Nieuw paper over video begrip: Dit test ik morgen! Lang video begrip blijft een hardnekkige bottleneck voor multimodale LLM's; de meeste benaderingen vertrouwen op zware compressie of downsampling, waardoor fijne temporele en visuele aanwijzingen onherstelbaar verloren gaan voordat de redenering zelfs maar begint. Het nieuwe paper “LongVideoAgent: Multi-Agent Redeneren met Lange Video's” pakt dit rechtstreeks aan met een multi-agenten framework: •Een master LLM coördineert planning in begrensde stappen (≤K), beslissend wanneer bewijs te verzamelen of het antwoord te finaliseren. •Een grondingsagent lokaliseert vraag-relevante segmenten met behulp van ondertitels voor efficiënte temporele zoekopdrachten. •Een visieagent extraheert gerichte tekstuele observaties uit belangrijke frames in die segmenten, en vult ondertitels aan met nauwkeurige visuele details. Dit iteratieve, agentische proces vermijdt verliesrijke upfront codering, waardoor spaarzame maar hoogwaardige bewijsverzameling mogelijk is. De masteragent wordt verder verfijnd via reinforcement learning (GRPO) met beloningen voor structurele validiteit en uiteindelijke correctheid, wat efficiënte multi-turn coördinatie leert. Resultaten op nieuwe episode-niveau benchmarks (LongTVQA en LongTVQA+, geaggregeerd van TVQA): •Agentisch ontwerp verslaat consequent niet-agent baselines. •Het toevoegen van gronding + visie levert ~10% absolute winst op. •RL verhoogt open-source modellen dramatisch (bijv. Qwen2.5-7B verdubbelt bijna de prestaties). Een slimme stap richting schaalbare, interpreteerbare redenering over lange contextvideo's. Paper: Project: #AI #Multimodal #Agents #LongVideoQA