https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%90%86%E8%A7%A3/Recent content in 视频理解 on MessageDailyHugozh-cnWed, 05 Aug 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-05-video-deep-research-paper-reading/Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-05-video-deep-research-paper-reading/上海 AI Lab 等机构联合提出 Video-DeepResearch（Video-DR），把多模态 Deep Research Agent 从静态图像推进到连续视频流。论文诊断出当前 Agent 的两大顽疾——模态偏见（回避视觉工具转向文本搜索）与参数知识泄露（靠内部记忆蒙答案而非真正调用工具），并设计解耦感知-探索流水线 + 阶段式工具解锁 + SFT+GRPO 两阶段训练予以破解。其 35B-A3B 模型以 64.0% 平均准确率刷新 VideoDR-Bench SOTA，超越 Claude-4.5-Sonnet 5.0 分、GPT-5 11.5 分；30B 变体也追平 Claude-4.5-Sonnet。本文从机制因果层面解释：为何一个激活参数仅 3B 的模型能在视频 Deep Research 任务上反超数十倍体量的顶级闭源模型。