大模型推理能力

Mechanics of Bias and Reasoning: Interpreting the Impact of Chain-of-Thought Prompting on Gender Bias in LLMs

偏见与推理的力学：分析链式推理提示对大语言模型中性别偏见的影响

Edie Pearman, Sophia Osborne, Mira Kandlikar-Bloch, Mina Arzaghi, Florian Carichon, Golnoosh Farnadi

机构 * Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； HEC Montreal（蒙特利尔HEC） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文研究了链式推理提示对大语言模型中性别偏见的影响，结合基准测试评估与机制可解释性技术，发现链式推理并未有效减少偏见，偏见仍存在于隐藏表示中。

Comments 24 pages, 6 figures, including appendix. Accepted at the ICLR 2026 Workshop on Algorithmic Fairness Across Alignment Procedures and Agentic Systems. Submitted to COLM 2026

Affordance-R1: Reinforcement Learning for Generalizable Affordance Reasoning in Multimodal Large Language Model

Affordance-R1: 为多模态大语言模型中的通用化 affordance 推理设计的强化学习

Hanqing Wang, Shaoyang Wang, Yiming Zhong, Zemin Yang, Jiamin Wang, Zhiqing Cui, Jiahao Yuan, Yifan Han, Mingyu Liu, Yuexin Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科技大学（广州）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Nanjing University of Information Science & Technology（南京信息工程大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Science（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 推理评测 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文提出 Affordance-R1，一种结合认知 CoT 引导的 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 的统一 affordance 地标框架，通过强化学习实现零样本泛化和测试时推理能力。

EvalMORAAL: Interpretable Chain-of-Thought and LLM-as-Judge Evaluation for Moral Alignment in Large Language Models

EvalMORAAL: 可解释的链式推理与大语言模型道德对齐的LLM-as-Judge评估

Hadi Mohammadi, Anastasia Giachanou, Robert A. Bagheri

机构 * Department of Methodology and Statistics, Utrecht University（方法论与统计学系，乌得勒支大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出EvalMORAAL框架，通过两种评分方法和模型作为裁判的同行评审，评估20个大语言模型的道德对齐情况，发现西方与非西方地区存在显著的道德对齐差距。

Comments Accepted as a poster at *SEM 2026

RoadTones: Tone Controllable Text Generation from Road Event Videos

RoadTones: 从道路事件视频生成可调节语气的文本

Chirag Parikh, Siddhi Pravin Lipare, Ravi Kiran Sarvadevabhatla

机构 * CVIT & iHub-Data, IIIT Hyderabad, India（CVIT与iHub-Data，IIIT海得拉巴，印度） 纠错

专题命中 推理评测 ：CoT(summary_cn,abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文提出RoadTones-51K数据集和RoadTones-VL-CoT模型，通过生成语气条件的推理草稿提升可解释性，并引入RoadTones-Eval评估体系，共同为上下文敏感的可调节视频描述奠定基础。

Comments Accepted at CVPR Findings 2026. Project page: https://roadtones.github.io/

FruitEnsemble: MLLM-Guided Arbitration for Heterogeneous ensemble in Fine-Grained Fruit Recognition

FruitEnsemble: MLLM-Guided Arbitration for Heterogeneous ensemble in Fine-Grained Fruit Recognition

Enhui Yu, Junhui Li, Ruitong Lu, Jialu Li, Youshan Zhang

机构 * University of Science and Technology Liaoning（辽宁科技大学） ； Chuzhou University（楚州大学） ； Yeshiva University（犹他大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文提出FruitEnsemble框架，通过多阶段动态推理解决细粒度水果分类中的泛化限制问题，利用MLLM进行专家仲裁以提升分类准确率，最终达到70.49%的分类精度。

Comments 10 pages,6 figures,submitted to CVPR 2026

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW) 2026

Reasoning-Trace Collapse: Evaluating the Loss of Explicit Reasoning During Fine-Tuning

推理轨迹坍缩：在微调过程中显式推理能力的丧失评估

Lukas Twist, Helen Yannakoudakis, Jie M. Zhang

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究了在微调过程中显式推理能力的丧失问题，提出了一种结构评估框架来区分答案正确性与推理轨迹的有效性，并发现标准监督微调会迅速抑制有效的推理轨迹，而仅关注答案的指标会掩盖这一问题。

Comments 22 pages, 3 tables, 3 figures

AgentEscapeBench: Evaluating Out-of-Domain Tool-Grounded Reasoning in LLM Agents

AgentEscapeBench: 评估LLM代理在跨领域工具引导推理中的能力

Zhengkang Guo, Yiyang Li, Lin Qiu, Xiaohua Wang, Jingwen Xv, Dongyu Ru, Xiaoyu Li, Xiaoqing Zheng, Xuezhi Cao, Xunliang Cai

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Meituan Longcat Team（美团Longcat团队） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AgentEscapeBench基准测试，用于评估LLM代理在非熟悉工作流和短程交互之外维持工具引导推理的能力，通过逃亡室风格的任务测试代理在显式长距离依赖约束下推断、执行和修订新工具使用程序的能力，结果显示代理在依赖深度增加时表现显著下降。

Can VLMs Unlock Semantic Anomaly Detection? A Framework for Structured Reasoning

VLMs能否解锁语义异常检测？一个结构化推理的框架

Roberto Brusnicki, David Pop, Yuan Gao, Mattia Piccinini, Johannes Betz

机构 * Professorship of Autonomous Vehicle Systems TUM School of Engineering ； Design, Technical University of Munich Munich, Germany 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SAVANT框架，通过结构化推理方法提升VLM在语义异常检测中的性能，实现对自动驾驶场景中罕见异常情况的更准确识别。

Comments 8 pages, 5 figures

Dictionary Insertion Prompting for Multilingual Reasoning on Multilingual Large Language Models

字典插入提示用于多语言推理在多语言大语言模型上

Hongyuan Lu, Zixuan Li, Wai Lam

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出了一种名为字典插入提示（DIP）的新方法，通过在提示中插入词典中的英文对应词来提升多语言推理性能，实验表明在10到200种语言上效果显著。

Comments ACL *SEM 2026

When Reasoning Supervision Hurts: TTCW-Based Long-Form Literary Review Generation

推理监督有害：基于TTCW的长文本文学评论生成

Jinlong Liu, Mohammed Bahja, Mark Lee

机构 * School of Computer Science, University of Birmingham, United Kingdom（英国伯明翰大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出了一种基于TTCW的长文本文学评论生成方法，通过构建包含263911个长文本故事的数据集，每个故事都标注了14个TTCW维度的评分和元合成评论。实验发现，非推理微调在性能和稳定性上更优，而推理监督模型更易出现解析失败，导致生成无关或重复的推理文本，表明在固定格式评分标准下，推理监督并不总是有益的。

Comments Submit to EMNLP 2026

ProCrit: Self-Elicited Multi-Perspective Reasoning with Critic-Guided Revision for Multimodal Sarcasm Detection

ProCrit: 通过批评引导的修订实现自激发多视角推理用于多模态讽刺检测

Yingjia Xu, Jiulong Wu, Bowen Zhang, Baokui Guo, Siyuan Chai, Min Cao

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Zhipu AI（智谱AI） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出ProCrit，一种通过批评引导的修订实现自激发多视角推理的框架，用于多模态讽刺检测，解决了现有方法依赖固定视角的问题，通过动态生成多视角分析并进行协同优化。

IndusAgent: Reinforcing Open-Vocabulary Industrial Anomaly Detection with Agentic Tools

IndusAgent: 通过智能工具增强开放词汇工业异常检测

Rongbin Tan, Fangfang Lin, Zhenlong Yuan, Min Qiu, Kejin Cui, Mengmeng Wang, Yi Wang, Zijian Song, Zhiyuan Wang, Jiyuan Wang, Yue Wang, Shuhan Song§, Huawei Cao

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（处理器国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； LongCat Team（LongCat团队） ； Independent Researcher（独立研究者） ； New York University（纽约大学） ； Sun Yat-sen University（孙中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学，北京，中国） 纠错

专题命中 推理评测 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出IndusAgent框架，通过整合视觉观测、高分辨率局部片段和专家正常性先验，提升开放词汇工业异常检测的零样本性能，验证了方法的鲁棒性和泛化能力。

What if Agents Could Imagine? Reinforcing Open-Vocabulary HOI Comprehension through Generation

如果智能体能够想象？通过生成强化开放词汇人-物交互理解

Zhenlong Yuan, Yue Wang, Dapeng Zhang, Kejin Cui, Rui Chen, Jing Tang, Lei Sun, Hongwei Yu, Chengxuan Qian, Xiangxiang Chu, Shuo Li, Yuyin Zhou

机构 * Dream-X Team（Dream-X团队） ； Stanford University（斯坦福大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

专题命中 推理评测 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出ImagineAgent框架，通过生成式世界建模和工具增强强化学习，解决开放词汇人-物交互理解中的跨模态幻觉和视角限制问题，实现了高效且鲁棒的推理。

TextReg: Mitigating Prompt Distributional Overfitting via Regularized Text-Space Optimization

TextReg: 通过正则化的文本空间优化缓解提示分布过拟合

Lucheng Fu, Ye Yu, Yiyang Wang, Yiqiao Jin, Haibo Jin, B. Aditya Prakash, Haohan Wang

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究了提示分布过拟合问题，提出TextReg框架通过正则化的文本梯度实现软惩罚目标，结合双证据梯度净化、语义编辑正则化和正则化引导的提示更新，提升模型在分布外（OOD）任务上的泛化能力。

Comments Code: https://github.com/luchengfu6/TextReg

GraphRAG on Consumer Hardware: Benchmarking Local LLMs for Healthcare EHR Schema Retrieval

在消费级硬件上实现GraphRAG：对本地LLMs在医疗EHR模式检索中的基准测试

Peter Fernandes, Ria Kanjilal

机构 * Department of Computer Engineering（计算机工程系） ； California Polytechnic State University（加州州立大学波特兰分校） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究了在消费级硬件上使用本地LLMs进行医疗EHR模式检索的GraphRAG方法，评估了四种不同模型在索引效率、知识图构建、查询延迟、回答质量和幻觉方面的表现，发现模型参数大小和检索模式对结果有显著影响。

Comments 9 pages, 1 figure, 5 tables

FT-Dojo: Towards Autonomous LLM Fine-Tuning with Language Agents

FT-Dojo: 向自主LLM微调迈进的语言代理

Qizheng Li, Yifei Zhang, Xiao Yang, Xu Yang, Zhuo Wang, Weiqing Liu, Jiang Bian

机构 * Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； The University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出FT-Dojo交互式基准环境，用于研究自主LLM微调，通过标准化任务接口、共享数据仓库、沙盒执行环境和反馈协议，开发了FT-Agent框架，实现了结构化迭代规划和多级反馈分析，实验显示FT-Agent在13个任务中表现优异，且展示了代理在故障恢复和长期规划中的能力。

Comments 26 pages, 6 figures, 11 tables

Anatomy of Agentic Memory: Taxonomy and Empirical Analysis of Evaluation and System Limitations

代理记忆的解剖结构：评估和系统限制的分类与实证分析

Dongming Jiang, Yi Li, Songtao Wei, Jinxin Yang, Ayushi Kishore, Alysa Zhao, Dingyi Kang, Xu Hu, Feng Chen, Qiannan Li, Bingzhe Li

机构 * University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； University of California Davis（加州大学戴维斯分校） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文通过分类和实证分析，探讨了代理记忆系统的架构和系统限制，揭示了现有系统在基准饱和效应、指标有效性、模型依赖性和内存维护开销等方面的问题，并提出了更可靠的评估方法和可扩展的系统设计方向。

END: Early Noise Dropping for Efficient and Effective Context Denoising

END：早期噪声丢弃以实现高效有效的上下文去噪

Hongye Jin, Pei Chen, Jingfeng Yang, Zhengyang Wang, Fangran Mo, Jinghan Zhang, Meng Jiang, Yifan Gao, Binxuan Huang, Xinyang Zhang, Zheng Li, Tianyi Liu, Huasheng Li, Bing Yin

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出END方法，通过在早期层对输入序列进行分割和线性探针，有效识别并丢弃噪声部分，从而提升LLM在不同任务上的性能和效率，同时加深了对LLM内部上下文推理机制的理解。

DeepWeb-Bench: A Deep Research Benchmark Demanding Massive Cross-Source Evidence and Long-Horizon Derivation

DeepWeb-Bench: 一个要求大规模跨源证据和长周期推导的深度研究基准

Sixiong Xie, Zhuofan Shi, Haiyang Shen, Jiuzheng Wang, Siqi Zhong, Mugeng Liu, Chongyang Pan, Peilun Jia, Baoqing Sun, Xiang Jing, Yun Ma

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出DeepWeb-Bench基准，通过要求大规模证据收集、跨源验证和长周期推导，评估前沿语言模型在深度研究任务中的能力，揭示检索并非瓶颈，强弱模型失败方式不同，且模型在不同领域表现出专业性。

Comments Work in Progress. 27 pages, 10 figures, 4 tables. Project page: https://sixiongxie1001-dot.github.io/deep-research-benchmark2.0

WikiVQABench: A Knowledge-Grounded Visual Question Answering Benchmark from Wikipedia and Wikidata

WikiVQABench: 一个基于维基百科和维基数据的知识引导视觉问答基准

Basel Shbita, Pengyuan Li, Anna Lisa Gentile

机构 * IBM Research San Jose（IBM桑 Jose研究实验室） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出WikiVQABench，一个结合维基百科图片、文章描述和维基数据结构化知识的知识引导视觉问答基准，通过大规模语言模型生成候选多选题，并由人工审核确保事实正确性和视觉-文本一致性，评估多种视觉-语言模型在知识密集型推理中的性能。

TempGlitch: Evaluating Vision-Language Models for Temporal Glitch Detection in Gameplay Videos

TempGlitch: 评估视觉-语言模型在游戏视频中检测时间故障的能力

Yakun Yu, Ashley Wiens, Adrián Barahona-Ríos, Benedict Wilkins, Saman Zadtootaghaj, Nabajeet Barman, Cor-Paul Bezemer

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Sony Interactive Entertainment（索尼互动娱乐） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出TempGlitch基准测试，用于评估视觉-语言模型在游戏视频中检测时间故障的能力，发现现有模型在处理时间故障时表现不佳，且更密集的帧采样和更大的模型尺寸并不能有效解决这些问题。

Text Analytics Evaluation Framework: A Case Study on LLMs and Social Media

文本分析评估框架：基于LLM和社交媒体的案例研究

Yuefeng Shi, Nedjma Ousidhoum, Jose Camacho-Collados

机构 * School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（计算机科学与信息学学院，卡迪夫大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出了一种基于问题的评估框架，通过470个手工整理的问题来评估LLM在处理聚合文本数据时的语义理解和推理能力，揭示了LLM在处理大规模文本数据时的性能瓶颈。

CTFExplorer: Evaluating LLM Offensive Agents Through Multi-Target Web CTF Benchmarking

CTFExplorer: 通过多目标网络CTF基准测试评估LLM进攻性代理

Nanda Rani, Kimberly Milner, Minghao Shao, Meet Udeshi, Haoran Xi, Venkata Sai Charan Putrevu, Saksham Aggarwal, Sandeep K. Shukla, Prashanth Krishnamurthy, Farshad Khorrami, Muhammad Shafique, Ramesh Karri

机构 * CISPA - Helmholtz Center for Information Security（CISPA-海德堡信息安全研究中心） ； NYU Tandon School of Engineering（纽约大学坦顿工程学院） ； NYU Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） ； IIIT Hyderabad（海得拉巴印度理工学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CTFExplorer基准测试，通过多目标网络CTF基准测试评估LLM进攻性代理，研究问题是如何在不确定环境下评估代理的战术推理能力，核心方法是引入多目标环境测试代理的探索、优先级和攻击链能力，主要贡献是开发了可评估代理行为的框架。

Retrieval-Augmented Code Generation: A Survey with Focus on Repository-Level Approaches

检索增强的代码生成：聚焦于仓库级方法的综述

Yicheng Tao, Yuante Li, Yao Qin, Yepang Liu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文综述了检索增强的代码生成方法，重点探讨仓库级方法，分析了其在大规模代码生成中的挑战与解决方案，总结了现有方法的分类框架及关键挑战。

GradeLegal: Automated Grading for German Legal Cases

GradeLegal: 自动化评分德国法律案例

Abdullah Al Zubaer, Lorenz Wendlinger, Simon Alexander Nonn, Michael Granitzer, Jelena Mitrovic

机构 * University of Passau（帕绍大学） ； Deggendorf Institute of Technology（德格多夫技术学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究探讨了大型语言模型能否用于自动化评分德国刑事和公法案例解决方案，通过系统评估27个专有和开源LLM，发现基于样本解决方案和评分标准的提示策略能有效模拟专家评分，尤其在公法领域达到0.91的QWK值，而在刑事法律领域仅为0.60，表明刑事法律评分任务更难。此外，集成方法能进一步提高评分一致性，并为更强的闭源单模型提供替代方案。

MemGym: a Long-Horizon Memory Environment for LLM Agents

MemGym: 一种长时间跨度的记忆环境用于LLM智能体

Wujiang Xu, Yu Wang, Kai Mei, Kaiqu Liang, Zhenting Wang, Mingyu Jin, Han Zhang, Shi-Xiong Zhang, Wenyue Hua, Sambit Sahu, Dimitris N. Metaxas

机构 * Rutgers University（罗杰斯大学） ； Capital One ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出MemGym，一种用于评估LLM智能体记忆能力的基准测试环境，通过统一现有智能体 gym 和内部记忆基础管道，提供一个记忆推理接口。MemGym 包含五个评估赛道，涵盖四个智能体领域，能够独立评估记忆性能，排除推理、检索和工具使用能力的干扰。

VBFDD-Agent for Electric Vehicle Battery Fault Detection and Diagnosis: Descriptive Text Modeling of Battery Digital Signals

VBFDD-Agent 用于电动汽车电池故障检测与诊断：电池数字信号的描述性文本建模

Joey Chan, Zhen Chen, Ershun Pan

机构 * Department of Industrial Engineering and Management, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（工业工程与管理系，机械工程学院，上海交通大学，上海200240，中国） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出了一种基于描述性文本建模的电池信号报告方法，用于解决开放源代码电池故障报告数据集稀缺和缺乏统一维护知识表示的问题，通过构建语言语料库来改进电池健康诊断和维护，提出了VBFDD-Agent，整合了描述性电池状态文本、历史案例检索、本地维护手册和大语言模型推理，生成结构化的诊断结果和维护建议。

Evaluating Temporal Semantic Caching and Workflow Optimization in Agentic Plan-Execute Pipelines

评估代理计划-执行管道中的时间语义缓存和工作流优化

Alimurtaza Mustafa Merchant, Krish Veera, Sajal Kumar Goyla, Shambhawi Bhure, Dhaval Patel, Kaoutar El Maghraoui

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； IBM ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 推理评测 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了在代理计划-执行管道中时间语义缓存和工作流优化的问题，提出两种互补的优化层以提高效率，并展示了其在工业资产操作工作流中的应用效果。

Comments 13 pages, 8 figures, 3 appendices

Transcription and Recognition of Italian Parliamentary Speeches Using Vision-Language Models

使用视觉-语言模型进行意大利议会演讲的转录与识别

Luigi Curini, Alfio Ferrara, Giovanni Pagano, Sergio Picascia

机构 * Università degli Studi di Milano（米兰大学） ； Department of Social and Political Sciences（社会科学系） ； Department of Literary Studies, Philology and Linguistics（文学研究、语言学与语言学系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于视觉-语言模型的 pipeline，用于自动转录、语义分割和实体链接意大利议会演讲，提升转录质量和发言者标注。

Comments to be published in: ParlaCLARIN V: Interoperability, Multilinguality, and Multimodality in Parliamentary Corpora, organized within the 15th Language Resource and Evaluation Conference (2026)

Are Vision-Language Models Ready for Dietary Assessment? Exploring the Next Frontier in AI-Powered Food Image Recognition

视觉-语言模型是否准备好进行饮食评估？探索AI驱动的食品图像识别的下一个前沿

Sergio Romero-Tapiador, Ruben Tolosana, Blanca Lacruz-Pleguezuelos, Laura Judith Marcos Zambrano, Guadalupe X. Bazán, Isabel Espinosa-Salinas, Julian Fierrez, Javier Ortega-Garcia, Enrique Carrillo de Santa Pau, Aythami Morales

机构 * Biometrics and Data Pattern Analytics Lab, Universidad Autonoma de Madrid（生物度量与数据模式分析实验室，马德里自治大学） ； IMDEA Food, CEI UAM+CSIC（IMDEA食品，CEI UAM+CSIC） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文评估了六种先进的视觉-语言模型在不同层次上的食品识别能力，提出了一个新的评估指标，并展示了FoodNExTDB数据库在饮食评估中的应用潜力。

Comments Accepted at IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference workshops 2025 (CVPRw) 10 pages, 4 figures, 2 tables

Journal ref 2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2025, pp. 1-10