多模态大模型

A High-Quality Dataset and Reliable Evaluation for Interleaved Image-Text Generation

一种高质量数据集和可靠的评估方法用于交错图像-文本生成

Yukang Feng, Jianwen Sun, Chuanhao Li, Zizhen Li, Jiaxin Ai, Fanrui Zhang, Yifan Chang, Sizhuo Zhou, Shenglin Zhang, Yu Dai, Kaipeng Zhang

机构 * Nankai University（南开大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanda AI Research（尚德人工智能研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 多模态评测 ：image-text(title,abstract)；multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 InterSyn数据集通过高质量、大规模和多样化指导设计，提升LMMs在图像-文本生成任务中的性能，并提出SynJudge评估方法，全面评估内容和跨模态交互质量。

Comments Accepted in ICLR2026

Vision-R1: Incentivizing Reasoning Capability in Multimodal Large Language Models

Vision-R1: 促进多模态大语言模型推理能力的激励方法

Wenxuan Huang, Bohan Jia, Zijie Zhai, Shaosheng Cao, Zheyu Ye, Fei Zhao, Zhe Xu, Xu Tang, Yao Hu, Shaohui Lin

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 Vision-R1通过构建高质量多模态CoT数据集和渐进性思维抑制训练策略，提升多模态推理能力，在数学推理基准中取得显著成绩。

Comments Accepted to ICLR 2026. Code is available at https://github.com/Osilly/Vision-R1

WildCross: A Cross-Modal Large Scale Benchmark for Place Recognition and Metric Depth Estimation in Natural Environments

WildCross: 一种用于自然环境中地方识别和度量深度估计的跨模态大规模基准

Joshua Knights, Joseph Reid, Kaushik Roy, David Hall, Mark Cox, Peyman Moghadam

专题命中 多模态评测 ：cross-modal(title,abstract)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 WildCross是一个用于自然环境中地方识别和度量深度估计的跨模态大规模基准，通过提供大规模数据集和实验验证，推动多模态机器人感知技术的发展。

Comments IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA) 2026

Grounding-IQA: Grounding Multimodal Language Model for Image Quality Assessment

Grounding-IQA: 多模态语言模型的接地图像质量评估

Zheng Chen, Xun Zhang, Wenbo Li, Renjing Pei, Fenglong Song, Xiongkuo Min, Xiaohong Liu, Xin Yuan, Yong Guo, Yulun Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Westlake University（西湖大学） ； Huawei（华为） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出grounding-IQA任务范式，通过结合多模态指称与图像质量评估，实现更细粒度的图像质量感知。

Comments Accepted to ICLR 2026. Code is available at: https://github.com/zhengchen1999/Grounding-IQA

MC-Search: Evaluating and Enhancing Multimodal Agentic Search with Structured Long Reasoning Chains

MC-Search：基于结构化长推理链评估和增强多模态代理搜索

Xuying Ning, Dongqi Fu, Tianxin Wei, Mengting Ai, Jiaru Zou, Ting-Wei Li, Hanghang Tong, Yada Zhu, Hendrik Hamann, Jingrui He

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Meta ； IBM Research（IBM研究院） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MC-Search是首个针对代理MM-RAG的基准，通过结构化长推理链评估和增强多模态代理搜索，揭示了系统性问题并改进了模型的规划和检索能力。

Comments ICLR 2026

Unveiling the Cognitive Compass: Theory-of-Mind-Guided Multimodal Emotion Reasoning

揭示认知罗盘：基于理论of-Mind的多模态情感推理

Meng Luo, Bobo Li, Shanqing Xu, Shize Zhang, Qiuchan Chen, Menglu Han, Wenhao Chen, Yanxiang Huang, Hao Fei, Mong-Li Lee, Wynne Hsu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出HitEmotion基准和TMPO方法，通过理论of-Mind引导多模态情感推理，提升模型情感理解和认知能力。

Comments Accepted by ICLR 2026

SurgFusion-Net: Diversified Adaptive Multimodal Fusion Network for Surgical Skill Assessment

SurgFusion-Net：用于外科技能评估的多样化自适应多模态融合网络

Runlong He, Freweini M. Tesfai, Matthew W. E. Boal, Nazir Sirajudeen, Dimitrios Anastasiou, Jialang Xu, Mobarak I. Hoque, Philip J. Edwards, John D. Kelly, Ashwin Sridhar, Abdolrahim Kadkhodamohammadi, Dhivya Chandrasekaran, Matthew J. Clarkson, Danail Stoyanov, Nader Francis, Evangelos B. Mazomenos

机构 * UCL Hawkes Institute and the Department of Medical Physics & Biomedical Engineering, UCL（UCL哈维斯研究所及UCL医学物理与生物医学工程系） ； UCL Hawkes Institute and the Department of Computer Science, UCL（UCL哈维斯研究所及UCL计算机科学系） ； UCL Hawkes Institute and the Division of Informatics, Imaging & Data Sciences, The University of Manchester（UCL哈维斯研究所及信息学、成像与数据科学系，曼彻斯特大学） ； UCL Hospitals NHS Foundation Trust（UCL医院 NHS基金会信托） ； Griffin Institute, Northwick Park and St Mark’s Hospital（格里芬研究所，北wick公园及圣马可医院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SurgFusion-Net通过引入DRA策略和两个新的临床数据集，提升了多模态外科技能评估的准确性和可靠性。

MMR-Life: Piecing Together Real-life Scenes for Multimodal Multi-image Reasoning

MMR-Life: 组合真实场景以进行多模态多图像推理

Jiachun Li, Shaoping Huang, Zhuoran Jin, Chenlong Zhang, Pengfei Cao, Yubo Chen, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所认知与决策智能复杂系统重点实验室） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学交叉学科学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 MMR-Life是一个评估多模态多图像推理能力的综合基准，通过现实场景中的多图像信息整合和多种推理类型测试，揭示了现有模型在复杂推理任务中的挑战和性能差异。

Comments Accepted by ICLR 2026, 78 pages, 60 figures

Vision-DeepResearch Benchmark: Rethinking Visual and Textual Search for Multimodal Large Language Models

视觉-深度研究基准：重新思考多模态大语言模型的视觉和文本搜索

Yu Zeng, Wenxuan Huang, Zhen Fang, Shuang Chen, Yufan Shen, Yishuo Cai, Xiaoman Wang, Zhenfei Yin, Lin Chen, Zehui Chen, Shiting Huang, Yiming Zhao, Xu Tang, Yao Hu, Philip Torr, Wanli Ouyang, Shaosheng Cao

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出Vision-DeepResearch基准，通过精心设计的问题评估多模态大语言模型的视觉与文本搜索能力，并引入多轮裁剪搜索流程提升实际检索性能。

Adaptive Confidence Regularization for Multimodal Failure Detection

多模态故障检测的自适应置信度正则化

Moru Liu, Hao Dong, Olga Fink, Mario Trapp

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； Fraunhofer IKS（弗劳恩霍夫研究所） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出自适应置信度正则化方法，通过检测多模态预测中的置信度退化，提升故障识别的可靠性。

Comments Accepted by CVPR 2026

Culture In a Frame: C$^3$B as a Comic-Based Benchmark for Multimodal Culturally Awareness

文化在框架中：C$^3$B作为基于漫画的多模态文化意识基准

Yuchen Song, Andong Chen, Wenxin Zhu, Kehai Chen, Xuefeng Bai, Muyun Yang, Tiejun Zhao

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 C$^3$B是一个基于漫画的多模态文化意识基准，旨在评估和提升多语言、多任务和多文化环境下MLLMs的文化理解能力。

Multimodal Modular Chain of Thoughts in Energy Performance Certificate Assessment

多模态模块化思维链在能源性能证书评估中的应用

Zhen Peng, Peter J. Bentley

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于多模态模块化思维链的低成本EPC预评估方法，通过结构化提示实现对EPC评分的序数结构捕捉，实验表明其在数据稀缺环境下具有显著优势。

SportR: A Benchmark for Multimodal Large Language Model Reasoning in Sports

SportR：多模态大语言模型在体育中的推理基准

Haotian Xia, Haonan Ge, Junbo Zou, Hyun Woo Choi, Xuebin Zhang, Danny Suradja, Botao Rui, Ethan Tran, Wendy Jin, Zhen Ye, Xiyang Lin, Christopher Lai, Shengjie Zhang, Junwen Miao, Shichao Chen, Rhys Tracy, Vicente Ordonez, Weining Shen, Hanjie Chen

机构 * Department of Computer Science, Rice University（Rice大学计算机科学系） ； Ken Kennedy Institute, Rice University（Rice大学肯尼迪研究所） ； Department of Statistics, University of California, Irvine（伊利诺伊大学欧文分校统计系） ； College of Sciences, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院科学学院） ； Department of Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学应用数学与统计学系） ； Department of Computer Science, University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校计算机科学系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SportR是一个多体育大规模基准，旨在训练和评估多模态大语言模型在体育推理中的能力，通过精细的视觉感知和规则推理任务提升模型性能。

Benchmarking LLM Summaries of Multimodal Clinical Time Series for Remote Monitoring

对多模态临床时间序列远程监测的LLM摘要进行基准测试

Aditya Shukla, Yining Yuan, Ben Tamo, Yifei Wang, Micky Nnamdi, Shaun Tan, Jieru Li, Benoit Marteau, Brad Willingham, May Wang

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Shepherd Center（Shepherd中心） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于事件的评估框架，评估多模态临床时间序列摘要的可靠性，发现视觉方法在事件对齐上表现最佳。

PathMoE: Interpretable Multimodal Interaction Experts for Pediatric Brain Tumor Classification

PathMoE：用于儿童脑肿瘤分类的可解释多模态交互专家

Jian Yu, Joakim Nguyen, Jinrui Fang, Awais Naeem, Zeyuan Cao, Sanjay Krishnan, Nicholas Konz, Tianlong Chen, Chandra Krishnan, Hairong Wang, Edward Castillo, Ying Ding, Ankita Shukla

机构 * University of Texas（德克萨斯大学） ； Dell Children’s Medical Center（德尔儿童医学中心） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Nevada, Reno（内华达大学里诺分校） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PathMoE通过整合多模态信息提升儿童脑肿瘤分类性能，揭示了不同模态间的交互作用。

AgentVista: Evaluating Multimodal Agents in Ultra-Challenging Realistic Visual Scenarios

AgentVista: 评估在超挑战性现实视觉场景中的多模态代理

Zhaochen Su, Jincheng Gao, Hangyu Guo, Zhenhua Liu, Lueyang Zhang, Xinyu Geng, Shijue Huang, Peng Xia, Guanyu Jiang, Cheng Wang, Yue Zhang, Yi R. Fung, Junxian He

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 AgentVista 是一个评估多模态代理在超挑战性现实视觉场景中能力的基准，通过真实场景和复杂工具交互任务揭示现有模型在长时间多模态工具使用方面的不足。

Comments The project website is available at https://agentvista-bench.github.io/, and the code is available at https://github.com/hkust-nlp/AgentVista

Hepato-LLaVA: An Expert MLLM with Sparse Topo-Pack Attention for Hepatocellular Pathology Analysis on Whole Slide Images

Hepato-LLaVA：一种基于稀疏拓扑包注意力机制的专家多模态大语言模型，用于肝细胞病理分析的整张图像

Yuxuan Yang, Zhonghao Yan, Yi Zhang, Bo Yun, Muxi Diao, Guowei Zhao, Kongming Liang, Wenbin Li, Zhanyu Ma

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（人工智能学院，北京邮电大学） ； Department of Pathology, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College（pathology department, 国家癌症中心/国家癌症临床研究中心/癌症医院, 中国医学科学院和北京协和医学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：MLLM(title)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Hepato-LLaVA通过稀疏拓扑包注意力机制和HepatoPathoVQA数据集，实现肝细胞病理分析的高精度诊断与描述。

Comments 10 pages, 3 figures

UNICBench: UNIfied Counting Benchmark for MLLM

UNICBench: 多模态多层级计数基准与评估工具包

Chenggang Rong, Tao Han, Zhiyuan Zhao, Yaowu Fan, Jia Wan, Song Guo, Yuan Yuan, Junyu Gao

机构 * Northwestern Polytechnical University（北华大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究所） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

专题命中 多模态评测 ：MLLM(title)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UNICBench是一个统一的多模态计数基准，通过准确的地面真实值和分层报告，评估45种最先进的MLLMs在图像、文本和音频计数任务上的性能，揭示了模型在推理和难分支上的不足。

Comments This paper has been accepted by CVPR 2026

LifeEval: A Multimodal Benchmark for Assistive AI in Egocentric Daily Life Tasks

LifeEval: 一种面向日常生活中自体视角的多模态基准，用于辅助AI

Hengjian Gao, Kaiwei Zhang, Shibo Wang, Mingjie Chen, Qihang Cao, Xianfeng Wang, Yucheng Zhu, Xiongkuo Min, Wei Sun, Dandan Zhu, Guangtao Zhai

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai University of Electric Power（上海电力大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 LifeEval 是一个面向日常生活中自体视角的多模态基准，用于评估实时任务导向的人机协作，揭示了在动态环境中实现有效交互的挑战。

CircuitSense: A Hierarchical MLLM Benchmark Bridging Visual Comprehension and Symbolic Reasoning in Engineering Design Process

CircuitSense: 一种层次化的MLLM基准，连接视觉理解和符号推理在工程设计过程

Arman Akbari, Jian Gao, Yifei Zou, Mei Yang, Jinru Duan, Dmitrii Torbunov, Yanzhi Wang, Yihui Ren, Xuan Zhang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Brookhaven National Laboratory（布鲁克海文国家实验室） 纠错

专题命中 多模态评测 ：MLLM(title)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CircuitSense提出一个层次化基准，评估工程设计中视觉理解与符号推理的能力，揭示闭源模型在符号推导上的不足，强调数学理解对电路综合的重要性。

M3-AD: Reflection-aware Multi-modal, Multi-category, and Multi-dimensional Benchmark and Framework for Industrial Anomaly Detection

M3-AD：面向工业异常检测的反思-aware 多模态、多类别和多维基准与框架

Chao Huang, Yanhui Li, Yunkang Cao, Wei Wang, Hongxi Huang, Jie Wen, Wenqi Ren, Xiaochun Cao

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Hunan University（湖南大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title)；multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 M3-AD提出了一种反思-aware 的多模态框架，通过RA-Monitor提升工业异常检测的鲁棒性和可靠性。

ICYM2I: The illusion of multimodal informativeness under missingness

ICYM2I: 多模态信息性在缺失情况下的错觉

Young Sang Choi, Vincent Jeanselme, Pierre Elias, Shalmali Joshi

机构 * Department of Biomedical Informatics, Columbia University（生物医学信息学系，哥伦比亚大学） ； Seymour, Paul, and Gloria Milstein Division of Cardiology, Department of Medicine, Columbia University Irving Medical Center（塞缪尔、保罗和格洛丽亚米尔斯坦心脏病科，哥伦比亚大学伊万格琳医学中心） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 ICYM2I框架通过逆概率加权修正，解决多模态学习中因缺失模式变化导致的信息增益估计偏差问题。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

Seeing Beyond 8bits: Subjective and Objective Quality Assessment of HDR-UGC Videos

超越8位：HDR-UGC视频的主观和客观质量评估

Shreshth Saini, Bowen Chen, Neil Birkbeck, Yilin Wang, Balu Adsumilli, Alan C. Bovik

机构 * Laboratory for Image and Video Engineering (LIVE), UT Austin（图像与视频工程实验室（LIVE），得克萨斯大学奥斯汀分校） ； Google/YouTube（谷歌/YouTube） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出HDR-Q，首个针对HDR-UGC视频的多模态大语言模型，通过HDR感知编码器和HAPO框架实现超越8位的高质量视频评估。

Customizing Visual Emotion Evaluation for MLLMs: An Open-vocabulary, Multifaceted, and Scalable Approach

为MLLMs定制视觉情绪评估：一种开放词汇、多维且可扩展的方法

Daiqing Wu, Dongbao Yang, Sicheng Zhao, Can Ma, Yu Zhou

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； VCIP & TMCC & DISSec, College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理学与认知科学系） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种开放词汇、多维且可扩展的方法，用于定制MLLMs的视觉情绪评估，通过情绪陈述判断任务和自动化流程，评估现有模型在情绪识别和上下文判断中的表现，并揭示其局限性。

Comments Accepted by ICLR 2026

FiLo: Zero-Shot Anomaly Detection by Fine-Grained Description and High-Quality Localization

FiLo：通过细粒度描述和高质量定位实现零样本异常检测

Zhaopeng Gu, Bingke Zhu, Guibo Zhu, Yingying Chen, Hao Li, Ming Tang, Jinqiao Wang

机构 * Foundation Model Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院自动化研究所基础模型研究中心） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； Objecteye Inc., Beijing, China（Objecteye公司） ； Central South University, Hunan, China（中南大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FiLo通过细粒度描述和高质量定位实现零样本异常检测，提升检测和定位性能。

Comments Accepted by ACM MM 2024

VisJudge-Bench: Aesthetics and Quality Assessment of Visualizations

VisJudge-Bench: 可视化美学与质量评估

Yupeng Xie, Zhiyang Zhang, Yifan Wu, Sirong Lu, Jiayi Zhang, Zhaoyang Yu, Jinlin Wang, Sirui Hong, Bang Liu, Chenglin Wu, Yuyu Luo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； DeepWisdom（深智科技） ； Université de Montréal & Mila（蒙特利尔大学及Mila） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 VisJudge-Bench提出首个可视化质量评估基准，通过VisJudge模型显著提升对可视化美学和质量的判断精度。

Comments 62 pages, 27 figures, 8 tables. Accepted at ICLR 2026

Meta-Adaptive Prompt Distillation for Few-Shot Visual Question Answering

元适应性提示蒸馏用于少样本视觉问答

Akash Gupta, Amos Storkey, Mirella Lapata

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出元适应性提示蒸馏方法，通过固定软提示提升少样本视觉问答性能，实验表明在低数据情况下优于ICL和参数高效微调方法。

Comments ICLR 2026

VizQStudio: Iterative Visualization Literacy MCQs Design with Simulated Students

VizQStudio: 基于模拟学生的迭代可视化素养多选题设计

Zixin Chen, Yuhang Zeng, Sicheng Song, Yanna Lin, Xian Xu, Huamin Qu, Meng Xia

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract)

AI总结 VizQStudio通过模拟学生帮助教师迭代设计高质量可视化素养多选题，提升评估设计的灵活性和适应性。

Comments TVCG fast track (PVIS 2026 TVCG Track) under review

From Static Repositories to Agentic Knowledge Webs: ResearchTwin and the S-Index for Federated Human-AI Research Discovery

从静态仓库到代理知识网络：ResearchTwin和S-指数用于联邦人机研究发现

Martin G. Frasch

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；multi-modal(abstract)

AI总结 ResearchTwin通过S-指数量化多模态研究影响，利用联邦架构实现人机协同的知识发现。

Comments 15 pages, 1 figure, https://github.com/martinfrasch/ResearchTwin

OmniCT: Towards a Unified Slice-Volume LVLM for Comprehensive CT Analysis

OmniCT：迈向统一的切片-体积LVLM以实现全面的CT分析

Tianwei Lin, Zhongwei Qiu, Wenqiao Zhang, Jiang Liu, Yihan Xie, Mingjian Gao, Zhenxuan Fan, Zhaocheng Li, Sijing Li, Zhongle Xie, Peng LU, Yueting Zhuang, Ling Zhang, Beng Chin Ooi, Yingda Xia

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里云学术院） ； Hupan Lab（虎派实验室） 纠错

专题命中 多模态评测 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 OmniCT提出了一种统一的切片-体积LVLM，通过空间一致性增强、器官级语义增强和MedEval-CT数据集，实现了全面的CT分析。