論文の概要: StreamReady: Learning What to Answer and When in Long Streaming Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08620v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 17:02:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:16.592377
• Title: StreamReady: Learning What to Answer and When in Long Streaming Videos
• Title（参考訳）: StreamReady:ロングストリーミングビデオで何に答えるか、いつ聞くかを学ぶ
• Abstract要約: 我々は、Answer Readiness Score (ARS) を用いたストリーミングビデオ理解の可読性を考慮した定式化を導入する。 ARSは、モデルが正しいかどうかではなく、適切なタイミングで答えられるかどうかを測定する効果的な精度を定義します。 この定式化に基づいて、リアルタイム応答と時間的推論を統一するフレームワークStreamReadyを導入します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.99829321053373
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Streaming video understanding often involves time-sensitive scenarios where models need to answer exactly when the supporting visual evidence appears: answering before the evidence reflects speculation, answering after it has passed reduces real-time utility. To capture this behavior, we introduce a readiness-aware formulation of streaming video understanding with the Answer Readiness Score (ARS), a timing-aware objective with asymmetric early and late penalties. When combined with correctness, ARS defines an effective accuracy that measures not just whether a model is right, but whether it answers at the appropriate moment. Building on this formulation, we introduce StreamReady, a framework to unify temporal reasoning with on-time answering through a lightweight readiness mechanism that decides if sufficient evidence has been observed before responding. To evaluate this capability, we further introduce ProReady-QA, a benchmark with annotated answer evidence windows and proactive multi-turn questions across local and global contexts. StreamReady achieves superior performance on ProReady-QA, and consistently outperforms prior methods across eight additional streaming and offline long-video benchmarks, demonstrating robust and broadly generalizable video understanding capability.
• Abstract（参考訳）: ビデオ理解のストリーミングには、モデルが支援された視覚的エビデンスが現れたときに正確に答える必要がある、時間に敏感なシナリオが伴う。 この振る舞いを捉えるために,非対称な初期および後期の罰則を持つタイミング認識対象であるAnswer Readiness Score (ARS)を用いて,ストリーミング映像理解の可読性を考慮した定式化を導入する。 正確さと組み合わせると、ARSはモデルが正しいかどうかではなく、適切なタイミングで答えられるかどうかを測定する効果的な精度を定義する。 この定式化に基づいてStreamReadyを紹介した。これは、応答前に十分な証拠が観測されたかどうかを判断する軽量な準備機構を通じて、オンタイム応答と時間的推論を統一するフレームワークである。 この能力を評価するために,アノテーション付き回答エビデンスウィンドウを用いたベンチマークProReady-QAを導入する。 StreamReadyはProReady-QA上での優れたパフォーマンスを実現し、8つのストリーミングとオフラインのロングビデオベンチマークで先行メソッドを一貫して上回り、堅牢で広範に一般化可能なビデオ理解能力を実証している。

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