语言大模型 / LLM

SparseCtrl-HOI: Sparse Temporal Control for Human-Object Interaction Video Generation

SparseCtrl-HOI：用于人机交互视频生成的稀疏时间控制

Shenbo Xie, Mingrui Cai, Xu Yang, Yifei Liu, Changxing Ding

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究针对人机交互视频生成中建模物理动力学及时空协调复杂、现有方法依赖密集指导成本高且影响多样性的问题，提出SparseCtrl-HOI框架，用关键帧结合新机制和模块控制，构建数据集，降低标注开销，提升直播电商视频质量。

Comments ECCV 2026, Project Page: https://mpi-lab.github.io/SparseCtrl-HOI

Agent-driven Long-tail Simulation for Autonomous Driving

用于自动驾驶的智能体驱动长尾模拟

Junru Gu, Lijin Yang, Jianing Huang, Shu Liu, Zhongzhan Huang, Hang Zhao

机构 * IIIS, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） ； Bosch Research（博世研究院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对现有自动驾驶模拟器局限性，提出智能体驱动模拟框架，通过结构化动作接口由大语言模型控制道路参与者，还引入SemanticPlan基准测试，结果表明长尾场景仍具挑战性。

Towards Effcient Low Altitude Sensing: A Dual Heterogeneous Graph Learning Method for UAV Task Allocation

迈向高效低空传感：一种用于无人机任务分配的双异构图学习方法

Guangyu Lei, Tianhao Liang, Bingyan Xie, Tingting Zhang

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对传统无人机任务分配方法难捕捉任务依赖与通信关系的问题，提出基于双异构图学习的方法，构建任务图与通信图，将分配问题转为结构匹配问题，用图注意力网络和交叉注意力机制优化匹配，提升任务完成率与效率。

Look Before You Leap: Distilling Tree Search into Action Evaluation for Frozen VLA Models

三思而后行：将树搜索提炼为冻结视觉语言动作模型的动作评估

Xinyi Xie, Zican Hu, Zhanyu Liu, Yicheng Dong, Wenhao Wu, Zhenhong Sun, Haoran Li, Chunlin Chen, Zhi Wang, Pichao Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nvidia（英伟达） 纠错

专题命中 评测与基准 ：pretraining(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 研究发现视觉语言动作（VLA）模型泛化能力差的关键瓶颈在于动作评估。提出SVA框架，通过蒙特卡洛树搜索探索输出分布，将知识提炼到轻量级Q值模型，提升任务成功率，且保持泛化能力。

Holo-Captioning: Toward the Text Equivalent of 3D Scenes

全息字幕：迈向3D场景的文本等效物

Kun-Yu Lin, Chengke Bu, Zhenguo Li, Kai Han

机构 * Visual AI Lab, The University of Hong Kong（香港大学视觉人工智能实验室） ； Frontier Robotics（前沿机器人） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究提出全息字幕任务，先将其定义为生成结构化文本描述，开发字幕引擎及大规模基准，在此基础上提出HoloScribe模型，还给出评估指标和测试集，该模型性能超现有方法。

Comments ECCV 2026

EmoteGPT: 3D Human Facial Expressions from Natural Language Descriptions

EmoteGPT：从自然语言描述生成3D人类面部表情

Haoran Wang, Mohit Mendiratta, Christian Theobalt, Adam Kortylewski

机构 * Max Planck Institute for Informatics, Saarland Informatics Campus（马克斯·普朗克信息研究所，萨尔兰信息学园区） ； CISPA Helmholtz Center for Information Security（亥姆霍兹信息安全中心） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究如何从文本精确控制3D面部表情，将其转化为3D可变形模型解缠参数空间中的回归问题。引入Txt2Emote数据集，提出EmoteGPT框架，经大规模数据增强训练，在表情识别等方面超越现有方法。

Comments Project page: https://genintel.github.io/EmoteGPT

Coding Agents Are Guessing: Measuring Action-Boundary Violations in Underspecified DevOps Instructions

编码代理在猜测：测量欠指定DevOps指令中的动作边界违规

Zimo Ji, Zekai Zhang, Congying Xu, Zongjie Li, Yudong Gao, Shuai Wang, Shing-Chi Cheung

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出UnderSpecBench基准，通过69个任务族和2208个提示变体，评估编码代理在欠指定DevOps指令下的动作边界违规，发现55.8-67.8%的运行至少违反一个边界，表明完成度评估高估了安全自主性。

DeepGaze3.5-VL: Modeling Scanpaths via Autoregressive Token Prediction

DeepGaze3.5-VL: 通过自回归标记预测建模扫描路径

Susmit Agrawal, Matthias Bethge, Matthias Kümmerer

机构 * IMPRS-IS 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 将扫描路径预测建模为离散序列任务，利用视觉语言模型的预训练表示，通过简单提示实现个性化偏置和任务特定目标，在MIT1003上信息增益达2.18比特，比DeepGaze III提升46%。

Temporal and Cross-Modal Alignment for Enhanced Audiovisual Video Captioning

增强视听视频字幕的时间与跨模态对齐

Chen Zhao, Jiajun Ma, Qilong Huang, Tiehan Fan, Hongyu Li, Zhuoliang Kang, Xiaoming Wei, Jian Yang, Ying Tai

机构 * Nanjing University, State Key Laboratory for Novel Software Technology（南京大学，计算机软件新技术国家重点实验室） ； Meituan（美团） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出TCA-Captioner框架，通过观察-检查-纠正迭代策略和密集交互数据集，解决视听字幕中的模态分离与时间不一致问题，实现精准的视听绑定与因果动态建模。

Comments ECCV 2026

A Single Patch Is Not Enough: Deterministic Fusion of Repair Candidates

单个补丁不够：修复候选的确定性融合

Boyang Yang, Xiangliang Hu, Luyao Ren, Yanjun Chen, Bach Le, Tegawendé F. Bissyandé, Haoye Tian

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对代码修复中候选补丁池的“pass@k到pass@1”差距，提出PatchFusion方法，通过确定性原子证据融合选择并构造最终补丁，无需测试结果，在三个基准上优于现有选择器。

Social-Annotate: Self-Healing Browser Extension to Annotate and Collect Social Media Data

Social-Annotate: 用于标注和收集社交媒体数据的自愈浏览器扩展

Ali Najafi, Ismail Uluturk, Onur Varol

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出Social-Annotate浏览器扩展，通过注入可定制表单实现在线平台直接数据收集，并集成大语言模型驱动的自愈代理以应对界面变化，支持12个平台，降低数据收集和维护成本。

Comments 13 pages, 3 figures, 1 SI-table, 2 SI-figures

Talking Politics with Artificial Intelligence

与人工智能谈论政治

Ziwen Zu

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 基于430万条人机对话数据，发现政治内容占3.9%，用户主要寻求信息而非表达观点；2024年美国大选结果公布后，美国用户的情感表达和意识形态极端性增加，表明AI对话是政治中介而非公共广场。

Comments 58 pages, 15 figures, 21 tables; includes appendices

All Relations Lead to Rome: Automated Knowledge Graph Creation and Question Generation

所有关系通向罗马：自动化知识图谱构建与问题生成

Matthijs Jansen op de Haar, Tobias Stähle, Lorenzo Gatti

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出ARLtR框架，联合构建知识图谱、嵌入和基于事实的问答对，实现符号图与稠密检索的统一表示，并以罗马帝国历史数据集验证。

Comments 10 pages, 5 figures, version one

AutoRestTest at the SBFT 2026 Tool Competition

AutoRestTest 在 SBFT 2026 工具竞赛中

Tyler Stennett, Myeongsoo Kim, Saurabh Sinha, Alessandro Orso

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出结合语义属性依赖图、多智能体强化学习和大型语言模型的AutoRestTest方法，在SBFT 2026 REST联赛中11个API上三项评估均获第一。

Comments 2 pages, 1 figure. Published in the 19th Search-Based and Fuzz Testing Workshop (SBFT '26), co-located with ICSE 2026

Journal ref Proceedings of the 19th Search-Based and Fuzz Testing Workshop (SBFT '26), April 12-18, 2026, Rio de Janeiro, Brazil. ACM, New York, NY, USA, 2026

Towards High-Resolution Visual Perception via Hierarchical Entity Exploration

通过层次化实体探索实现高分辨率视觉感知

Ziyu Ma, Shidong Yang, Yuxiang Ji, Yiming Hu, Tongwen Huang, Yong Wang, Jianfei Cai, Xiangxiang Chu

机构 * AMAP, Alibaba Group, China（阿里巴巴集团高德地图，中国） ； Monash University, Australia（莫纳什大学，澳大利亚） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出无训练、模型无关的层次化实体探索框架HEE，通过动态查询引导、双评分机制和置信度回溯，解决高分辨率图像中细粒度细节丢失问题，在多个基准上超越现有方法。

Comments Accepted by ECCV2026

ClarifyCodeBench: Evaluating LLMs on Clarifying Ambiguous Requirements for Code Generation

ClarifyCodeBench: 评估大语言模型在代码生成中澄清模糊需求的能力

Zheng Fang, Dongming Jin, Yihong dong, Yongmin Li, Kechi Zhang, Zhi Jin, Ge Li

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出ClarifyCodeBench基准，通过人工标注的模糊需求、澄清问题和指标，评估LLMs主动澄清需求的能力，发现代码生成能力与需求澄清能力脱钩，且多模糊场景下性能下降。

Retrieved Images as Visual Thought: Training-Free Multimodal In-Context Learning for the Open-vs-Closed Gap

检索图像作为视觉思维：面向开放与封闭差距的无训练多模态上下文学习

Bingchen Huang, Zhiling Wang, Yifu Chen, Yuanchao Du

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出无训练框架ReVisIT，通过检索图像-标签对作为视觉思维单元，结合结构化类定义、多模态检索和交替注入示例，在多个基准上显著提升性能，弥合开放与封闭任务差距。

Comments 12 pages, 6 figures. Includes appendix. Introduces the MAAC-Bench benchmark

Decompose, Compare, and Decide: Multimodal LLMs are Implicit Few-Shot Learners

分解、比较与决策：多模态大语言模型是隐式少样本学习者

Yunhan Wang, Eshika Khandelwal, Edson Araujo, Walid Bousselham, Nina Shvetsova, Hilde Kuehne

机构 * Tuebingen AI Center, University of Tuebingen（图宾根大学图宾根人工智能中心） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出DeCoDe方法，通过将少样本分类分解为成对图像比较，利用现有多模态大语言模型（MLLM）的logit作为相似度分数，无需额外训练即可实现强少样本分类，在多个基准上显著超越现有方法。

AdaTrans: Automated C to Rust Transformation via Error-Adaptive Repair

AdaTrans: 通过错误自适应修复实现C到Rust的自动转换

Xiaofan Liu, Zecan Li, Zhuang Zhao, Ziqi Shuai, Yanming Yang, Qi Xin, Jifeng Xuan

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出AdaTrans框架，通过策略驱动检索增强生成、错误分层转换策略和多阶段验证流水线，解决C到Rust自动转换中所有权和借用语义违反问题，在104个算法问题上实现95.51%编译通过率和81.09%解决率，不安全文件率仅1.19%。

Comments 37 pages, 10 figures

ForecastAgentSearch: Towards a Multi-Expert Agent Search System for Geopolitical Event Forecasting

ForecastAgentSearch：面向地缘政治事件预测的多专家智能体搜索系统

Miaomiao Cai, He Chang, Yunshan Ma, See-kiong Ng

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出ForecastAgentSearch框架，将地缘政治事件预测建模为多专家智能体搜索问题，通过检索、排序和协调专业智能体生成预测，并讨论关键设计挑战与评估方案。

Journal ref SIGIR 2026 AgentSearch Workshop

Beyond Single Character: Evaluating MLLMs for Sentence-Level Oracle Bone Inscription Understanding

超越单字符：评估多模态大语言模型在句子级甲骨文理解中的表现

Ziqi Li, Zijian Chen, Tingzhu Chen, Guangtao Zhai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出S-OBI基准，通过字形替换与组合合成清晰标准的句子级甲骨文实例，设计语义匹配、语义槽提取和上下文推理任务，评估多模态大语言模型在句子级甲骨文理解中的表现，发现当前模型仍依赖字符级识别。

Comments 13 pages, 4 figures

Critical Lin-Lunin-Maldacena geometries

临界Lin-Lunin-Maldacena几何

Prokopii Anempodistov, Vladimir Kazakov, Lev Senchukov

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究Lin-Lunin-Maldacena几何中液滴形成尖点时的临界行为，发现超引力对偶具有ISO(1,3)×SO(5)对称形式并出现裸奇点，粒子被奇点线捕获，轨迹在仿射时间内到达但观测时间发散。

Comments 10 pages, 3 figures

AirGroundBench: Probing Spatial Intelligence in Multimodal Large Models under Heterogeneous Multi-View Embodied Collaboration

AirGroundBench: 异构多视角具身协作下多模态大模型的空间智能探测

Haotian Li, Yida Wang, Leyuan Wang, Jinshan Lai, Keyang Wang, Zonghao Guo, Qiang Ma, Liuyu Xiang, Jianwei Hu, Zhaofeng He

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； QiYuanLab（启元实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出AirGroundBench基准，通过异构无人机-无人车协作的多视角任务（10类、约6.2万道视觉问答和115个导航任务），系统评估多模态大模型在空间感知、跨视角对齐、空间变换推理和具身决策中的几何一致性，发现模型在跨视角对齐和变换推理上存在瓶颈。

HumanMoveVQA: Can Video MLLMs reason about human movement in videos?

HumanMoveVQA：视频多模态大语言模型能否推理视频中的人类运动？

Pulkit Gera, Faegheh Sardari, Asmar Nadeem, Valentina Bono, Padraig Boulton, Adrian Hilton, Armin Mustafa

机构 * CVSSP, University of Surrey, Guildford, UK（萨里大学视觉、语音与信号处理中心，英国吉尔福德） ； Tesco, UK（乐购，英国） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出HumanMoveVQA基准，通过世界坐标系下的3D运动轨迹生成问答对，评估视频MLLM在全局轨迹和方向推理上的能力，发现现有模型存在显著差距。

Video-MME-Logical: A Controlled Diagnostic Benchmark for Video Temporal-Logical Reasoning

Video-MME-Logical: 面向视频时序逻辑推理的受控诊断基准

Hohin Kwan, Hongyu Li, Ray Zhang, Manyuan Zhang, Xianghao Kong, Anyi Rao, Jiahao Xie, Si Liu

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Colab, Beihang University（北京航空航天大学合作实验室） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 为隔离评估多模态大模型在视频中的时序逻辑推理能力，提出包含五种时序逻辑操作和25个细粒度任务类别的受控基准，通过控制时间跨度和推理复杂度进行难度可控评估，并支持中间状态诊断。

Toward Mitigating Process-Induced Performance Degradation in 3.5D Heterogeneous Packages via Pre-Silicon Firmware Co-Optimization

通过预硅固件协同优化减轻3.5D异构封装中工艺引起的性能退化

Chi Fei Chung

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出一种物理感知的预测性固件调度层XRM-SSD V24/V7.0，通过热-电协同仿真和负载密度驱动的热提示，实现3.5D封装中电压轨预置，显著降低热漂移和泄漏电流，释放20-30%计算能力并减少65-68% EDA保护带。

Comments 22 pages, 6 figures

Ask, Solve, Generate: Self-Evolving Unified Multimodal Understanding and Generation via Self-Consistency Rewards

Ask, Solve, Generate: 通过自一致性奖励实现自我进化的统一多模态理解与生成

Ritesh Thawkar, Shravan Venkatraman, Omkar Thawakar, Abdelrahman Shaker, Fahad Khan, Hisham Cholakkal, Salman Khan, Rao Muhammad Anwer

专题命中 评测与基准 ：post-training(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 提出一个自我进化的训练框架，通过内部角色（提议者、求解者、生成者）和自一致性信号，无需人工标注或外部奖励模型，同时提升统一多模态模型的理解与生成能力。

CORTEX: A Structured Reasoning Benchmark for Trustworthy 3D Chest CT MLLMs

CORTEX：用于可信3D胸部CT多模态大语言模型的结构化推理基准

Hashmat Shadab Malik, Anees Ur Rehman Hashmi, Numan Saeed, Muzammal Naseer, Salman Khan, Christoph Lippert

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Hasso Plattner Institute（哈索·普拉特纳研究所） ； Khalifa University（哈利法大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出CORTEX基准，通过四阶段诊断推理轨迹和阶段级评估协议，为3D胸部CT多模态大语言模型提供结构化监督与验证，包含76,177个验证推理轨迹。

PhysReflect-VLA: Physical Feasibility and Self-Reflective Regulation for Reliable Vision-Language-Action Policies

PhysReflect-VLA：面向可靠视觉-语言-动作策略的物理可行性与自反思调节

Jiayu Yang, Tao Yang, Weijun Li, Xiang Chang, Fei Chao, Changjing Shang, Qiang Shen

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； Aberystwyth University（阿伯里斯特威斯大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出PhysReflect-VLA框架，通过物理可行性评估和结构化自反思增强VLA策略，在闭环控制中实现稳定多阶段操作，平均成功率提升5.4%。

DiCoBench: Benchmarking Multi-Image Fine-Grained Perception via Differential and Commonality Visual Cues

DiCoBench: 通过差异性和共性视觉线索进行多图像细粒度感知的基准测试

Geng Li, Yuxin Peng

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出DiCoBench，一个包含765个样本的高分辨率多图像基准，通过差异性和共性视觉线索评估多模态大模型的细粒度感知能力，发现顶尖模型与人类准确率（98.3%）差距显著。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page with code: https://github.com/PKU-ICST-MIPL/DICO_Bench_ECCV2026