CoT思维链的革新方向：帧链CoF理念横空出世

DeepMind最新研究成果Veo 3论文揭示了一个革命性概念：类比语言模型中的思维链（CoT），视频生成领域如今诞生了"帧链"（CoF）这一创新框架。这种基于时间和空间的推理方式，为视频模型赋予了类似人类的视觉理解能力。

研究团队经过大量实验验证发现，以Veo 3为代表的视频模型正在突破传统边界。这些模型展现出令人惊叹的零样本学习能力，可以从基本的视觉感知到高级的认知推理，完成全链条的视觉任务处理。

DeepMind首创的CoF概念解析

这一突破性理念源于研究团队的关键思考：视频生成模型是否可能像ChatGPT这类大语言模型那样，无需专门训练就能胜任各类视觉任务，最终发展成为"通用视觉基础模型"？

当前机器视觉领域仍停留在"专用工具时代"——目标检测、图像分割等任务都需要特定模型完成。但随着视频生成模型采用与LLM相似的训练范式，通用视觉的实现正成为可能。

研究团队设计了巧妙的验证方法：仅提供初始图像和文字指令，让模型自主生成完整视频序列。这种方法完全不依赖特定任务训练，纯粹考验模型的零样本学习能力。

实验结果令人振奋：Veo 3视频模型展现出四大递进式能力：

1. 基础感知能力 —— 无论是图像增强还是目标识别，都能轻松应对

2. 视觉建模能力 —— 理解物理规律和抽象关系

3. 场景操控能力 —— 主动修改视觉元素

4. 时空推理能力 —— 实现CoF框架下的复杂视觉推理

通过18384个视频样本的分析，研究团队得出三项重要结论：

1. Veo 3可以处理大量未经专门训练的任务

2. 展现出类似CoF的视觉推理雏形

3. 模型能力正在快速发展

通用模型的崛起前景

DeepMind预言，视频模型领域即将迎来"通才取代专才"的范式变革。虽然通用模型目前在特定任务上仍落后于专门优化的算法，但这一差距正快速缩小。

类比LLM的发展轨迹，随着模型架构持续优化、训练数据不断扩充，视频模型的通用能力有望实现质的飞跃。Veo 3相较前代产品的显著进步已经验证了这一趋势。

论文地址：https://papers-pdfs.assets.alphaxiv.org/2509.20328v1.pdf

参考文献：

[1]https://x.com/AndrewCurran_/status/1971997723261075905

[2]https://simonwillison.net/2025/Sep/27/video-models-are-zero-shot-learners-and-reasoners/