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多轮推理
分布 视觉语言模型1视频理解与时序1
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面向稀疏视频理解与推理
Towards Sparse Video Understanding and Reasoning
把「选哪些帧」变成多轮推理中的可学习决策：用对话历史作记忆、跨轮维护思维链、自纠错保证结构有效，可直接套到任意 VLM 的视频输入前端，替代均匀采样以在更少帧下提升 VQA 准确率。
SAGE：用强化学习训练智能任意跨度智能体进行长视频推理
SAGE: Training Smart Any-Horizon Agents for Long Video Reasoning with Reinforcement Learning
把长视频推理建模为「按需决定看多少帧、看几轮」的多轮智能体决策，并用 RL 后训练教会模型自适应选择时间跨度；对做视频问答/长视频理解的人，这套 any-horizon 调度 + 合成数据管线可直接迁移到自己的视频 LLM 上以降低帧数开销。