摘要
本文介绍了针对 CVPR 2026 Argoverse 2 场景挖掘挑战赛的提交方案。该系统采用四阶段流程：首先，利用由 GLM 5.1 驱动的 Claude Code 智能体进行自主代码生成；其次，通过时间戳平衡准确率阈值（0.8）迭代筛选训练集以构建少样本示例；再次，由独立的 Claude Code 会话执行语义代码审查；最后，利用 Qwen3-VL 进行场景级验证以过滤假阳性。文章报告了该方法在 Argoverse 2 测试集上的实验结果。
AI 推荐理由
论文核心是利用 Claude Code Agent 进行自主代码生成与审查，属于典型的 Agent 技能应用。
研究机构
State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, China
论文信息