ViaRL：通过视觉迭代放大强化学习进行自适应时间定位

本研究针对视频理解中缺乏有效训练信号以识别相关帧的问题，提出了一种新框架ViaRL，利用基于规则的强化学习优化视频理解中的帧选择。通过迭代放大策略进行循环训练，ViaRL不需要昂贵的标注，并且在多个基准测试中展现了优越的时间定位性能和良好的泛化能力，特别是在Needle QA任务上取得了近15%的提升。

本研究提出了ViaRL框架，通过基于规则的强化学习优化视频理解中的帧选择，解决了有效训练信号不足的问题。该方法无需昂贵标注，尤其在Needle QA任务上提升了近15%的时间定位性能。

Needle QA ViaRL 帧选择 强化学习 视频理解
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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