语言大模型 / LLM

Yuvion LLM: An Adversarially-Aware Large Language Model for Content And AI Safety

Yuvion LLM：一种面向内容和AI安全的对抗感知大语言模型

Ting Ma, Xiufeng Huang, Benlei Cui, Xiaowen Xu, Shikai Qiu, Ruijie Jian, Hongxing Li, Guanghui Wang, Longtao Huang, Haiwen Hong, Haolei Xu, Wenjing Jiang, Ziwen Xu, Zhaoyu Fan, Shaoxuan He, Chuxi Xiao, Yujian Li, Xinyue Chen, Chunyang Chai, Wenxuan Liu, Ziheng Wang, Dongjie Zhang, Yangfan Zhou, Libin Dong, Yupeng Cao, Xiaoqian Xia, Jing Wang, Zhe Jiang, Zhenan Ye, Guang Yang, Bin Liu, Wei Peng, Ziqiang Zhu, Meihui Lian, Kaiwen Lv Kacuila, Haidong Ding, Bingyu Zhu, Yan Wang, Hai Zhao, Xuan Jin, Wei Zhao, Pengfei Sun, Wei Wang, Huiming Zhang, Bin Li, Hui Xue

机构 * Alibaba Security AGI Lab（阿里巴巴安全AGI实验室） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 针对大语言模型在对抗性攻击下的安全脆弱性，提出Yuvion LLM，通过对抗感知数据构建、知识增强预训练及多任务安全后训练，在安全基准和对抗鲁棒性上优于GPT-5.4等更大模型。

Large Language Model Teaches Visual Students: Cross-Modality Transfer of Fine-Grained Conceptual Knowledge

大型语言模型教授视觉学生：细粒度概念知识的跨模态迁移

Thomas Shih-Chao Liang, Zhuoran Yu, Yong Jae Lee

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；pretraining(abstract)

AI总结 提出LaViD框架，利用语言模型生成多选题来蒸馏细粒度视觉概念，无需多模态数据，在多个基准上超越现有方法。

Comments Accepted by ICML 2026

MetaBreak: Jailbreaking Online LLM Services via Special Token Manipulation

MetaBreak: 通过特殊标记操纵越狱在线LLM服务

Wentian Zhu, Zhen Xiang, Wei Niu, Le Guan

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出利用特殊标记构造攻击原语，绕过LLM安全对齐和内容审核，并发现防御困难，实验显示MetaBreak在内容审核下优于现有方法。

Comments Accepted version. Revised to match the version accepted to the 2026 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP); added publication information and DOI

Journal ref Proceedings of the 2026 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), pp. 98-117, IEEE Computer Society, 2026

MALLM-GAN: Multi-Agent Large Language Model as Generative Adversarial Network for Synthesizing Tabular Data

MALLM-GAN：多智能体大语言模型作为生成对抗网络用于合成表格数据

Yaobin Ling, Xiaoqian Jiang, Yejin Kim

机构 * McWilliams School of Biomedical Informatics at UTHealth Houston（UTHealth休斯顿麦威廉斯生物医学信息学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出MALLM-GAN框架，利用大语言模型模拟生成对抗网络架构，解决小样本下表格数据合成问题，实验表明其在生成高质量合成数据方面优于现有方法。

Comments Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026

A Sensitivity-Aware Test Collection for Search Among Personal Information

一种面向个人信息搜索的敏感性感知测试集

Jack McKechnie, Graham McDonald, Craig Macdonald

专题命中 预训练与数据 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 为解决个人信息搜索中的敏感信息泄露问题，构建了包含敏感与非敏感标注的Enron邮件子集测试集，通过众包和LLM扩展查询与相关性评估，并提供了基线性能。

Comments SIGIR 2026 Resource Paper

Copy First, Translate Later: Interpreting Translation Dynamics in Multilingual Pretraining

先复制，后翻译：在多语言预训练中解读翻译动态

Felicia Körner, Maria Matveev, Florian Eichin, Gitta Kutyniok, Barbara Plank, Michael A. Hedderich

机构 * MaiNLP, Center for Information and Language Processing, LMU Munich（MaiNLP，信息与语言处理中心，慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Department of Mathematics, LMU Munich（数学系，慕尼黑大学） ； Department of Physics and Technology, University of Tromsø（物理与技术系，特罗姆瑟大学） ； DLR-German Aerospace Center（德国航空航天中心） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究通过多语言预训练模型探索语言和翻译能力的早期发展，发现模型在早期阶段通过token级复制获取基本语言能力，翻译能力分两阶段发展。

Comments 10 pages

Temporal-Emerged Prompting for Segment Anything in Multiframe Infrared Small Target Detection

时间涌现提示用于多帧红外小目标检测中的Segment Anything

Yinghui Xing, Donghao Chu, Shizhou Zhang, Di Xu

专题命中 预训练与数据 ：prompting(title,abstract)；foundation model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 提出TEP-SAM框架，通过联合建模全局运动模式和局部运动偏差，利用时间涌现线索提示SAM，实现低信噪比红外序列中小目标的精准定位与分割。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Position: The Term "Machine Unlearning" Is Overused in LLMs

立场：术语“机器遗忘”在大型语言模型中被过度使用

Sangyeon Yoon, Yeachan Jun, Albert No

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文主张机器遗忘应限于数据集定义的删除，而许多标为“遗忘”的任务（如拒绝有害请求、实体/知识移除）实为不同目标，需不同术语和基线，并指出术语混淆导致指标误用。

Comments 13 pages; ICML 2026 Position Paper Track. Sangyeon Yoon and Yeachan Jun contributed equally

Scaling limit of the Random Language Model

随机语言模型的标度极限

Eric De Giuli

机构 * Department of Physics, Toronto Metropolitan University（物理系，多伦多 Metropolitan 大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究随机语言模型在隐藏符号数趋于无穷、语法温度趋于零的标度极限下的相变行为，发现规则使用在临界值x_c=1/8处发生凝聚转变，并推导出熵等可观测量的标度律。

Comments 17 pages + 14 pages SI

Continual Memorization of Factoids in Language Models

语言模型中事实的持续记忆

Howard Chen, Jiayi Geng, Adithya Bhaskar, Dan Friedman, Danqi Chen

机构 * Princeton Language and Intelligence (PLI), Princeton University（普林斯顿大学普林斯顿语言与智能研究所） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(title,abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出持续记忆任务，发现语言模型在后续微调中严重遗忘事实，并提出REMIX方法（混合随机词序列或预训练语料）缓解遗忘，优于回放等方法。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

Phase structure of the Random Language Model

随机语言模型的相结构

Alessio Giorlandino, Eric De Giuli, Sebastian Goldt

专题命中 预训练与数据 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)

AI总结 通过双标度极限分析，揭示随机语言模型存在一系列相变，包括符号关联涌现、单符号边缘分布非均匀化以及规则使用的玻璃态冻结，并导出与大型语言模型一致的标度律。

LA4VLA: Learning to Act without Seeing via Language-Action Pretraining

LA4VLA：通过语言-动作预训练实现无视觉行动学习

Tao Lin, Yuxin Du, Yiran Mao, Zewei Ye, Yilei Zhong, Bing Cheng, Yiming Wang, Jiting Liu, Yang Tian, Junchi Yan, Feiran Wu, Zenan Meng, Hu Wei, Yuqian Fu, Gen Li, Bo Zhao

机构 * School of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)

AI总结 提出LA4VLA框架，通过语言-动作预训练学习动作先验，减少对视觉线索的依赖，提升VLA策略的鲁棒性，在仿真和真实任务中成功率显著提升。

Comments Github: https://github.com/MINT-SJTU/LA4VLA

Image-based Geo-localization for Robotics: Are Black-box Vision-Language Models there yet?

基于图像的机器人地理定位：黑盒视觉语言模型是否已经足够？

Sania Waheed, Bruno Ferrarini, Michael Milford, Sarvapali D. Ramchurn, Shoaib Ehsan

机构 * University of Southampton（南安普顿大学） ； MyWay srl ； Queensland University of Technology（昆士兰科技大学） ； University of Essex（埃塞克斯大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(title,abstract)

AI总结 本文首次系统研究黑盒生成式视觉语言模型作为独立零样本地理定位系统的潜力，发现其在粗粒度定位上表现良好，但在细粒度定位上因现实变化而显著退化。

Comments Accepted to the ICRA 2026 Workshop on Multi-Modal Spatial AI for Robust Navigation and Open-World Understanding (MM-SpatialAI)

Direct Action-Head Injection of A Grounded 3D Point Unlocks Spatial and Task Generalization

直接动作头注入接地3D点实现空间与任务泛化

Shiang-Feng Tsai, Jin-Cheng Jhang, Yen-Ling Tai, Jia-Hong Lai, Shih-Yun Wong, KangTung-Hsu, Yi-Ting Chen

机构 * National Tsing Hua University（国立清华大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 提出轻量级模块，将3D点表示的接地信号通过自适应层归一化直接注入VLA模型的动作头，在LIBERO-PRO上显著提升空间和任务泛化性能。

Honey, I Shrunk the Arc de Triomphe!

亲爱的，我把凯旋门缩小了！

Yuanbo Xiangli, Hanyu Chen, Xueqing Tsang, Noah Snavely

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(abstract)

AI总结 针对单目度量几何估计中的“尺度坍缩”现象，通过构建新数据集MetricScenes并采用两阶段泊松补全方法提升深度图质量，微调MoGe-2模型显著缓解了尺度低估问题。

Comments Project page: https://metricscenes.github.io/

VLM-Guided Visual Place Recognition for Planet-Scale Geo-Localization

VLM引导的视觉地点识别用于行星级地理定位

Sania Waheed, Na Min An, Michael Milford, Sarvapali D. Ramchurn, Shoaib Ehsan

机构 * Univ. of Southampton, UK（英国南安普顿大学） ； KAIST, South Korea（韩国科学技术院） ； QUT, Australia（昆士兰科技大学） ； Univ. of Essex, UK（英国埃塞克斯大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)

AI总结 提出VLM与检索式VPR结合的混合框架，利用VLM生成先验约束搜索空间，再通过检索和重排序实现行星级地理定位，在街道和城市级别分别提升4.51%和13.52%。

Journal ref Proceedings of the Australasian Conference on Robotics and Automation (ACRA 2025)

Internalizing the Future: A Unified Agentic Training Paradigm for World Model Planning

内化未来：一种统一的世界模型规划智能体训练范式

Xuan Zhang, Zhijian Zhou, Lingfeng Qiao, Yulei Qin, Ke Li, Xing Sun, Xiaoyu Tan, Chao Qu, Yuan Qi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(summary_cn,abstract)；SFT(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出一种三阶段训练范式（WM-AMT、FE-SFT、FC-RL），使LLM智能体内化世界模型以进行前瞻性规划，在搜索和数学推理任务上优于基线方法。

LLM Agents as Static Level-k Players in Behavioural Games

LLM智能体作为行为博弈中的静态k级玩家

Po Han Teo

专题命中 指令微调 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 通过p-beauty竞赛和公共物品博弈实验，发现LLM在不同部署设置下可部分复现人类选择的分散性，但无法模拟人类的策略过程，表现为静态的、按模型规模检索类别的k级玩家，缺乏信念更新和逆向归纳能力。

Comments 30 pages, 3 figures, 6 tables

Hybrid Fact-Checking that Integrates Knowledge Graphs, Large Language Models, and Search-Based Retrieval Agents Improves Interpretable Claim Verification

混合事实核查：集成知识图谱、大语言模型和基于搜索的检索代理提高可解释的声明验证

Shaghayegh Kolli, Richard Rosenbaum, Timo Cavelius, Lasse Strothe, Andrii Lata, Jana Diesner

机构 * Technical University Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出一种混合事实核查方法，集成知识图谱、大语言模型和实时搜索代理，通过三步流水线（KG检索、LM分类、Web搜索）在FEVER基准上达到0.93 F1分数，无需微调，并有效处理信息不足情况。

Comments Paper has been accepted at 9th wiNLP workshop at EMNLP

Continual Learning for Sequential Personalization of Small Language Models: A Stability Monitoring Analysis

小语言模型的持续学习与顺序个性化：稳定性监测分析

Thomas S. Paula, Lucas S. Kupssinskü, Rodrigo C. Barros

机构 * MALTA, Machine Learning Theory and Applications Lab, PUCRS（MALTA，机器学习理论与应用实验室，PUCRS） ； Kunumi Institute（Kunumi研究所） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)；large language model(abstract)；SLM(abstract_cn)

AI总结 研究小语言模型在顺序LoRA个性化中的灾难性遗忘问题，提出基于检查点的监测协议，利用轻量级参考集分布诊断揭示模型特定不稳定性模式。

POTracker: Optimizing Large Language Models for Standard-Compliant Power Outage Report Generation

POTracker：优化大语言模型以生成符合标准的停电报告

Hung Phan, Aniroop Naladala, Dubey Avanindra, Supryia Chinthavali, Lunga Dalton, Ali Jannesari

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出POTracker，通过新损失函数POTrackerLoss同时优化文本相似度和结构相似度，微调Qwen2.5-7B-Instruct生成符合美国电力行业标准的停电报告，结构准确率达86.47%。

Comments Data Science paper

SpecFuse: Ensembling Large Language Models via Next-Segment Prediction

SpecFuse：通过下一段预测进行大语言模型的集成

Bo Lv, Nayu Liu, Chen Tang, Xin Liu, Yue Yu, Ping Luo

机构 * Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Key Lab of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT/CAS)（中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tianjin Laboratory Autonomous Intelligence Technology and Systems, School of Computer Science and Technology, Tiangong University（天津工业大学计算机科学与技术学院天津市自主智能技术与系统实验室） ； Institute for Advanced Algorithms Research, Shanghai（上海高级算法研究所） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出SpecEM框架，通过动态调整模型贡献提升集成效果，结合推测解码实现段级语义协作，实验表明在多个LLM家族和基准数据集上性能优于现有方法。

Comments 15 pages, 5 figures

Journal ref NeurIPS 2025

When the Aggregator Cheats: Data-Free Backdoors in Federated LLM-based QA Systems

当聚合者作弊：联邦LLM问答系统中的无数据后门

Chenqing Zhu, Yanbo Dai, Yulong Tian, Qingming Li, Songze Li

专题命中 指令微调 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对联邦学习问答系统中恶意聚合者植入广告后门的问题，提出利用客户端梯度恢复样本并构造中毒数据集的两阶段攻击方法，实现高攻击成功率且几乎不影响正常性能。

Comments Accepted at the 35th USENIX Security Symposium (USENIX Security 2026)

RSICCLLM: A Multimodal Large Language Model for Remote Sensing Image Change Captioning

RSICCLLM：用于遥感图像变化描述的多模态大语言模型

Yelin Wang, Zijia Song, Shuo Ye, Chuanguang Yang, Miaoyu Wang, Yong Xu, Zhulin An, Yongjun Xu, Zitong Yu

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院，北京，中国） ； Great Bay University, Dongguan, China（东莞Great Bay大学，中国） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学深圳学院，中国） ； Dongguan Key Laboratory for Intelligence and Information Technology, Dongguan, China（东莞智能与信息科技重点实验室，中国） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；large language model(title)；post-training(abstract)；preference optimization(abstract)

AI总结 提出首个针对遥感图像变化描述任务的大视觉语言模型后训练框架RSICCLLM，通过数据生成范式、差异感知微调和双负偏好优化，仅7B参数即超越更大规模模型。

Comments Accepted by ECCV 2026

Fine-tuning a multimodal large language model for clinician-grade autism behavioral scoring from short home videos

微调多模态大语言模型用于从短视频中对自闭症行为进行临床级评分

Mohammadmahdi Honarmand, Parnian Azizian, Aaron Kline, Kae Nurge, Zerin Nasrin Tumpa, Saimourya Surabhi, Kaitlyn Dunlap, Yang Qian, Ali Kargarandehkordi, Sameer Neupane, Peter Washington, Dennis P. Wall

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Hawaii at Manoa（夏威夷大学马诺阿分校） ； University of California San Francisco（加利福尼亚大学旧金山分校） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title)；language model(title)；LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 微调Gemini 2.5 Pro模型，从400个临床评分的家庭视频中提取30个行为特征，在99名儿童上实现与临床医生评分的一致性提升40%，并零样本达到53%的自闭症诊断F1提升。

Yuvion VL: A Multimodal Foundation Model for Adversarial Content and AI Safety

Yuvion VL：面向对抗性内容和AI安全的多模态基础模型

Shikai Qiu, Xiaowen Xu, Benlei Cui, Ting Ma, Xiufeng Huang, Wenjing Jiang, Shaoxuan He, Haolei Xu, Chunyang Chai, Yujian Li, Yiliang Zhang, Guanghui Wang, Ziheng Wang, Ziwen Xu, Zhaoyu Fan, Jinhao Chen, Ruijie Jian, Hongxing Li, Chuxi Xiao, Xinyue Chen, Wenxuan Liu, Libin Dong, Yupeng Cao, Xiaoqian Xia, Jing Wang, Zhe Jiang, Zhenan Ye, Guang Yang, Bin Liu, Wei Peng, Ziqiang Zhu, Meihui Lian, Kaiwen Lv Kacuila, Haidong Ding, Dongjie Zhang, Yangfan Zhou, Bingyu Zhu, Yan Wang, Hai Zhao, Xuan Jin, Wei Zhao, Pengfei Sun, Huiming Zhang, Wei Wang, Xipeng Cao, Jialun Chen, Xiao Chen, Shaola Ren, Yunqing Hu, Bin Li, Chengwen Yao, Meng Huang, Xianfeng Li, Bin Tang, Chao Liu, Hui Xue, Longtao Huang, Haiwen Hong

机构 * Alibaba Security AGI Lab（阿里巴巴安全AGI实验室） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 提出Yuvion VL系列多模态大语言模型，通过对抗性感知数据合成、三阶段训练和混淆对比微调，在内容和AI安全任务上达到行业领先性能，同时保持通用能力。

Retaining by Doing: The Role of On-Policy Data in Mitigating Forgetting

在做中保留：在线策略数据在缓解遗忘中的作用

Howard Chen, Noam Razin, Karthik Narasimhan, Danqi Chen

专题命中 指令微调 ：SFT(summary_cn,abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文系统比较了监督微调（SFT）和强化学习（RL）在语言模型后训练中的遗忘模式，发现RL因使用在线策略数据而更少遗忘，并验证了在线策略数据是缓解遗忘的关键因素。

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML), 2026

KG2Cypher: Data-Centric Pipeline for Building Enterprise Text-to-Cypher Systems

KG2Cypher：面向构建企业文本到Cypher系统的数据驱动流水线

Minjun Choi, Yerin Kim, Junghyuk Seo, Sujin Mo, Hyemin Lee, Youngjoong Ko

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； NAVER 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)；prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出KG2Cypher数据驱动流水线，从现有知识图谱生成可执行Cypher查询及对应自然语言问题，通过LoRA微调提升企业文本到Cypher转换的准确率。

Comments 11 pages, 2 figures, 10 tables

Low-Agreeableness Persona Conditioning for Safe LLM Fine-Tuning

低宜人性人格条件化用于安全的大语言模型微调

Austin MY Cheung, Yi Yang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对温暖微调降低大语言模型安全性的问题，提出基于低宜人性人格的改写流水线，在保持对话温暖的同时降低越狱成功率与有害输出率。

Comments 9 pages, 8 tables, 5 figures

ProactiveBench: Benchmarking Proactiveness in Multimodal Large Language Models

ProactiveBench: 多模态大语言模型主动性的基准测试

Thomas De Min, Subhankar Roy, Stéphane Lathuilière, Elisa Ricci, Massimiliano Mancini

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； University of Bergamo（贝拉米奥大学） ； Inria Grenoble（格勒诺布尔研究所） ； Bruno Kessler Foundation（布鲁诺·凯斯勒基金会） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title)；language model(title)

AI总结 提出ProactiveBench基准，评估多模态大语言模型在遮挡识别等任务中请求用户干预的主动性，发现模型普遍缺乏主动性且与能力无关，但可通过强化学习微调习得。

Comments Accepted at ECCV 2026