University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

Agentic-MME: What Agentic Capability Really Brings to Multimodal Intelligence?

Agentic-MME：代理能力为多模态智能带来了什么？

Qianshan Wei, Yishan Yang, Siyi Wang, Jinglin Chen, Binyu Wang, Jiaming Wang, Shuang Chen, Zechen Li, Yang Shi, Yuqi Tang, Weining Wang, Yi Yu, Chaoyou Fu, Qi Li, Yi-Fan Zhang

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（中国科学院大学） ； SEU（东南大学） ； NJU（南京大学） ； PKU（北京大学） ； BUAA（北京航空航天大学） ； NTU（南洋理工大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 Agentic-MME通过418个真实任务评估多模态代理能力，采用过程验证方法，量化效率并验证工具调用准确性，实验显示模型在复杂任务中表现显著下降。

A Paradigm Shift: Fully End-to-End Training for Temporal Sentence Grounding in Videos

范式转变：面向视频中的时序句子定位的端到端训练

Allen He, Qi Liu, Kun Liu, Xinchen Liu, Wu Liu

机构 * BASIS International School Park Lane Harbour（贝赛思国际学校（公园港）） ； UCAS（中国科学院大学） ； JD Explore Academy（京东探索研究院） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出一种端到端训练范式，联合优化视频主干网络和定位头，通过引入Sentence Conditioned Adapter提升视觉表征，实验表明优于现有方法。

Comments Accepted as CVPR 2026 Workshop PVUW