論文の概要: Select Less, Reason More: Prioritizing Evidence Purity for Video Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15440v1
• Date: Fri, 17 Oct 2025 08:52:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.544827
• Title: Select Less, Reason More: Prioritizing Evidence Purity for Video Reasoning
• Title（参考訳）: Select Less, Reason More: ビデオ推論におけるエビデンスパーティの優先順位付け
• Authors: Xuchen Li, Xuzhao Li, Shiyu Hu, Kaiqi Huang,
• Abstract要約: 我々は、我々の中核哲学に基づく新たなエビデンス優先適応フレームワーク「Select Less, Reason More」を提案する。 我々のコアコントリビューションは、エビデンス認識強化学習(EARL)フレームワークであり、モデルがエビデンスの積極的な尋問者へと変換される。 我々のEARL学習モデルは,オープンソースビデオLLMの新たな最先端化を実現し,有効かつ高純度な視覚的エビデンス選択ポリシーを同時に学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.18935003656782
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-form video reasoning remains a major challenge for Video Large Language Models (Video LLMs), as static uniform frame sampling leads to information dilution and obscures critical evidence. Furthermore, existing pixel-space video reasoning agents, which are designed to actively interact with the video to acquire new visual information, remain suboptimal due to their lack of rigorous reward mechanisms to enforce evidence purity and their inability to perform temporal information supplementation beyond pre-sampled frames. To address this critical gap, we propose a novel evidence-prioritized adaptive framework built upon our core philosophy: "Select Less, Reason More." Our core contribution is the evidence-aware reinforcement learning (EARL) framework, which transforms the model into an active interrogator of evidence. EARL is precisely engineered to dynamically select the most relevant frames and, crucially, to perform localized re-sampling around the selected key frames to access fine-grained temporal detail. Extensive experiments on five demanding video reasoning benchmarks demonstrate that our EARL-trained model achieves new state-of-the-art among open-source Video LLMs, simultaneously learning an effective and high-purity visual evidence selection policy. Impressively, our 7B model achieves 59.8% on LongVideoBench, 69.0% on MVBench and 64.9% on VideoMME. These results highlight the importance of prioritizing evidence purity and the effectiveness of our framework.
• Abstract（参考訳）: ビデオ大言語モデル (Video Large Language Models, ビデオLLM) では、静的一様フレームサンプリングが情報の希釈と重要な証拠の曖昧化につながるため、長文ビデオ推論が依然として大きな課題となっている。 さらに、新しい視覚情報を取得するためにビデオと活発に対話するように設計された既存の画素空間ビデオ推論エージェントは、証拠の純度を強制する厳密な報酬機構の欠如と、事前にサンプリングされたフレームを超えて時間的情報補完を行うことができないために、サブ最適のままである。 この重要なギャップに対処するため、我々は我々の中核となる哲学に基づいて構築された新しいエビデンス優先適応フレームワーク「Select Less, Reason More」を提案する。 我々のコアコントリビューションは、エビデンス認識強化学習(EARL)フレームワークであり、モデルがエビデンスの積極的な尋問者へと変換される。 EARLは、最も関連性の高いフレームを動的に選択し、決定されたキーフレームの周りで局所的な再サンプリングを行い、きめ細かい時間的詳細にアクセスするために、正確に設計されている。 5つの要求ビデオ推論ベンチマークによる大規模な実験により、EARL学習モデルがオープンソースビデオLLMの新たな最先端性を実現し、有効かつ高純度な視覚的エビデンス選択ポリシーを同時に学習することを示した。 興味深いことに、我々の7BモデルはLongVideoBenchで59.8%、MVBenchで69.0%、VideoMMEで64.9%を達成している。 これらの結果は, 証拠の純度を優先することの重要性と, 枠組みの有効性を強調した。

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