DAEP: Difficulty-Aware Evidence Planning for Medical Video Corpus Temporal Answer Grounding
DAEP 是团队 BIGC 提交至 NLPCC 2026 Shared Task 1 Track 3 的系统，任务为从 50 个候选视频中检索目标视频并定位答案支持片段。DAEP 使用字幕、视觉和程序上下文证据对视频排序，将高得分锚点扩展为时间片段并重排序。其核心设计是将任务提供的简单/复杂输入标签转化为推理时证据计划，控制模态权重、Top-K 聚合、边界阈值、扩展长度和重排序强度。官方评测中 BIGC 在十个系统中排名第一，平均分为 0.2728。消融实验显示视觉证据、程序上下文和难度感知规划提升排序质量，对复杂问题增益最大。
发展脉络
- 首次出现DAEP: Difficulty-Aware Evidence Planning for Medical Video Corpus Temporal Answer GroundingarXiv cs.CL
- 当前判断在医学视频问答领域，DAEP 的排名第一表明结合多模态证据与难度感知规划的方法具有竞争力。这或推动医学教育、临床辅助决策等场景的视频检索与定位技术向更精细化、自适应方向发展。Agent Pulse · 分析
DAEP 是团队 BIGC 针对 NLPCC 2026 Shared Task 1 Track 3 的提交系统，该任务要求从 50 个候选视频中检索目标视频并定位答案支持的时间跨度。DAEP 通过字幕、视觉和程序上下文证据对视频进行排序，将高得分锚点扩展为时间跨度并重排序。其核心创新是将任务提供的简单/复杂输入标签转化为推理时的证据计划，动态控制模态权重、Top-K 聚合、边界阈值、扩展长度和重排序强度。在官方评测中，BIGC 在十个系统中排名第一，平均分为 0.2728。消融实验表明，视觉证据、程序上下文和难度感知规划均能提升排序质量，其中对复杂问题的增益最大。
DAEP 的难度感知证据规划机制表明，将任务难度标签显式编码为推理时参数（如模态权重、聚合策略、边界阈值）可显著提升视频时序定位性能。这提示多模态推理系统可考虑将输入难度作为条件变量，动态调整推理策略，而非使用固定流程。
在医学视频问答领域，DAEP 的排名第一表明结合多模态证据与难度感知规划的方法具有竞争力。这或推动医学教育、临床辅助决策等场景的视频检索与定位技术向更精细化、自适应方向发展。
对医学视频内容平台或教育科技公司，DAEP 的方法可提升视频检索与答案定位的准确性，改善用户体验，尤其在复杂问题场景下。其难度感知机制或可转化为产品差异化功能，如自适应学习路径。
后续可关注 DAEP 是否开源代码或模型，以及其难度感知规划机制能否迁移至其他视频理解任务（如通用视频问答、事件定位）。若在更大规模数据集上验证，可能成为多模态推理的新范式。