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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)投入與技術積累，也展現(xiàn)了團隊堅持“前沿技術研究+產(chǎn)業(yè)應用落地”雙輪驅動的戰(zhàn)略成果。

當前的多模態(tài)大模型雖具備基礎視頻理解能力，但在某些需要“精準抓取”的任務中——比如“根據(jù)一句話，準確找出這件事發(fā)生在視頻的哪一段時間”，表現(xiàn)仍不盡如人意。這類任務在學界通常被稱為Video Temporal Grounding（視頻時序定位）。

問題的關鍵在于，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，模型都會平均分配注意力。這樣做雖然簡單，但當真正關鍵的動作只發(fā)生在少數(shù)瞬間時，模型就可能錯過重要線索；而當輸入中包含大量無關畫面時，又容易受到干擾，影響判斷精度。如何讓模型學會“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。

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

這不僅是為了壓縮輸入或減少計算，更重要的是讓模型學會：面對一個具體問題時，應該重點看哪里、忽略哪里。

整體來看，GroundVTS在Charades-STA、ActivityNet-Captions、QVHighlights等主流數(shù)據(jù)集上均取得了領先表現(xiàn)。在時刻檢索（Moment Retrieval）和高光檢測（Highlight Detection）兩項關鍵任務上，超越同量級基礎模型（如Qwen2.5VL-7B、InternVL3.5-8B）10個點以上，部分指標提升達數(shù)十點；相比現(xiàn)有代表性方法，最高實現(xiàn) mIoU提升7.7 個點，mAP提升 12.0 個點，充分驗證了其在細粒度視頻內(nèi)容理解上的有效性和競爭力。

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

新開普始終致力于前沿AI技術與真實場景需求的深度融合，GroundVTS所代表的細粒度視頻理解能力，在智慧校園及更多行業(yè)應用場景中具有廣闊應用前景，讓技術真正看得見、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，也為相關能力在教育及更多行業(yè)場景中的規(guī)模化落地進一步夯實了技術基礎。

從頂會論文成果發(fā)表，到核心技術突破創(chuàng)新，再到千行百業(yè)場景落地探索，新開普AI事業(yè)部始終聚焦大模型、智能體、多模態(tài)理解與生成等關鍵方向持續(xù)深化探索，加速前沿技術與行業(yè)應用場景的深度耦合，讓AI能力更懂場景，切實服務于教育數(shù)字化與行業(yè)智能化的升級進程。

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