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.375516
- Title: Beyond Play and Pause: Turning GPT-4o Spatial Weakness into a Strength for In-Depth Interactive Video Learning
- Title（参考訳）: 遊びとポーズを超えて:GPT-4o空間の弱さを深層対話型ビデオ学習の強みに変える
- Authors: Sajad Goudarzi, Samaneh Zamanifard,
- Abstract要約: Untwistは、インタラクティブなビデオ学習を可能にするAI駆動システムである。
ビデオ全体や特定の地域について、バウンディングボックスを使って質問することができる。
Untwistは、理解を深めるためにビデオコンテンツを抽出し、プロセスし、構造化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5782420501870296
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traditional video-based learning remains passive, offering limited opportunities for users to engage dynamically with content. While current AI-powered tools offer transcription and summarization, they lack real-time, region-specific interaction capabilities. This paper introduces Untwist, an AI-driven system that enables interactive video learning by allowing users to ask questions about the entire video or specific regions using a bounding box, receiving context-aware, multimodal responses. By integrating GPT APIs with Computer Vision techniques, Untwist extracts, processes, and structures video content to enhance comprehension. Our approach addresses GPT-4o spatial weakness by leveraging annotated frames instead of raw coordinate data, significantly improving accuracy in localizing and interpreting video content. This paper describes the system architecture, including video pre-processing and real-time interaction, and outlines how Untwist can transform passive video consumption into an interactive, AI-driven learning experience with the potential to enhance engagement and comprehension.
- Abstract（参考訳）: 従来のビデオベースの学習は受動的であり、ユーザーはコンテンツを動的に扱う機会が限られている。
現在のAIを利用したツールは、書き起こしと要約を提供するが、リアルタイム、地域固有のインタラクション能力は欠如している。
本稿では、コンテキスト認識、マルチモーダル応答を受信するバウンディングボックスを用いて、ビデオ全体や特定の領域に関する質問を可能にする、インタラクティブなビデオ学習を可能にするAI駆動システムUntwistを紹介する。
GPT APIとコンピュータビジョン技術を統合することで、Untwistはビデオコンテンツの抽出、プロセス、構造化を行い、理解を深める。
提案手法は,生の座標データの代わりにアノテートフレームを活用することにより,GPT-4oの空間的弱みに対処し,映像コンテンツのローカライズと解釈の精度を大幅に向上させる。
本稿では、ビデオ前処理とリアルタイムインタラクションを含むシステムアーキテクチャを説明し、Untwistが受動的ビデオ消費を、エンゲージメントと理解を高める可能性を備えた対話型AI駆動学習体験に変換する方法について概説する。
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