論文の概要: OASIS: On-Demand Hierarchical Event Memory for Streaming Video Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17052v1
• Date: Sat, 18 Apr 2026 16:22:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.309835
• Title: OASIS: On-Demand Hierarchical Event Memory for Streaming Video Reasoning
• Title（参考訳）: OASIS: ストリーミングビデオ推論のためのオンデマンド階層型イベントメモリ
• Authors: Zhijia Liang, Jiaming Li, Weikai Chen, Yanhao Zhang, Haonan Lu, Guanbin Li,
• Abstract要約: 本稿では,ストリーミングビデオ推論のための新しいフレームワークを提案する。 OASISはストリーミング履歴を階層的なイベントに整理し、制御されたリファインメント・ショート・コンテクスト推論として推論を行う。 プラグ&プレイで、トレーニング不要で、ストリーミングMLLMのバックボーンに簡単に取り付けられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.43892400980814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Streaming video reasoning requires models to operate in a setting where history grows without bound while meaningful evidence remains scarce. In such a landscape, relevant signal is like an oasis-small, critical, and easily lost in a desert of redundancy. Enlarging memory only widens the desert; aggressive compression dries up the oasis. The real difficulty lies in discovering where to look, not how much to remember. We therefore introduce OASIS, a novel framework for streaming video reasoning that tackles this challenge through structured, on-demand retrieval. It organizes streaming history into hierarchical events and performs reasoning as controlled refinement-short-context inference first, followed by semantically grounded retrieval only when uncertainty arises. As the retrieval is driven by high-level intent rather than embedding similarity, the retrieved memory is substantially more accurate and less noisy. Additionally, the mechanism is plug-and-play, training-free, and readily attaches to different streaming MLLM backbones. Experiments across multiple benchmarks and backbones show that OASIS achieves strong gains in long-horizon accuracy and compositional reasoning with bounded token cost and low request delay. Code is available at https://github.com/Solus-sano/OASIS.
• Abstract（参考訳）: ストリーミングビデオ推論は、意味のある証拠が乏しいまま、歴史が束縛されずに成長する環境でモデルを動かす必要がある。 このような風景では、関連する信号はオアシスの小ささ、臨界であり、冗長性の砂漠で簡単に失われる。 メモリの増大は砂漠を広げるだけであり、攻撃的な圧縮はオアシスを乾かします。 本当の難しさは、どれだけ覚えるかではなく、見るべき場所を見つけることだ。 そこで我々は、構造化されたオンデマンド検索を通じてこの課題に対処する、ストリーミングビデオ推論のための新しいフレームワークであるOASISを紹介した。 ストリーミング履歴を階層的なイベントに整理し、制御された精細短文推論として推論を行い、その後、不確実性が発生した場合にのみ意味的に基底化された検索を行う。 検索は類似性を埋め込むのではなく、高レベルのインテントによって駆動されるため、検索したメモリはかなり正確でノイズも少ない。 さらに、このメカニズムはプラグアンドプレイで、トレーニング不要で、異なるストリーミングMLLMバックボーンに簡単にアタッチされる。 複数のベンチマークとバックボーンでの実験により、OASISは長い水平精度と、有界トークンコストと低要求遅延による構成的推論において、強い利得を達成していることが示された。 コードはhttps://github.com/Solus-sano/OASISで入手できる。

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