vivo

VISA: Agentic Self-Evolving Data Synthesis for Multimodal Instruction Following

VISA：用于多模态指令遵循的智能体式自进化数据合成

Min Zeng, Guanxin Tan, Libin Cen, Yawei Wen, Rui Hu, Liuyang Bian, Xiaolong Chen, Xiaoxin Chen

机构 * vivo AI Lab（vivo AI实验室） 纠错

AI总结 VISA是一种智能体式自进化数据合成框架，通过自进化循环优化多模态指令合成，在MM-IFEval等基准上提升了多模态指令遵循性能。

Plans You Can Check: Verifier-Grounded Learning of an Open-Weight Planner for Executable Video-Editing

可核查的方案：基于验证器的可执行视频编辑开放权重规划器学习

Haoyu Wang, Cheng Feng, Liuyang Bian, Ruiyang Huang, Lei Wei, Yafei Wen, Xiaoxin Chen, Xiaoying Tang

机构 * School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）人工智能学院） ； vivo AI Lab（vivo AI实验室） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Southeast University（东南大学） ； Peking University（北京大学） ； School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）理工学院） ； Shenzhen Future Network of Intelligence Institute (FNii-Shenzhen)（深圳未来智能网络研究院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Future Networks of Intelligence, CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）广东省未来智能网络重点实验室） 纠错

AI总结 针对可执行视频编辑规划问题，提出基于验证器的RefineCut及RefineCut-Evo方法，训练8B开放权重规划器，在基准上取得优于前沿模型的效果，代码与基准已公开。

Comments Accepted to the Main Conference of EMNLP '26