CurEvo: 비디오 이해를 위한 커리큘럼 지향적 자기 진화

요약

CurEvo는 기존 자기 진화(self-evolution) 방식이 가진 구조적 지침 부족 문제를 해결하기 위해, 커리큘럼 학습(curriculum learning)을 도입한 새로운 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 모델의 현재 능력에 맞춰 작업 난이도를 동적으로 조절하고 평가 기준과 데이터 다양성을 균형 있게 조정하는 '커리큘럼 지향적 피드백 루프'를 형성합니다. 이를 통해 비디오 이해 과정(지각, 인식, 이해)을 구조화되고 점진적인 학습 과정으로 전환하여, 자율 비디오 이해의 성능을 크게 향상시킵니다.

핵심 포인트

• CurEvo는 자기 진화 기반 비디오 이해 프레임워크에 커리큘럼 학습 원리를 적용했습니다.
• 모델 능력에 따라 작업 난이도와 데이터 다양성을 동적으로 조절하는 '커리큘럼 지향적 피드백 루프'를 구축합니다.
• 지각, 인식, 이해의 다차원적인 QA 프레임워크를 개발하여 일관되고 측정 가능한 학습 진행을 보장합니다.
• 7가지 백본에 걸쳐 4개의 VideoQA 벤치마크에서 성능 개선 효과를 입증했습니다.