多模态大模型

Learning to Deny: Action Denial in Multimodal Large Language Models

学习拒绝：多模态大语言模型中的动作否定

Raiyaan Abdullah, Shehreen Azad, Yogesh Singh Rawat

机构 * Institute of Artificial Intelligence, University of Central Florida（中佛罗里达大学人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出UCF101-AD基准测试，评估多模态大语言模型在强上下文线索下识别动作缺失的能力，发现模型倾向于肯定动作而非验证其真实性，并通过因果图CausalAct减少误报。

Comments Accepted to ECCV 2026 main conference

Reflect-R1: Evidence-Driven Reflection for Self-Correction in Long Video Understanding

Reflect-R1：长视频理解中基于证据驱动的自纠正反思

Shuimu Chen, Yuteng Chen, Yuanshen Guan, Zebang Cheng, Zeyu Zhang, Shengqian Qin, Bin Xia, Jiaran Li, Wenming Yang, Fei Ma

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； University of California（加利福尼亚大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出Reflect-R1框架，通过直觉、验证、仲裁三阶段管道动态检索客观视觉证据，并设计阶段解耦强化学习算法SD-GRPO解决策略耦合，在长视频理解基准上达到最优性能。

Comments 2026 ECCV

MIRTH: Mutual-Information Reasoning with Temporal Hubs for Vision-Language-Action Agents

MIRTH：面向视觉-语言-动作智能体的基于互信息推理的时间枢纽

Hao Sun, Yu Song, Shiyu Teng, Ziwei Niu, Yen-Wei Chen

机构 * College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University（立命馆大学信息科学与工程学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MIRTH框架，通过双尺度时间记忆枢纽、互信息优化的潜在推理令牌和并行动作解码，解决VLA模型的时间短视、推理鸿沟和推理低效问题，在LIBERO和真实机器人上达到SOTA并展现错误恢复能力。

Comments Accepted as main conference paper at ACL 2026

RASR: Retrieval-Augmented Semantic Reasoning for Fake News Video Detection

RASR：基于检索的语义推理用于虚假新闻视频检测

Hui Li, Peien Ding, Jun Li, Guoqi Ma, Zhanyu Liu, Ge Xu, Junfeng Yao, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； School of Computer Science and Information Security, Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学计算机科学与信息安全学院） ； School of Computer and Big Data, Minjiang University（闽江学院计算机与大数据学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出RASR框架，通过跨实例语义解析器和检索器、领域引导多模态推理模块和多视图特征解耦融合模块，提升虚假新闻视频检测的准确性和跨域泛化能力。

Comments The paper needs revision, and the experiments need to be expanded

EgoVITA: Learning to Plan and Verify for Egocentric Video Reasoning

EgoVITA：学习规划与验证以实现自我中心视频推理

Yogesh Kulkarni, Pooyan Fazli

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出EgoVITA框架，通过先规划自我中心动作序列再以第三方视角验证时空一致性的方法，提升自我中心视频推理的准确性。

Comments ECCV 2026

EgoCogNav: Cognition-aware Human Egocentric Navigation

EgoCogNav: 认知感知的人类自我中心导航

Zhiwen Qiu, Ziang Liu, Wenqian Niu, Tapomayukh Bhattacharjee, Saleh Kalantari

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出EgoCogNav多模态自我中心导航框架，联合预测路径不确定性、轨迹和头部运动，并引入CEN数据集，实验表明其能学习与人类扫描、犹豫等行为相关的感知不确定性。

Comments 15 pages, 4 figures

Individual-specific precision neuroimaging of learning-related plasticity

个体特异性精确神经影像学中的学习相关可塑性研究

Simon Leipold, Ryssa Moffat

专题命中 视频多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出一种个体特异性精确方法，通过高频采集高质量神经影像数据，追踪个体神经变化，结合行为测量和多模态技术，提升对学习轨迹的敏感度和个性化技能学习的理解。

Journal ref Neuroscience & Biobehavioral Reviews (2026), 188, 106824