EFlow는 장비디오 추론 시 시각적 증거 획득 및 활용의 제약을 해결하기 위해 Qwen3-VL 기반으로 개발된 프레임워크입니다. 기존 방식의 조급한 의미론적 약속 문제를 해결하기 위해 시간적 근거 찾기와 논리적 추론을 분리합니다. 증거 획득 후 답변 추론을 진행하며, 불확실한 증거에 대한 리플렉션 메커니즘을 도입했습니다.
EFlow는 CoT를 활용한 시간적 근거 찾기와 추론을 통해 관련 증거를 먼저 수집하고 답변을 추론합니다. 새로운 트레일러리 데이터셋을 구축하고 지도 학습, 강화 학습, 강화 파인튜닝을 통해 EFlow를 학습시켰습니다.