多模态大模型

Single-Sample Black-Box Membership Inference Attack against Vision-Language Models via Cross-modal Semantic Alignment

通过跨模态语义对齐实现面向视觉-语言模型的单样本黑盒成员推断攻击

Jiaqing Li, Yajuan Lu, Xiaochuan Shi, Gang Wu, ZhongYuan Wang, Chao Liang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Tarim University（塔里木大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于跨模态语义对齐的新型成员推断攻击框架，针对视觉-语言模型在单样本和黑盒场景下的数据安全风险进行评估，通过量化联合嵌入空间中的对齐程度，显著提升了攻击性能。

t-gems: text-guided exit modules for decreasing clip image encoder

t-gems: 基于文本引导的退出模块用于减少clip图像编码器

Alberto Presta, Grzegorz Stefanski, Michal Byra, Krzysztof Arendt

机构 * Samsung AI Center Warsaw（三星AI中心华沙） ； Institute of Fundamental Technological Research, PAS, Warsaw（基础技术研究所，波兰科学院，华沙） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；image-text(abstract)

AI总结 本文提出t-gems文本引导退出模块，通过利用编码器中间层的语义内容分布，减少clip图像编码器的计算成本，同时保持跨模态理解性能。

Comments Accepted at ICASSP 2026

CATA: Continual Machine Unlearning via Conflict-Averse Task Arithmetic

CATA: 通过冲突厌恶任务算术实现持续机器去学习

Shen Lin, Junhao Dong, Rongjie Chen, Xiaoyu Zhang, Li Xu, Xiaofeng Chen

机构 * Fujian Normal University（福建师范大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 本文首次研究了视觉语言模型的持续去学习问题，提出CATA方法，通过冲突厌恶任务算术有效解决去学习中的有效性、模型保真度和持续性挑战。

Medical Context Distorts Decisions in Clinical Vision Language Models

医学语境扭曲了临床视觉语言模型的决策

David Restrepo, Ira Ktena, Maria Vakalopoulou, Stergios Christodoulidis, Enzo Ferrante

机构 * MICS（医学信息学中心） ； CentraleSupélec - Université Paris-Saclay（中央超导学院 - 巴黎萨克雷大学） ； Cancer Data Science Unit（癌症数据科学单元） ； IHU PRISM ； National Institute in Precision Oncology（精准肿瘤学国家研究所） ； University Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学） ； CentraleSupelec（中央超导学院） ； Gustave Roussy（儒勒-维维安-圣拉扎尔医院） ； INSERM（国家医学研究院） ； CONICET（阿根廷国家科研与技术创新委员会） ； Universidad de Buenos Aires（布宜诺斯艾利斯大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 本文研究了医学语境对临床视觉语言模型决策的影响，发现模型在整合医学记录的视觉和文本信息时存在模态依赖、无关历史依赖和提示敏感性等问题，强调了在临床应用前需要建立明确的保障措施。

KVCapsule: Efficient Sequential KV Cache Compression for Vision-Language Models with Asymmetric Redundancy

KVCapsule: 用于视觉-语言模型的高效序列KV缓存压缩方法：不对称冗余

Yingbing Huang, Tharun Adithya Srikrishnan, Steven K. Reinhardt, Deming Chen

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； AMD 纠错

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

AI总结 本文提出KVCapsule，一种针对视觉语言模型的KV缓存压缩框架，通过轻量压缩和重建组件实现内存节省，提升吞吐量并减少内存占用，同时保持精度。

CAVE: A Structured Credit Assignment Approach for Fragmented Visual Evidence Reasoning

CAVE：一种用于碎片化视觉证据推理的结构化信用分配方法

Tengda Guo, Jie Leng, Hanlei Li, Yaoyuan Liang, Qingyue Zhang, Dian Yang, Mingyu Zhang, Yuhua Fu, Shao-Lun Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

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

AI总结 CAVE通过结构化过程-奖励机制提升碎片化视觉推理能力，引入三个互补信号优化推理步骤，提升模型可靠性与鲁棒性。

Comments 24 pages, 6 figures. Preprint

ALIGN: A Vision-Language Framework for High-Accuracy Accident Location Inference through Geo-Spatial Neural Reasoning

ALIGN：一种通过地理空间神经推理进行高精度事故位置推断的视觉-语言框架

MD Thamed Bin Zaman Chowdhury, Moazzem Hossain

机构 * Department of Civil Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学土木工程系） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ALIGN框架，通过视觉-语言模型整合文本和图像数据，以高精度推断事故位置，显著优于传统文本解析方法，实现了亚公里级的定位精度。

Test-Time Hinting for Black-Box Vision-Language Models

测试时提示法用于黑盒视觉-语言模型

Kaihua Hou, Abhijith Varma Mudunuri, Jiaxing Qiu, Roxana Daneshjou, Thomas Hartvigsen, Ahmed Alaa

机构 * AlaaLab（Alaa实验室） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出测试时提示法，通过单次VLM调用提升性能，无需开放权重模型访问，适用于前沿闭源模型。方法通过轻量提示生成器预测提示，引导VLM避开常见错误模式，提升自然图像VQA基准的准确率。

QuIVer: Rethinking ANN Graph Topology via Training-Free Binary Quantization

QuIVer：通过无训练二进制量化重新思考ANN图拓扑

Wenxuan Xiao, Zhiyou Wang, Chengcheng Li

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文研究了二进制量化能否定义图拓扑本身，并提出了QuIVer，一个无需训练的ANN图索引，在2位Sign-Magnitude二进制量化度量空间中完成边选择、多样性剪枝和束搜索导航，揭示了二进制量化拓扑在不同数据集上的适用边界，提出了可验证的工业向量搜索系统在压缩、吞吐量和通用数据兼容性之间的不可能三角。

Comments 16 pages, 3 figures, 14 tables, 1 algorithm