這項由香港中文大學(xué)鐘逸舞、胡子沅，以及威斯康星大學(xué)麥迪遜分校李寅和香港中文大學(xué)王立威教授團隊完成的突破性研究，發(fā)表于2025年12月。有興趣深入了解技術(shù)細節(jié)的讀者可以通過論文編號arXiv:2512.09616v1查詢完整論文。

當(dāng)你看電視劇時，主角經(jīng)常會大聲說出自己的思考過程："讓我想想，首先這樣，然后那樣，嗯，等等，我覺得應(yīng)該是這個答案。"這種表演方式雖然讓觀眾了解角色心理，但在現(xiàn)實生活中，我們做決定時往往更直接高效。有趣的是，現(xiàn)在的AI視頻理解系統(tǒng)也陷入了類似的"表演式思考"困境。

**一、從"表演式推理"到"直接決策"的轉(zhuǎn)變**

目前主流的視頻AI系統(tǒng)在回答問題時，就像那些愛表演的電視劇角色一樣，會產(chǎn)生大量冗長的"思考"過程。比如當(dāng)你問它"視頻中的人在做什么"時，它會回答："讓我仔細想想這個問題。首先，我看到一個人，然后我需要分析他的動作，嗯，他舉起了手，這可能意味著，等等，讓我再看看，哦我明白了，他在揮手。"這種啰嗦的回答過程被稱為"鏈式思維推理"。

研究團隊發(fā)現(xiàn)了一個令人意外的現(xiàn)象：這種看似聰明的"詳細思考"過程，實際上既浪費計算資源，效果也并不比直接給答案更好。就像一個經(jīng)驗豐富的醫(yī)生，看一眼X光片就能診斷出問題，而新手醫(yī)生卻需要在那里嘀咕半天"讓我看看這個陰影，再看看那個線條"。

更重要的是，這種冗長推理帶來了巨大的計算成本。研究顯示，傳統(tǒng)的鏈式思維方法在推理時間上比直接回答慢了近10倍。這就像開車時每到一個路口都要停下來大聲分析"我應(yīng)該左轉(zhuǎn)還是右轉(zhuǎn)，讓我想想目的地在哪里，路標顯示什么"，而不是根據(jù)經(jīng)驗直接做出判斷。

**二、"少看多悟"的智能壓縮策略**

除了推理過程冗長的問題，現(xiàn)有系統(tǒng)還面臨另一個挑戰(zhàn)：它們需要處理海量的視頻數(shù)據(jù)。一段幾分鐘的視頻可能包含數(shù)千個視覺片段，就像讓人同時看幾千張照片然后回答問題一樣，既耗時又容易分散注意力。

研究團隊開發(fā)了一種巧妙的"視覺壓縮"技術(shù)。想象你在整理家里的照片相冊，不是把每一張照片都仔細看一遍，而是快速篩選出最有代表性的幾張關(guān)鍵照片，既保留了重要信息，又大大減少了需要處理的數(shù)據(jù)量。

這種方法的核心在于識別和合并相似的視覺內(nèi)容，同時丟棄那些對理解整個視頻沒有幫助的冗余信息。就像看電影時，我們的大腦會自動過濾掉背景中無關(guān)的細節(jié)，專注于主要情節(jié)和角色動作。通過這種智能壓縮，系統(tǒng)可以用原來三分之一的計算量處理同樣的視頻內(nèi)容。

**三、直接訓(xùn)練的"頓悟式"學(xué)習(xí)法**

傳統(tǒng)的AI視頻系統(tǒng)訓(xùn)練過程非常復(fù)雜，就像培養(yǎng)一個學(xué)生，先要教他詳細的解題步驟，然后再通過大量練習(xí)讓他熟練掌握。這個過程需要人工標注大量"標準思考過程"，既昂貴又耗時。

研究團隊采用了一種更直接的訓(xùn)練方法，稱為"群體相對策略優(yōu)化"。這就像訓(xùn)練運動員時，不是先教他們背誦動作要領(lǐng)，而是直接讓他們在實踐中通過比較和競爭來提升技能。系統(tǒng)會同時生成多個不同的答案，然后通過比較這些答案的質(zhì)量來學(xué)習(xí)哪種回答方式更好。

這種方法的巧妙之處在于，它讓AI系統(tǒng)學(xué)會直接從問題跳到正確答案，而不需要經(jīng)過冗長的"思考表演"。就像一個棋手經(jīng)過大量訓(xùn)練后，能夠直覺地看出好棋，而不需要每次都把所有可能的走法都考慮一遍。

**四、實驗驗證：簡潔勝過復(fù)雜**

為了驗證這種"簡潔推理"方法的效果，研究團隊在九個不同類型的視頻理解任務(wù)上進行了全面測試。這些測試覆蓋了從簡單的物體識別到復(fù)雜的長視頻理解等各種場景，就像給學(xué)生出了從基礎(chǔ)題到應(yīng)用題的完整試卷。

結(jié)果令人驚喜：采用簡潔推理和視覺壓縮的新方法，不僅在計算效率上大幅提升，在準確性上也全面超越了傳統(tǒng)的冗長推理方法。在一個名為VideoMME的基準測試中，新方法比原來的表現(xiàn)提升了5.7個百分點，這在AI領(lǐng)域是一個相當(dāng)顯著的進步。

更令人印象深刻的是，當(dāng)研究團隊把壓縮后節(jié)省的計算資源用于處理更多視頻幀時，系統(tǒng)的理解能力進一步提升。這就像一個學(xué)者，當(dāng)他不再被迫寫冗長的論證過程后，可以閱讀更多資料，反而得出更準確的結(jié)論。

**五、實際應(yīng)用中的生動例子**

研究團隊展示了幾個很有說服力的對比例子。在一個關(guān)于"女性用膠帶固定開關(guān)意圖"的問題中，傳統(tǒng)系統(tǒng)會生成695個單詞的冗長分析，包含大量"讓我想想"、"嗯"、"等等"這樣的無用表述，最終給出錯誤答案。而新系統(tǒng)只用143個單詞就直接指出關(guān)鍵信息，并給出正確答案。

這種差異就像問路時，一個人會說"讓我想想，你要去的地方，嗯，我需要考慮一下，首先你需要往北走，不對，等等，讓我重新想想..."而另一個人直接說"直走三個路口，右轉(zhuǎn)就到了"。顯然后者更有用。

**六、技術(shù)創(chuàng)新的深層意義**

這項研究的意義遠不止提升計算效率這么簡單。它挑戰(zhàn)了AI領(lǐng)域一個普遍認知：更復(fù)雜的推理過程就一定更好。研究表明，當(dāng)AI系統(tǒng)試圖模仿人類的思考過程時，往往會產(chǎn)生很多無用的"填充內(nèi)容"，這些內(nèi)容不僅不能幫助解決問題，反而可能誤導(dǎo)最終結(jié)果。

更深層的洞察在于，AI系統(tǒng)和人類的認知方式本質(zhì)上不同。人類的思考過程確實包含很多內(nèi)心獨白和反復(fù)考慮，但AI系統(tǒng)的"思考"更像是一種計算過程。強行讓AI模仿人類的思考模式，就像要求計算器在算2+2時先說"讓我想想加法的定義"一樣不合理。

這種認識轉(zhuǎn)變可能會影響整個AI領(lǐng)域的發(fā)展方向。與其讓AI更像人類，也許讓AI發(fā)揮自己獨特的計算優(yōu)勢會更有效。這就像不要求汽車模仿馬的奔跑方式，而是讓它發(fā)揮輪子和引擎的優(yōu)勢一樣。

**七、面向未來的技術(shù)展望**

這項研究為視頻AI的未來發(fā)展指明了一個新方向。隨著視頻內(nèi)容在互聯(lián)網(wǎng)上爆炸式增長，從短視頻平臺到在線教育，從安防監(jiān)控到自動駕駛，高效的視頻理解技術(shù)變得越來越重要。

新方法的優(yōu)勢在資源受限的環(huán)境中特別明顯。想象一下，如果你的手機能夠?qū)崟r理解你拍攝的視頻內(nèi)容，或者監(jiān)控系統(tǒng)能夠快速識別異常情況，而不需要等待冗長的"AI思考"過程，這將帶來多大的便利。

研究團隊還發(fā)現(xiàn)，通過調(diào)整視頻壓縮的程度，可以在準確性和效率之間找到不同的平衡點，就像調(diào)節(jié)相機的畫質(zhì)設(shè)置一樣。這意味著同一套技術(shù)可以適應(yīng)從高端服務(wù)器到移動設(shè)備的各種應(yīng)用場景。

目前這種方法已經(jīng)在多個真實應(yīng)用場景中展現(xiàn)出優(yōu)勢，包括長視頻內(nèi)容分析、實時視頻監(jiān)控，以及移動設(shè)備上的視頻理解等。隨著技術(shù)進一步完善，它可能會成為下一代視頻AI系統(tǒng)的標準配置。

說到底，這項研究告訴我們一個深刻的道理：在AI發(fā)展過程中，模仿人類未必是最好的策略，發(fā)揮AI獨特的計算優(yōu)勢往往能取得更好的效果。就像飛機的發(fā)明并不是通過模仿鳥類的翅膀運動，而是通過理解空氣動力學(xué)原理實現(xiàn)的。這種"簡潔推理"方法也許正預(yù)示著視頻AI發(fā)展的新篇章，讓機器用自己最擅長的方式來理解我們豐富多彩的視覺世界。

Q&A

Q1：什么是鏈式思維推理，為什么它效率不高？

A：鏈式思維推理就像AI在"表演思考"，會產(chǎn)生大量冗長無用的分析過程，比如"讓我想想...嗯...等等"這樣的表述。這種方式不僅推理時間比直接回答慢10倍，而且準確性也不如簡潔直接的回答方式。

Q2：視覺壓縮技術(shù)是如何工作的？

A：視覺壓縮技術(shù)類似于整理照片相冊，自動識別和合并相似的視覺內(nèi)容，丟棄對理解視頻無關(guān)的冗余信息。這樣可以用原來三分之一的計算量處理同樣的視頻，既提高效率又保持準確性。

Q3：這種簡潔推理方法在實際應(yīng)用中有什么優(yōu)勢？

A：簡潔推理方法在視頻理解準確性上全面超越傳統(tǒng)方法，同時大幅提升計算效率。特別適合手機、監(jiān)控系統(tǒng)等資源受限環(huán)境，能實現(xiàn)實時視頻理解而無需等待冗長的AI思考過程。