视频大模型

SER: Learning to Ground Video Reasoning with Semantic Evidence Rewards

SER: 用语义证据奖励学习视频推理定位

Sheng Xia, Zhengqin Lai, Tianxiang Jiang, Kanghui Tian, Shoujun Zhou, Bin Li, Yi Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） 纠错

专题命中 视频问答 ：video reasoning(title)；分类 cs.CV

AI总结 提出语义证据奖励（SER），通过将时空证据定位重构为约束验证任务，利用裁判VLM评估证据的相关性和定位质量，在V-STAR基准上提升3.0点mLGM。

EG-VQA: Benchmarking Verifiable Video Question Answering with Grounded Temporal Evidence

EG-VQA: 基于接地时间证据的可验证视频问答基准

Linpeng Huang, Weixing Chen, Zexin Chen, Yang Liu, Liang Lin

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

专题命中 视频问答 ：video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出EG-VQA基准，通过细粒度时间证据标注和EG-F1指标，揭示视频大模型在答案正确性与证据定位之间的差距，并引入EG-Reasoner模型弥合这一差距。