这是一项由南洋理工大学、香港大学、香港科技大学（广州）、清华大学及LMMs-Lab联合完成的前沿研究，以预印本形式于2025年5月发布在arXiv平台（编号：arXiv:2605.20342v2）。从技术演进视角来看，这篇论文聚焦于一个经典且极具挑战性的课题——如何使AI高效且精准地理解长视频内容。

一、AI理解长视频的老难题，以及一个全新思路

先提出几个核心判断。想象你是一名法庭速记员，需要在90分钟的庭审录像中锁定某段关键证词。如果你只能逐段观看、记完笔记再继续下一段，效率会低得令人难以接受，而且更致命的是——前一段的记忆偏差，必然会干扰你对后一段的判断。错误会像雪球一样，越滚越大。

这一困境在现实中，正是当前主流AI视频理解系统的运作方式。这类系统——通常称为大型多模态模型，可简单理解为能处理图文并阅读文字的大型AI——被训练成了一个“工具调用侦探”。它的工作流程是：先快速浏览视频，发现可疑片段，然后发出“截取第42秒到第48秒仔细分析”的指令，看完再发下一条指令，如此循环往复。这种“一次看一段，顺序排队”的模式，研究团队称之为顺序工具调用。

顺序调用存在几个明显短板。第一，一旦某次截取选错了片段，这个错误会直接带入下一轮分析，缺乏纠偏机制，错误不断累积；第二，每一轮调用都会把之前所有对话记录塞进AI的“记忆”中，越往后“记忆”越拥挤，噪音越多，最终连模型自身都难以区分哪些信息是关键的；第三，要看几段就得等几轮，时间成本随调用次数线性增长，效率低下。

这支研究团队提出了一种根本性的思路转变：既然人类刑警在侦查重案时会同时派出多路便衣分别跟踪不同嫌疑人，那AI为什么不能在同一瞬间将多个视频片段分发给多个“分析小组”并行处理？这一想法直接催生了论文的核心系统——ParaVT，即并行视频工具调用框架。

二、ParaVT的工作方式：一个主侦探，多个外勤

ParaVT的架构设计，类似于一个案件指挥中心。整个系统由一个“主侦探”（主智能体）和若干“外勤侦探”（子智能体）组成。所有成员共享同一套知识体系，即共享模型权重。

举个例子，一段90分钟的足球比赛录像，配上问题——“谁打进了决定性的一球？”系统接收输入后，主侦探先快速浏览全场概览帧，形成几个初步判断：“第32分钟左侧禁区附近有争抢，第67分钟中路有一次定向传球，第78分钟有庆祝动作——这三个片段都值得细看。”接下来，主侦探会在同一轮对话中同时发出三条截取指令，分别交给三位外勤侦探，并发执行。三位外勤侦探各自只关注自己负责的部分，独立生成文字摘要，再汇报给主侦探。最后，主侦探综合三份报告，做出最终判断。

这种设计带来了三项实际优势。第一，“少数服从多数”的纠错机制——即使有一位外勤截错了片段，另两位的正确报告也能压过错误，最终答案不会被单一误判带偏。第二，上下文保持清洁——外勤上报的是文字摘要，而非重新塞入大量视频帧，主侦探的“记忆桌面”不会被不断增长的视觉数据淹没，混淆的概率大大降低。第三，推理延迟存在天然上限——三位外勤同时出发，总等待时间取决于最慢的那位，而非三人等待时间的总和，增加人手不再意味着更长的等待。

三、训练这套系统，遇到了一个意想不到的“悖论”

再精妙的系统，训练不好也是徒劳。研究团队选择使用强化学习（RL，可理解为“通过反复试错和奖惩来磨练能力”）来训练，基础模型是已有一定视频理解能力的Qwen3-VL-8B-Instruct。

然而，训练刚开始不久，就出现了一个极其棘手的现象，团队将其命名为：工具先验悖论（Tool Prior Paradox）。

要理解这个悖论，先需了解什么是“工具先验”。这个词的含义是：模型在被正式训练成“视频分析侦探”之前，已在海量互联网文本上预先学习过，其中包括大量代码示例、API文档、工具调用格式等内容。这些预训练经历让模型心中已形成一套“工具调用应该长什么样”的认知，就像一个从小读武侠小说的人，脑海中已有了剑法应有的套路，哪怕他还没真正练过功。

悖论就在这里浮现。Qwen3-VL这类较新的强模型，预训练中接触过海量工具调用格式，“工具直觉”非常强烈。这种强直觉确实帮助模型敢于尝试调用工具——但与此同时，这种“旧习惯”在强化学习的温度采样阶段（可理解为：AI在思考时被允许有随机性和创造性，而非每次都给出最保险的答案）会悄悄反弹，把团队辛苦教好的“用``标签”格式，偷偷替换回预训练时更熟悉的``标签，甚至干脆遗漏结尾的``。团队将这一现象称为格式脆弱性。

为了验证这个悖论的另一面，团队又用一个“工具直觉”更弱的老款模型Qwen2.5-VL进行对照实验。结果刚好相反：老款模型格式保持得很好，从不乱用标签，但问题在于——它对工具调用几乎毫无“热情”，整个强化学习过程中极少主动调用任何工具，仿佛那些工具根本不存在。

两个模型的对照揭示了一个典型的两难困境：预训练“工具直觉”强的模型，有勇气探索工具，却容易格式崩溃；“工具直觉”弱的模型，格式完美，但探索欲望为零。一句话总结：先验愈强，探索愈活跃，格式愈不稳定；先验愈弱，工具使用愈规范，但探索欲望为零。

除此之外，还有另一个关联问题，团队称之为工具必要性缺口。强化学习的运作原理很简单：如果某个行为（比如调用工具）带来的奖励明显高于不做这个行为，模型就会学着去做。但很多视频问题仅靠浏览概览帧就能答对，调用工具和不调用工具的得分差异近乎为零。这种情况下，模型很快就学会了“偷懒”——跳过工具调用直接作答，能得差不多的分，还省去了调用的麻烦。这是一条典型的“捷径”。

四、PARA-GRPO：为悖论开出的两剂良方

面对工具先验悖论，研究团队没有选择换一个“工具直觉”弱的基础模型——因为那样会直接丧失工具探索能力。他们选择正面应对，设计了一套专门针对这两个问题的训练算法：PARA-GRPO（可解析性锚定与比率门控的GRPO算法）。

算法名字很长，但核心思路用两句话就能说清楚：第一句，“把格式最容易崩的地方钉牢”；第二句，“给工具创造真正不可绕过的必要性”。

针对格式脆弱性，团队设计了探索锚定机制，由两个部分协同工作。第一个部分叫“约束生成”：在每条响应的开头，系统强制模型先写出``n`这个起手式，就像侦探每次开口先说“根据现有线索……”。这就堵死了模型一上来就乱发工具调用或直接给答案的可能，但模型在这之后如何推理、推理什么，依然完全自由。在响应结尾，奖励函数额外奖励出现了``闭合标签的情况，即便中间有混乱，只要最后能收尾，就不全面惩罚。第二个部分叫“选择性锚定”：专门为最容易断裂的结构边界设计了一套精细的奖惩规则——``标签正确关闭，加分；整个“→→”流程完整保持，再加分；``被打开但始终没关闭，扣分。这套奖惩只作用于格式标签的位置，完全不干涉推理内容，因此不会压制模型的创造性思维。

针对工具必要性缺口，团队设计了帧数门控机制。核心操作很简单：每次给模型一个视频问题时，随机从`{4, 8, 16, 32, 64}`这几个数字中抽一个，决定这道题“只能看这么多帧概览”。当帧数被限到只有4帧或8帧时，很多问题的关键证据根本不在这些帧里，模型如果不去主动截取更细的片段，几乎就无法答对——这时调用工具和不调用工具的得分差距就会出现，训练信号终于有了真实的梯度。同时，保留64帧的“宽松模式”确保了并非所有问题都强迫调用工具，当问题本身在概览帧中就能看清楚时，模型仍然可以选择不调用工具而不受惩罚。两种情形的混合，既不会让模型养成“无论何时都强迫调用工具”的坏习惯，又确保相当比例的训练样本上存在真实的、可感知的“用工具 vs. 不用工具”的奖励差距。

两种机制的顺序很关键，团队特别强调这一点：必须先让锚定机制保证格式正确、可被解析，只有在格式正确的前提下，帧数门控产生的工具使用奖励信号才能被正确地归因到工具调用行为上。否则，即便信号存在，格式混乱的输出也无法被奖励函数正确评分。

五、训练数据是怎么来的：一场精心的“备料”

ParaVT的训练分为两个阶段。第一阶段是监督微调（SFT，可理解为“先让模型照着示范例子学基本动作”），第二阶段才是强化学习（RL，“在实战中通过得失反馈磨练判断力”）。

第一阶段的数据集共97000条，来自七个不同来源，像一份精心配比的食材清单。其中50000条是普通视频问答，用于保住模型的基础视频理解能力；15000条是从一个叫LongVT的先前研究中提取的工具调用记录；还有12000条是视频时间定位训练数据，6000条是带并行工具调用的时间定位数据；5000条是长视频多步推理链数据；5000条是用Gemini-2.5-Flash这个强力AI蒸馏生成的工具调用示范；2500条来自MUSEG数据集，每条平均包含约4.4次并行工具调用，是并行调用示范最密集的来源。

其中有一个数据转换过程值得一提。LongVT等来源的原始数据是“顺序格式”——一个问题对应多轮对话，每轮只有一次截取。团队开发了一套转换规则，将可以合并的相邻截取操作合并到同一轮中——前提是这两次截取的目标时间段不重叠，且它们的结果彼此独立、不互相引用（比如“看第30秒到50秒”和“看第130秒到145秒”各自独立，可以合并；而“看了第30秒到50秒，为了确认再看第52秒到55秒”则属于有依赖关系，不能合并）。此外，每次截取原本会返回视频帧，现在统一改为返回该片段的文字摘要，这样做既对齐了第二阶段强化学习时子智能体的输出格式，又能把上下文长度控制在可管理的范围内。

第二阶段的强化学习数据集共4406条，来自三类任务：1606条开放式问答（来自HACS和Ego4D-NaQ视频）、1600条多项选择题、1200条视频时间定位查询。正式训练之前，团队还做了一轮数据过滤，剔除掉那些无论模型怎么回答都不会产生有效学习信号的样本——包括标准答案超过15个单词的开放式问题（模型几乎永远答不对，奖励始终为零，没有学习价值），以及用当前冷启动模型跑了8次都全部答错的问题（同样没有正向信号可以强化）。

六、实验结果：数字背后的故事

训练好的ParaVT-8B模型在六个长视频理解基准测试上与同类系统进行了全面对比。这些测试覆盖了多项选择题形式的综合视频理解（VideoMME、LongVideoBench、LVBench、MLVU、MMVU）和视频时间定位（Charades-STA，用交并比衡量定位准确度）。

与基础模型Qwen3-VL-8B相比，ParaVT在全部六个测试上均有提升，平均提升幅度约7.9个百分点。其中，LongVideoBench上提升了15.7个百分点，LVBench上提升了20.2个百分点，MLVU上提升了11.5个百分点。时间定位任务上，ParaVT在Charades-STA上达到50.1的交并比，相比基础模型的49.3有明显提升——这个数字有力地说明，并行截取机制确实将时间定位从模型的“顺带能力”转化成了有意识的证据聚合子流程。

还有一个更亮眼的数据：ParaVT在两个指标上超越了GPT-4o这个商业闭源模型——LVBench上39.8对34.7，MMVU上68.6对66.7。

消融实验（逐步去掉某个组件，观察效果变化的对比实验）进一步验证了每个设计决策的价值。仅做监督微调不做强化学习时，模型在训练中平均每个样本使用2.5次工具，但测试时工具使用率一旦不在示范数据覆盖的分布内就会不稳定；加上普通的GRPO强化学习之后，工具使用率在7步之内就崩溃到接近零——这印证了工具必要性缺口的存在；加入完整的PARA-GRPO之后，格式合规率从0.13稳定攀升至最高0.64，工具使用率维持在合理的每样本约0.21次，同时所有基准测试成绩都优于普通GRPO版本。

单独开启探索锚定（不开帧数门控）时，格式合规率回升至0.35，但工具使用率仅0.19，说明仅仅保证格式还不够；单独开启帧数门控（不开探索锚定）时，工具使用率跃升至1.36，但格式合规率仅0.10，说明光有工具使用动力而格式混乱也不行。只有两者结合，才能同时稳住两个指标。

在推理方式的对比上，团队用同一个训练好的检查点分别测试了“顺序调用”和“并行调用”两种方式，结果并行调用在每个测试集上均优于顺序调用，尤其在LongVideoBench和LVBench上差距最为明显。这个对比非常有价值——它排除了“是不是因为训练方式不同才更好”的疑虑，证明并行调用本身在推理阶段就是一个质量更高的选择，且不需要重新训练模型。

七、经验与教训：哪些路走不通

研究团队在论文附录中诚实地记录了多个“失败的尝试”，这些记录对整个领域同样有重要的参考价值。

有一个尝试是“先单独优化格式，等格式稳定了再引入准确率奖励”。结果呢？单独优化格式信号跑了160步，格式合规率依然停在0.13，毫无起色。这说明格式学习和内容学习是相互依存的——模型需要从准确率信号中找到“为什么要认真写格式”的动机，两者无法完全脱钩。

另一个尝试是“替换工具调用标签”。团队考虑过，既然格式脆弱性的根源是模型的预训练习惯想用``，那干脆就把监督微调也改成用``，让旧习惯和新训练对齐。实验结果出乎意料：用``训练的模型，在强化学习过程中反而更多地输出``（出现率5.4%），远超被训练过的``（出现率1.8%）。这种双向反弹证明了格式脆弱性的根源不是单一标签的不匹配，而是预训练阶段在模型权重里留下了多种工具调用格式的竞争记忆。在强化学习的随机温度采样下，任何一种格式都可能冒出来，换哪个标签都逃不开这个问题。

还有一个反直觉的发现：用更多数据做更强的监督微调冷启动，未必能带来更好的强化学习结果。团队把冷启动数据从97000条扩充到106000条、工具比例从30%提升到更高，得到的冷启动模型在静态测试上确实更强（VideoMME从61.3提升到62.3），但以此为起点做强化学习，工具使用率全程为零。原因在于：更强的冷启动让模型已经能在大多数帧数受限的情况下答对问题，帧数门控产生的“必须调用工具”的困难场景被轻松绕开，工具奖励信号被稀释至可以忽略，强化学习完全失效。这个教训非常直接：冷启动的目标应该是教会格式的骨架，而不是把工具调用能力本身全部教完——那是强化学习该做的事。

八、局限与未来：还有哪些路没走

研究团队在论文中也坦率地指出了现有工作的边界。首先，整个PARA-GRPO的验证仅在Qwen3-VL-8B这一个模型上完成，是否适用于其他具有不同预训练背景的工具原生大模型，尚待验证。其次，双模型对照实验（Qwen2.5-VL vs. Qwen3-VL）在逻辑上支持“先验强度是问题根源”这一解释，但并非严格控制变量的因果实验，还存在其他可能的影响因素。第三，整套框架目前只验证了视频截取（crop_video）这一种工具，对于文字检索、场景图提取、音频转录等其他类型的工具是否同样适用，目前仍是开放问题。

未来方向上，团队提到了两个最自然的扩展：一是将PARA-GRPO用于更大的模型（32B到72B参数量），更强的基础能力或许会让强化学习的探索更有效率；二是将帧数门控背后的“制造工具必要性”思路迁移到其他场景，比如检索增强生成（当文档块已经够大足以直接回答时，模型会跳过检索，道理和视频帧够多时跳过截取完全一样）和代码执行（当模型凭推断就能得出答案时，它会跳过实际运行代码的步骤）。

归根结底，ParaVT这篇论文解决的核心问题并不仅仅是“怎么让AI同时看多段视频”。更深层的贡献在于，它揭示了一个在工具原生大模型强化学习训练中普遍存在、但此前未被命名的障碍——工具先验悖论——并提供了一套可供后续研究借鉴的干预逻辑：与其试图消除预训练先验，不如设计训练机制与先验合作，既顺应探索动力，又在格式的关键节点加以固定。随着越来越多的大模型在预训练阶段就内化了各种工具调用能力，这个问题的重要性只会越来越高，而不会消失。

Q&A

Q1：ParaVT的并行视频截取是同时把视频的不同片段发给多个AI实例分析吗？

A：是的。ParaVT的主智能体在同一轮对话里发出多条截取指令，每条指令分配给一个独立的子智能体并发处理。每个子智能体只负责自己分得的那段视频，最后各自返回文字摘要，由主智能体综合判断。这样，即使某个子智能体截取的片段有误，其他子智能体的正确报告仍能压过错误，避免单一错误被传播放大。

Q2：PARA-GRPO中的帧数门控具体是怎么制造“工具必要性”的？

A：训练时，每个问题会被随机分配一个“只能看这么多帧概览”的限制，可能是4帧、8帧、16帧、32帧或64帧中的某一个。当限制很严（比如只有4帧）时，关键证据很可能不在这几帧里，模型不调用截取工具几乎答不对。这样一来，调用工具和不调用工具的奖励差距就被拉大，训练信号有了真实梯度。而保留64帧的宽松情况则确保并非所有题目都强迫调用工具，让模型学会“该调时调，不需要时跳过”。

Q3：为什么更强的冷启动监督微调反而导致强化学习阶段工具使用率为零？

A：当冷启动把工具调用能力教得相当强后，模型在帧数受限的训练场景下也能凭自身能力答对大多数问题。于是，“调用工具”和“不调用工具”的奖励差距接近零，强化学习的梯度信号几乎消失，模型就稳定在了不调用工具的状态。这个案例揭示了一个平衡点：冷启动应当只教格式的骨架，将工具调用的决策能力留给强化学习阶段。过度的冷启动反而会让强化学习失去用武之地。