ViSAGE: 오랜 기간의 비디오 이해를 위한 자가 수정 가능한 기억을 구축하기
장기 시각적 환경에서 동작하는 멀티모달 에이전트는 엔티티에 대한 일관된 temporally grounded(시각적으로 정해진) 추론을 지원하기 위해 multimedia memory를 생성하고 지속적으로 업데이트해야 합니다. 그러나 현재의 에이전트 메모리 접근법은 강력한 압축과 segment-wise processing에 의하여 fine-grained identity cues를 버리며, 벡터 유사도 검색에 의존하여 엔티티에 대한 일치되지 않은 증거를 노출시켜 엔티티 혼란, 오류 확산, 그리고 허구적인 답변을 유발합니다. 우리는 ViSAGE, 멀티모달 에이전트 메모리 프레임워크를 제안합니다. ViSAGE는 엔티티 identity를 cross-modal binding을 통해 long temporal ranges에서 anchor합니다. 그리고 bidirectional memory refinement를 적용하여 delayed identity evidence를 propagate하고, historical records를 역추적하고 future reasoning을 향상시킵니다. 또한 우리는 multi-agent cross-verification을 소개하여 identity-evidence alignment constraint를 통해 retrieved evidence를 평가하고, evidence가 부족한 경우 abstention을 지원합니다. 연장된 결과는 ViSAGE가 가장 강력한 baseline보다 5.9% 높은 정확도를 달성함을 보여줍니다.
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