論文の概要: Watching, Reasoning, and Searching: A Video Deep Research Benchmark on Open Web for Agentic Video Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06943v1
• Date: Sun, 11 Jan 2026 15:07:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.0828
• Title: Watching, Reasoning, and Searching: A Video Deep Research Benchmark on Open Web for Agentic Video Reasoning
• Title（参考訳）: ビデオの視聴, 推論, 検索: エージェント的ビデオ推論のためのOpen Webのディープリサーチベンチマーク
• Authors: Chengwen Liu, Xiaomin Yu, Zhuoyue Chang, Zhe Huang, Shuo Zhang, Heng Lian, Kunyi Wang, Rui Xu, Sen Hu, Jianheng Hou, Hao Peng, Chengwei Qin, Xiaobin Hu, Hong Peng, Ronghao Chen, Huacan Wang,
• Abstract要約: VideoDRは、オープンウェブ環境でビデオエージェントを研究するための最初のビデオディープリサーチベンチマークである。 VideoDRは、ビデオ条件付きオープンドメインのビデオ質問応答、クロスフレームの視覚的アンカー抽出、インタラクティブなWeb検索、共同ビデオとWebのエビデンスに対するマルチホップ推論などに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.71093573332936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In real-world video question answering scenarios, videos often provide only localized visual cues, while verifiable answers are distributed across the open web; models therefore need to jointly perform cross-frame clue extraction, iterative retrieval, and multi-hop reasoning-based verification. To bridge this gap, we construct the first video deep research benchmark, VideoDR. VideoDR centers on video-conditioned open-domain video question answering, requiring cross-frame visual anchor extraction, interactive web retrieval, and multi-hop reasoning over joint video-web evidence; through rigorous human annotation and quality control, we obtain high-quality video deep research samples spanning six semantic domains. We evaluate multiple closed-source and open-source multimodal large language models under both the Workflow and Agentic paradigms, and the results show that Agentic is not consistently superior to Workflow: its gains depend on a model's ability to maintain the initial video anchors over long retrieval chains. Further analysis indicates that goal drift and long-horizon consistency are the core bottlenecks. In sum, VideoDR provides a systematic benchmark for studying video agents in open-web settings and reveals the key challenges for next-generation video deep research agents.
• Abstract（参考訳）: 実世界のビデオ質問応答のシナリオでは、ビデオはローカライズされた視覚的手がかりのみを提供するが、検証された答えはオープンウェブに分散する。 このギャップを埋めるため、最初のビデオディープリサーチベンチマークであるVideoDRを構築した。 ビデオDRは,ビデオ条件付きオープンドメインビデオ質問応答,クロスフレーム視覚的アンカー抽出,インタラクティブWeb検索,複数ホップ推論を中心とし,厳密な人間のアノテーションと品質管理により,6つのセマンティックドメインにまたがる高品質なビデオ深層調査サンプルを得る。 本稿では,複数のクローズドソースおよびオープンソースマルチモーダルな大規模言語モデルをWorkflowとAgenticの両方のパラダイムで評価し,AgenticがWorkflowより一貫して優れているわけではないことを示す。 さらなる分析は、ゴールドリフトとロングホライゾンの一貫性がコアボトルネックであることを示している。 まとめると、VideoDRは、オープンウェブ環境でビデオエージェントを研究するための体系的なベンチマークを提供し、次世代のビデオディープリサーチエージェントにとって重要な課題を明らかにする。

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