多模态大模型

Gastric-X: A Multimodal Multi-Phase Benchmark Dataset for Advancing Vision-Language Models in Gastric Cancer Analysis

Gastric-X：一种多模态多阶段基准数据集，用于推进胃癌分析中的视觉-语言模型

Sheng Lu, Hao Chen, Rui Yin, Juyan Ba, Yu Zhang, Yuanzhe Li

机构 * Ruijin Hospital（瑞金医院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Nanjing First Hospital（南京市第一医院） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 Gastric-X通过1700例胃癌病例数据，评估视觉-语言模型在胃癌诊断中的多阶段任务能力，推动医疗领域VLM发展。

Comments Computer Vision and Pattern Recognition 2026

Multimodal Dataset Distillation via Phased Teacher Models

通过分阶段教师模型进行多模态数据集蒸馏

Shengbin Guo, Hang Zhao, Senqiao Yang, Chenyang Jiang, Yuhang Cheng, Xiangru Peng, Rui Shao, Zhuotao Tian

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PTM-ST框架，通过分阶段教师建模和快捷路径轨迹构建策略，解决多模态数据集蒸馏中的跨阶段性能差距和教师轨迹不稳定问题，提升蒸馏过程的稳定性和表达性。

Comments Accepted to ICLR 2026

Can MLLMs Read Students' Minds? Unpacking Multimodal Error Analysis in Handwritten Math

能够理解学生的思维吗？解析手写数学中的多模态错误分析

Dingjie Song, Tianlong Xu, Yi-Fan Zhang, Hang Li, Zhiling Yan, Xing Fan, Haoyang Li, Lichao Sun, Qingsong Wen

机构 * Lehigh University（里海大学） ； Squirrel Ai Learning（松鼠AI学习） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 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 本文提出ScratchMath基准测试，用于解释和分类学生手写数学草稿中的错误，评估16种MLLMs显示其在视觉识别和逻辑推理方面存在显著差距，专有模型表现更优。

Comments Accepted by the 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED'26)

Demographic Fairness in Multimodal LLMs: A Benchmark of Gender and Ethnicity Bias in Face Verification

多模态大语言模型中的人口公平性：面部验证中性别和种族偏见的基准测试

Ünsal Öztürk, Hatef Otroshi Shahreza, Sébastien Marcel

机构 * Idiap Research Institute（Idiap 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 本文评估了九种开源多模态大语言模型在面部验证协议中的表现，揭示了不同种族和性别群体间的偏见差异，发现专用面部模型在性能和公平性上均优于通用模型。

Comments Accepted in CVPR 2026 workshops

Hyper-Connections for Adaptive Multi-Modal MRI Brain Tumor Segmentation

超连接用于自适应多模态MRI脑肿瘤分割

Lokendra Kumar, Shubham Aggarwal

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

AI总结 本文提出超连接用于体积多模态脑肿瘤分割，通过在五个架构中替代固定残差连接，提升BraTS 2021数据集上模型性能，尤其在增强肿瘤区域表现突出。

Comments 29 pages,6 tables,17 figures

A Geolocation-Aware Multimodal Approach for Ecological Prediction

一种面向地理定位的多模态方法用于生态预测

Valerie Zermatten, Chiara Vanalli, Gencer Sumbul, Diego Marcos, Devis Tuia

机构 * ECEO, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（ECEO，洛桑联邦理工学院（EPFL）） ； INRIA, University of Montpellier（法国国家信息与自动化研究所（INRIA），蒙彼利埃大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GAMMA方法，通过显式空间上下文融合异构生态数据，提升环境预测性能，并展示其在大规模环境制图和生物多样性监测中的潜力。

Comments under review

Widget2Code: From Visual Widgets to UI Code via Multimodal LLMs

Widget2Code: 通过多模态大语言模型从视觉小部件到UI代码

Houston H. Zhang, Tao Zhang, Baoze Lin, Yuanqi Xue, Yincheng Zhu, Huan Liu, Li Gu, Linfeng Ye, Ziqiang Wang, Xinxin Zuo, Yang Wang, Yuanhao Yu, Zhixiang Chi

机构 * McMaster University（麦克马斯特大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Concordia University（康考迪亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Widget2Code任务，通过多模态大语言模型提升小部件到UI代码的生成能力，设计了图像-only基准测试和WidgetFactory框架，提升视觉保真度。

Comments CVPR 2026, Code: https://github.com/Djanghao/widget2code

SPR-128K: A New Benchmark for Spatial Plausibility Reasoning with Multimodal Large Language Models

SPR-128K：一种多模态大语言模型空间合理性推理的新基准

Zhiyuan Hu, Zheng Sun, Yi Wei, Long Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Health Information Technology Limited（阿里巴巴健康信息技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出SPR-128K数据集及DPA-GRPO方法，解决图像筛选中多模态大语言模型空间推理能力不足的问题，实验表明小型模型在该任务上优于主流模型。

How Far Are Vision-Language Models from Constructing the Real World? A Benchmark for Physical Generative Reasoning

视觉-语言模型距离构建现实世界还有多远？一个物理生成推理的基准测试

Luyu Yang, Yutong Dai, An Yan, Viraj Prabhu, Ran Xu, Zeyuan Chen

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce 人工智能研究院） 纠错

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DreamHouse基准测试，评估视觉-语言模型在物理生成推理能力上的不足，通过住宅木构架建造领域验证模型在结构、施工可行性等约束下的生成能力。

NeuroVLM-Bench: Evaluation of Vision-Enabled Large Language Models for Clinical Reasoning in Neurological Disorders

NeuroVLM-Bench：评估用于神经系统疾病临床推理的视觉增强大语言模型

Katarina Trojachanec Dineva, Stefan Andonov, Ilinka Ivanoska, Ivan Kitanovski, Sasho Gramatikov, Tamara Kostova, Monika Simjanoska Misheva, Kostadin Mishev

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

AI总结 本文评估了视觉增强大语言模型在神经疾病临床推理中的性能，通过多模态模型在MRI和CT数据集上进行基准测试，发现影像属性基本解决，但诊断推理仍具挑战性。

Comments 53 pages, 12 figures. Manuscript submitted to the BMC Medical Informatics and Decision Making journal

AD-CARE: A Guideline-grounded, Modality-agnostic LLM Agent for Real-world Alzheimer's Disease Diagnosis with Multi-cohort Assessment, Fairness Analysis, and Reader Study

AD-CARE：一种基于指南、模态无关的LLM代理，用于多队列评估、公平性分析和读者研究的阿尔茨海默病诊断

Wenlong Hou, Sheng Bi, Guangqian Yang, Lihao Liu, Ye Du, Hanxiao Xue, Juncheng Wang, Yuxiang Feng, Yue Xun, Nanxi Yu, Ning Mao, Mo Yang, Yi Wah Eva Cheung, Ling Long, Kay Chen Tan, Lequan Yu, Xiaomeng Ma, Shaozhen Yan, Shujun Wang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Xuanwu Hospital, Capital Medical University（首都医科大学宣武医院） ； Amazon（亚马逊） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Sany AI（三一人工智能） ； Yantai Yuhuangding Hospital, Qingdao University（青岛大学烟台毓璜顶医院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University（中山大学附属第三医院） 纠错

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

AI总结 AD-CARE通过整合临床指南和多模态数据，实现了多队列中84.9%的诊断准确率，显著提升诊断效率和公平性，适用于阿尔茨海默病的临床决策支持。

Towards Controllable Low-Light Image Enhancement: A Continuous Multi-illumination Dataset and Efficient State Space Framework

面向可控低光照图像增强：一个连续多光照数据集和高效状态空间框架

Hongru Han, Tingrui Guo, Liming Zhang, Yan Su, Qiwen Xu, Zhuohua Ye

机构 * Department of Computer and Information Science, University of Macau（澳门大学计算机与信息科学系） ； School of Automation, China University of Geosciences（中国地质大学自动化学院） ； Department of Electromechanical Engineering, University of Macau（澳门大学机电工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出可控低光照增强(CLE)方法，通过引入CLE-RWKV框架和Light100数据集，解决低光照图像增强中的亮度控制与色度保真冲突问题，提升增强效果的可控性和鲁棒性。

Comments 10 pages, 8 figures

V2U4Real: A Real-world Large-scale Dataset for Vehicle-to-UAV Cooperative Perception

V2U4Real: 一种用于车辆与无人机协同感知的真实世界大规模数据集

Weijia Li, Haoen Xiang, Tianxu Wang, Shuaibing Wu, Qiming Xia, Cheng Wang, Chenglu Wen

机构 * Fujian Key Laboratory of Urban Intelligent Sensing and Computing, Xiamen University, China（福建省城市智能感知与计算重点实验室，厦门大学，中国） ； Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University, China（多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室，厦门大学，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出V2U4Real数据集，用于研究跨视角协同感知，包含56K激光雷达帧、56K多视角图像和700K标注的3D边界框，评估了多种先进模型，展示了V2U协作在提升感知鲁棒性和远距离感知方面的有效性。

Comments Accepted by CVPR2026

Instruction-Guided Lesion Segmentation for Chest X-rays with Automatically Generated Large-Scale Dataset

基于指令的胸部X光片病变分割方法及大规模数据集构建

Geon Choi, Hangyul Yoon, Hyunju Shin, Hyunki Park, Sang Hoon Seo, Eunho Yang, Edward Choi

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Samsung Medical Center（三星医学中心） ； AITRICS 纠错

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

AI总结 本文提出基于指令的病变分割方法，构建首个大规模指令-回答数据集，通过自动化流程生成标注，提升胸部X光片病变分割的实用性与准确性。

Comments Camera-ready version for CVPR 2026

Ges-QA: A Multidimensional Quality Assessment Dataset for Audio-to-3D Gesture Generation

Ges-QA：面向音频到3D手势生成的多维质量评估数据集

Zhilin Gao, Yunhao Li, Sijing Wu, Yuqin Cao, Huiyu Duan, Guangtao Zhai

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

AI总结 本文提出Ges-QA数据集，包含1400个样本，用于评估生成3D手势的质量和音频-手势一致性，采用多模态Transformer网络实现多维度评分，实验表明其在该数据集上达到最优性能。

Comments update the e-mail address

THEMIS: Towards Holistic Evaluation of MLLMs for Scientific Paper Fraud Forensics

THEMIS：迈向多模态大语言模型在科学论文欺诈取证中的全面评估

Tzu-Yen Ma, Bo Zhang, Zichen Tang, Junpeng Ding, Haolin Tian, Yuanze Li, Zhuodi Hao, Zixin Ding, Zirui Wang, Xinyu Yu, Shiyao Peng, Yizhuo Zhao, Ruomeng Jiang, Yiling Huang, Peizhi Zhao, Jiayuan Chen, Weisheng Tan, Haocheng Gao, Yang Liu, Jiacheng Liu, Zhongjun Yang, Jiayu Huang, Haihong E

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 THEMIS通过真实场景和复杂图像评估多模态大语言模型在学术欺诈推理中的能力，引入了五种欺诈类型和16种细粒度操作，揭示模型在不同核心能力上的优劣。

Comments Accepted to ICLR 2026

OptiSAR-Net++: A Large-Scale Benchmark and Transformer-Free Framework for Cross-Domain Remote Sensing Visual Grounding

OptiSAR-Net++：跨领域遥感视觉定位的大型基准和无Transformer框架

Xiaoyu Tang, Jun Dong, Jintao Cheng, Rui Fan

机构 * South China Normal University（华南师范大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tongji University（同济大学） ； Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems（上海自主智能无人系统科学中心） ； State Key Laboratory of Intelligent Autonomous Systems（智能自主系统国家重点实验室） ； Frontiers Science Center for Intelligent Autonomous Systems（智能自主系统前沿科学中心） 纠错

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

AI总结 本文提出OptiSAR-Net++，通过构建首个跨领域遥感视觉定位基准数据集，解决跨领域特征建模、计算效率和细粒度语义区分问题，提升定位精度与效率。

LLaVA-LE: Large Language-and-Vision Assistant for Lunar Exploration

LLaVA-LE：用于月球探索的大型语言和视觉助手

Gokce Inal, Pouyan Navard, Alper Yilmaz

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LLaVA-LE，一个专为月球表面和地下特征分析设计的多模态模型，通过构建大规模月球数据集LLUCID和两阶段训练方法，提升了行星科学领域的视觉语言模型性能。

Comments Accepted in AI4Space Workshop CVPR2026. Website: https://osupcvlab.github.io/LLaVA-LE/, Dataset: https://huggingface.co/datasets/pcvlab/lucid

Adaptive decision-making for stochastic service network design

适应性决策在随机服务网络设计中的应用

Javier Durán-Micco, Bilge Atasoy

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出一种两阶段优化方法，结合元启发式算法、仿真和机器学习，解决物流服务提供商在多模式货运网络中的服务网络设计问题，通过模拟退火算法和自适应替代模型提升解决方案质量和计算效率。

Get RICH or Die Scaling: Profitably Trading Inference Compute for Robustness

获取鲁棒性或死亡扩展：通过推理计算获利地进行鲁棒性交易

Tavish McDonald, Bo Lei, Stanislav Fort, Bhavya Kailkhura, Brian Bartoldson

机构 * Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究探讨了推理计算与模型鲁棒性之间的关系，发现初始鲁棒性足以使模型遵循指令时，推理计算能提升对抗鲁棒性，通过强化视觉编码器可进一步增强模型的鲁棒性。

Comments 23 pages

Journal ref ICLR 2026