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此次論文入選CVPR 2026，體現(xiàn)了新開普在多模態(tài)智能、視頻內(nèi)容理解等方向的持續(xù)投入與技術(shù)積累，也展現(xiàn)了團(tuán)隊(duì)堅(jiān)持“前沿技術(shù)研究+產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地”雙輪驅(qū)動(dòng)的戰(zhàn)略成果。

當(dāng)前的多模態(tài)大模型雖具備基礎(chǔ)視頻理解能力，但在某些需要“精準(zhǔn)抓取”的任務(wù)中——比如“根據(jù)一句話，準(zhǔn)確找出這件事發(fā)生在視頻的哪一段時(shí)間”，表現(xiàn)仍不盡如人意。這類任務(wù)在學(xué)界通常被稱為Video Temporal Grounding（視頻時(shí)序定位）。

問題的關(guān)鍵在于，現(xiàn)有視頻大模型大多采用均勻采樣的方式處理視頻內(nèi)容，不論哪些片段更重要，模型都會(huì)平均分配注意力。這樣做雖然簡(jiǎn)單，但當(dāng)真正關(guān)鍵的動(dòng)作只發(fā)生在少數(shù)瞬間時(shí)，模型就可能錯(cuò)過重要線索；而當(dāng)輸入中包含大量無關(guān)畫面時(shí)，又容易受到干擾，影響判斷精度。如何讓模型學(xué)會(huì)“有的放矢”，聚焦真正有用的畫面？正是本次論文研究的出發(fā)點(diǎn)。

針對(duì)上述問題，新開普AI事業(yè)部提出GroundVTS架構(gòu)：不再讓模型死板地均勻采樣，而是根據(jù)用戶的提問來動(dòng)態(tài)篩選視頻信息。

這不僅是為了壓縮輸入或減少計(jì)算，更重要的是讓模型學(xué)會(huì)：面對(duì)一個(gè)具體問題時(shí)，應(yīng)該重點(diǎn)看哪里、忽略哪里。

整體來看，GroundVTS在Charades-STA、ActivityNet-Captions、QVHighlights等主流數(shù)據(jù)集上均取得了領(lǐng)先表現(xiàn)。在時(shí)刻檢索（Moment Retrieval）和高光檢測(cè)（Highlight Detection）兩項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)上，超越同量級(jí)基礎(chǔ)模型（如Qwen2.5VL-7B、InternVL3.5-8B）10個(gè)點(diǎn)以上，部分指標(biāo)提升達(dá)數(shù)十點(diǎn)；相比現(xiàn)有代表性方法，最高實(shí)現(xiàn) mIoU提升7.7 個(gè)點(diǎn)，mAP提升 12.0 個(gè)點(diǎn)，充分驗(yàn)證了其在細(xì)粒度視頻內(nèi)容理解上的有效性和競(jìng)爭(zhēng)力。

除了更高的精度，GroundVTS 在更低的視覺 token 預(yù)算下依然保持較強(qiáng)性能與穩(wěn)定性。在僅使用一半視覺token預(yù)算的情況下，GroundVTS 的表現(xiàn)依然超過了均勻采樣基線在滿預(yù)算下的結(jié)果；即使在更激進(jìn)的壓縮設(shè)置下，優(yōu)勢(shì)仍然顯著。這表明GroundVTS不僅提升了定位準(zhǔn)確率，也大幅增強(qiáng)了視頻信息的利用效率。這意味著：看得更準(zhǔn)，同時(shí)看得更精。

新開普始終致力于前沿AI技術(shù)與真實(shí)場(chǎng)景需求的深度融合，GroundVTS所代表的細(xì)粒度視頻理解能力，在智慧校園及更多行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中具有廣闊應(yīng)用前景，讓技術(shù)真正看得見、用得上：

此次研究成果入選CVPR 2026，既是新開普AI事業(yè)部在多模態(tài)視頻理解方向上的研究積累，也為相關(guān)能力在教育及更多行業(yè)場(chǎng)景中的規(guī)模化落地進(jìn)一步夯實(shí)了技術(shù)基礎(chǔ)。

從頂會(huì)論文成果發(fā)表，到核心技術(shù)突破創(chuàng)新，再到千行百業(yè)場(chǎng)景落地探索，新開普AI事業(yè)部始終聚焦大模型、智能體、多模態(tài)理解與生成等關(guān)鍵方向持續(xù)深化探索，加速前沿技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的深度耦合，讓AI能力更懂場(chǎng)景，切實(shí)服務(wù)于教育數(shù)字化與行業(yè)智能化的升級(jí)進(jìn)程。

歡迎持續(xù)關(guān)注新開普AI事業(yè)部的最新進(jìn)展，與我們共同見證技術(shù)賦能未來的每一步。