摘要
本文介绍了 SagaQA，这是一个针对全长电视剧进行多跳推理的长视频基准。现有基准多关注局部帧理解，而 SagaQA 要求对跨剧集的扩展多模态叙事进行高层 comprehension，需通过长程推理连接不同集数的信息。受智能体方法启发，研究评估了并行、顺序及混合三种规划策略在此类复杂推理中的表现。结果表明，混合规划器能生成更连贯完整的推理计划，在复杂叙事理解上表现更佳。
AI 推荐理由
论文提出多跳推理基准，核心评估模型在长叙事中的高阶推理与规划能力。
研究机构
IRIT, University of Toulouse, France
Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore
CNRS@CREATE, Singapore
IRIT, France
论文信息