长视频AI推理的“圣杯”！英伟达、MIT、港大、UC伯克利等重磅开源Long-RL

文章主旨：

提出一个面向长视频推理任务的综合框架 LongVILA-R1，通过数据集构建、两阶段训练流程和新型训练系统，大幅提升视觉语言模型（VLM）在长视频复杂推理任务中的性能与效率。

关键要点：

• 开发了高质量长视频推理数据集 LongVideo-Reason，涵盖 52K 条三元组问答样本，支持多维度推理任务。
• 提出两阶段训练框架：链式思维监督微调（CoT-SFT）与强化学习（RL），提升模型推理能力与任务适配性。
• 引入多模态强化序列并行（MR-SP）系统，优化长视频的训练效率和资源利用率。
• 在多个基准测试中取得领先性能，显著超越 GPT-4o 和其他主流模型。
• 公开了训练系统与数据集，支持多模态、多任务的强化学习训练。

内容结构：

解决的问题：

• 长视频推理任务复杂性高，包含时间动态、空间关系等多层信息。
• 缺乏高质量长视频推理数据集，标注数据不足。
• 长视频强化学习训练面临内存需求高、效率低等挑战。

提出的方案：

• 构建 LongVideo-Reason 数据集，包含 52K 条问答三元组，支持多领域推理任务。
• 设计两阶段训练流程，包括 CoT-SFT 和强化学习（RL）训练，提升模型推理能力。
• 开发 MR-SP 训练系统，通过视频嵌入缓存与序列并行提升长视频训练效率。
• 构建评估基准 LongVideo-Reason-eval，系统评估模型在四类推理任务中的表现。

实验结果：

• LongVILA-R1-7B 在 VideoMME 基准测试中表现领先，准确率为 68.4%。
• 在 LongVideo-Reason-eval 上四类推理任务的平均准确率为 67.9%，超越 GPT-4o，与 Gemini-1.5-Pro 性能相当。
• 视频帧数扩展实验中，模型推理能力随输入帧数增加而提升，未出现性能瓶颈。
• MR-SP 系统实现了最高 2.1× 加速，支持长视频强化学习训练至 3600 帧。

结论：

• LongVILA-R1 框架结合高质量数据集与高效训练流程，实现了 VLM 在长视频推理任务中的全面扩展。
• MR-SP 系统优化了训练效率，支持长上下文视频推理任务的扩展。
• 公开训练系统与数据集，支持多模态下的强化学习训练，为长视频推理任务领域提供了新的技术标准。

文章总结：

本文从数据、训练框架和系统优化多个层面全面推进了长视频推理技术的发展，提供了强大的工具支持与开源资源，适用于多模态任务领域。

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