TimeLogic Challenge @ CVPR 2026: Strong MLLMs Meet Evidence-Seeking Agents for Temporal-Logic Video Question Answering
时序逻辑视频问答：主动证据搜寻代理方案
🧭 多模态代理 · 时序视频理解 ★ 深度解读
Harbin Institute of Technology (Shenzhen) · HKUST
提出训练无关的 ReAct 代理，通过多粒度时间戳采样与问题类型感知策略，在 TimeLogic 上取得 77.13 平均准确率。
📌 工作参考价值（4 点）
- 在商品视频或直播片段中，可借鉴 multi-granular toolkit 思路：先全局粗览，再对关键时段精细扫描，替代均匀抽帧，降低推理成本的同时捕捉关键动作边界。
- 问题类型感知的策略路由 (question-type-aware exploration) 可直接迁移到多模态 Agent 的 prompt 工程：根据输入语义类别动态选择工具、迭代深度与思维预算，避免“一刀切”的策略浪费。
- 时间戳与帧交错注入 (frame–timestamp interleaving) 可让 VLM 将时间关系转化为数值比较，这是一种轻量的时间推理增强 trick，适合处理带有时间戳的商品描述或用户行为序列。
- 语料感知的预算分配 (corpus-adaptive budgeting) 对异构数据源（如店铺直播 vs. 商品讲解视频）自动调节帧数/步数，适合工程中需要处理不同长度、密度视频的场景。