ReTAC：面向视频空间推理的残差式测试时智能体计算框架

ReTAC 是一个免训练的多智能体框架，用于视频空间推理，只把额外计算分配给基础模型未解决的需求，并在局部失败后仅重算受影响状态。它通过规划有序步骤获取缺失的空间证据，并用阶段对齐验证将失败定位到规划、感知或推理环节。在三个主流 MLLM 和两个基准上，ReTAC 取得对比方法中最高的综合得分。