数小时视频，关键仅几秒：AI 如何像侦探一样找到答案？LongVT：先定位再核验，精准不瞎猜
01 论文概述
这篇文章由 MiroMind AI 与 南洋理工大学核心领衔（通讯作者：Shijian Lu、Xingxuan Li），联合香港科技大学（广州）、清华大学以及 LMMs-Lab 团队共同完成。
论文名称：LongVT: Incentivizing "Thinking with Long Videos" via Native Tool Calling
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长视频推理与以往的视频问答任务存在本质上的不同挑战：大语言多模态模型（LMMs）必须在长达数小时的视频内容中，定位其中稀疏、细粒度且具有因果决定性的片段。
但目前的大语言多模态模型大多是基于粗粒度、片段级的数据训练的。
这种不匹配导致当下的大语言多模态模型缺乏必要的监督，无法学习时间假设的形成、验证或修正的方式。
除此之外，现有的大多数视频理解基准数据集仅提供选择题形式的问答任务，这类任务无需真正的时间定位即可完成，并且容易受到数据集信息泄露或捷径利用的影响。
受人类先对长视频进行全局概览、再针对相关片段查看细节的理解方式启发，作者提出 LongVT。
LongVT的核心目标是让模型学会像人一样工作：不确定就回去查证据，并把查证过程放入训练目标与奖励信号。
针对长视频推理任务缺乏细粒度问答（QA）数据的问题，作者还整理并将会发布一个名为 VideoSIAH 的数据集套件。它一方面可以作为训练数据集，捕捉“大海捞针式”视频片段问答所需的推理动态。
另一方面也包含一个细粒度的评估基准 VideoSIAH-Eval，该基准通过人在环路的验证方式，用于长视频开放式问答的评估。
02 核心贡献
(1) LongVT：面向 “长视频协同推理” 的端到端智能体框架
作者提出了一种全新的范式，它将多模态工具增强思维链（CoT）与针对长达数小时视频的按需片段检查进行原生交错结合，从而使大语言多模态模型（LMMs）可以实现更高效、更可靠的长视频推理。
(2) VideoSIAH：面向证据稀疏型长视频推理的细粒度数据集套件
作者构建了一个可扩展的数据生成流程，可产出多样且高质量的问答（QA）数据与工具集成推理轨迹；同时搭建了一个专门的基准数据集，针对 “大海捞针式” 视频片段推理场景设计。
(3) LongVT-7B-RFT：当前最优基线模型
通过大量的定量对比、针对数据方案、训练策略与设计选择的系统性消融实验，以及对训练动态的深入分析，作者构建并开源了一个具备“长视频协同推理” 能力的高性能基线模型。
03 核心技术
（1）iMCoTT 推理范式
LongVT 模仿人类“浏览-聚焦-验证”的思考流程：
模型先对采样帧进行全局粗浏览形成粗定位假设，再调用原生工具聚焦关键片段，获取细粒度视觉证据；如果证据不足，则修正初始假设，迭代推理直至输出答案。
（2）VideoSIAH 数据集构建
为支撑“先定位再核验”的工具增强推理，论文构建了 VideoSIAH 数据套件，覆盖 SFT（含非工具与工具增强）+ RL/RFT 的完整训练链路。包括以下 3 类：
- SFT 数据：24.7K 个工具增强的监督微调样本（通过半自动管道生成，结合场景检测、片段化、QA 生成与人工过滤）；
- RL 数据：1.6K 个强化学习样本（用于学习主动工具调用策略）；
- RFT 数据：15.4K 个强化微调样本（蒸馏高奖励轨迹，稳定推理行为）
（3）三阶段训练策略
LongVT 是一个端到端的智能体框架，该框架借助三阶段训练策略，结合来自 VideoSIAH 的大规模高质量工具增强数据，激发大语言多模态模型（LMMs）的 “与长视频一同思考” 的能力。
- 冷启动监督微调 Cold-start SFT：先教会模型“该怎么选时间窗、怎么调用工具、怎么用工具返回证据写答案”；
- 自主强化学习 Agentic RL（GRPO）：在强化学习阶段引入时间定位奖励，让策略学会“何时检索、检索多长、如何融合证据”，突破纯监督的性能上限；
- 自主强化微调 Agentic RFT：把高奖励轨迹“蒸馏回监督数据”，进一步稳定并获得额外增益。
04 研究结果
（1）主要实验
如 Table 2 所示，LongVT 在 VideoMME、VideoMMMU、LVBench 与 VideoSIAH-Eval 四个基准上均实现一致提升。
在更具挑战的 VideoSIAH-Eval 上，LongVT-7B-RFT 达到 42.0 分，较次优开源基线提升约 6 分，体现其在“证据稀疏”的长视频场景中具备更强的时序定位与证据复核能力。
从整体平均分看，LongVT 最优 checkpoint 为 47.7，与 GPT-4o 的 51.5 相差约 3.8 分（≈4 分），说明开源模型正在快速逼近闭源上限。
（2）消融实验
从 SFT-only（44.1 分）到 SFT+RL（46.6 分），再到 SFT+RL+RFT（47.7 分），平均分随训练阶段逐步上升，说明RL 与后续 RFT 在 SFT 冷启动能力之上继续带来可累计的增益。
消融表明提升并非“堆数据/堆轮次”带来的偶然收益：
一方面，细粒度工具轨迹与自构造 QA 对性能至关重要（数据配方消融）；
另一方面，显式引入时间对齐信号（IoU 形式的时序奖励）才能稳定学到“围绕时间证据进行检索—复核—作答”的行为（奖励设计消融）。
LongVT 通过“工具调用 + 多阶段训练”的创新，让 LMMs 具备“思考长视频”的能力，为视频理解领域提供了新范式。其数据集、方法与实验结果为后续研究奠定了基础，同时暴露的局限也为未来方向指明路径。
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