多模态大模型

FusionRS: A Large-Scale RGB-Infrared-Style Remote Sensing Dataset for Cross-Modal Vision-Language Learning

FusionRS: 用于双模态视觉-语言基础模型的大规模RGB-红外遥感数据集

Jiaju Han, Ben Zhang, Xuemeng Sun, Qike Zhang, Yuxian Dong, Dingyi Lu, Chengyin Hu, Luwei Yang, Fengyu Zhang, Yiwei Wei, Jiujiang Guo

机构 * China University of Petroleum-Beijing at Karamay（中国石油大学（北京）克拉玛依校区） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 针对遥感视觉-语言模型缺乏红外数据的问题，提出首个大规模RGB-红外-文本数据集FusionRS，通过翻译RGB图像为红外风格并配以红外感知描述，训练双模态基础模型，提升RGB-红外对齐和双模态字幕生成性能。

Parameter-Efficient CLIP Adaptation for 3D Understanding via Unified Tokenization

用于3D理解的参数高效CLIP适配：通过统一分词实现

Guofeng Mei, Qinfeng Xiao, Bin Ren, Luigi Riz, Juan Liu, Xiaoshui Huang, Xu Zheng, Nicu Sebe, Ming-Hsuan Yang, Fabio Poiesi

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·科塞拉基金会） ； University of Trento（特伦托大学） ； University of Pisa（比萨大学） ； Beijing Forestry University（北京林业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科技大学） ； Shandong University（山东大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 本文提出参数高效框架UTok3D，通过学习尺度归一化3D分词器，实现冻结CLIP视觉主干在无标注情况下对不同尺度点云的复用，完成3D分割任务。

Comments 14 pages, tokenizer

ActionCache: Training-Free Acceleration for Vision-Language-Action Models with Action Caching and Refinement

基于动作缓存与优化的视觉-语言-动作模型免训练加速

Ryuji Oi, Hikari Otsuka, Kosuke Matsushima, Yuki Ichikawa, Masato Motomura, Tatsuya Kaneko, Daichi Fujiki

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言-动作模型动作头计算瓶颈问题，提出ActionCache即插即用外部缓存，利用紧凑多模态键存储中间动作，可跨不同场景检索重用，在模拟和真实环境实验中显著加速推理，提升任务成功率。

XSPA: Crafting Imperceptible X-Shaped Sparse Adversarial Perturbations for Transferable Attacks on VLMs

XSPA：构建不可察觉的X形稀疏对抗扰动以对视觉语言模型的可迁移攻击

Chengyin Hu, Jiaju Han, Xuemeng Sun, Qike Zhang, Luwei Yang, Lehan Sun, Jiahuan Long, Yiwei Wei, Jiujiang Guo

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

AI总结 本文提出XSPA攻击，通过限制扰动为两条相交对角线，测试VLMs在稀疏扰动下的鲁棒性，实验表明其能显著破坏跨任务语义。

OSMDA: OpenStreetMap-based Domain Adaptation for Remote Sensing VLMs

基于OpenStreetMap的领域自适应方法：为遥感VLMs的领域适应

Stefan Maria Ailuro, Mario Markov, Mohammad Mahdi, Delyan Boychev, Luc Van Gool, Danda Pani Paudel

机构 * INSAIT, Sofia University ``St. Kliment Ohridski''（INSAIT，索菲亚大学『圣克莱门特·奥赫里德斯』） 纠错

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

AI总结 本文提出OSMDA方法，利用OpenStreetMap数据生成自标注数据，无需人工标注或强外部模型，通过细调基础VLM实现遥感领域适应，经10个基准测试显示其在文本生成任务中达到SOTA，且训练成本更低。

DeCLIP: Decoupled Prompting for Multi-Label Class-Incremental Learning with CLIP

DeCLIP：基于CLIP的多标签类增量学习的解耦提示

Kaile Du, Zihan Ye, Junzhou Xie, Yixi Shen, Yuyang Li, Fuyuan Hu, Ling Shao, Guangcan Liu, Joost van de Weijer, Fan Lyu

机构 * School of Automation, Southeast University, China（东南大学自动化学院） ； University of the Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学） ； Suzhou University of Science and Technology, China（苏州科技大学） ； Computer Vision Center, Spain（西班牙计算机视觉中心） 纠错

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

AI总结 DeCLIP通过解耦CLIP表示和引入适应性相似度温控策略，有效提升了多标签类增量学习中的分类性能和抑制假阳性率的能力。

Seeing the Unseen: Towards Training-Free Inspection for Wind Turbine Blades Using Knowledge-Augmented Vision Language Models

看见不可见：基于知识增强视觉语言模型的无训练风机叶片检测方法

Yang Zhang, Qianyu Zhou, Farhad Imani, Jiong Tang

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

AI总结 该研究提出结合RAG与VLM的零样本风机叶片检测框架，构建多模态知识库，在小样本测试中表现优于基线，为工业检测提供数据高效方案。

GeoFlowVLM: Geometry-Aware Joint Uncertainty for Frozen Vision-Language Embedding

GeoFlowVLM: 基于几何的联合不确定性用于冻结视觉-语言嵌入

Mayank Nautiyal, Li Ju, Andreas Hellander, Ekta Vats, Prashant Singh

机构 * Department of Information Technology, Uppsala University（乌普萨拉大学信息科技系） ； SciLifeLab, Uppsala University（乌普萨拉大学SciLifeLab） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(abstract)

AI总结 GeoFlowVLM通过流匹配学习双编码VLM嵌入的联合分布，解决视觉-语言模型中缺乏联合不确定性的问题，提出条件检索熵和边际典型性得分以量化不确定性。

A Survey of Large Audio Language Models: Generalization, Trustworthiness, and Outlook

大型音频语言模型综述：通用性、可信度与展望

Kaiwen Luo, Zhenhong Zhou, Leyan Wang, Liang Lin, Tianyu Shao, Yuanhe Zhang, Yang Xiao, Yuxuan Li, Miao Yu, Kailin Lyu, Jiaming Zhang, Li Sun, Songze Li, Yueming Wu, Ting Dang, Xiaojun Jia, Dongrui Liu, Kai Li, Rohan Kumar Das, Siyuan Liang, Xinfeng Li, Qiankun Li, Jing Chen, Xingjun Ma, Kun Wang, Junhao Dong, Deqing Zou, Yu Cheng, Xia Hu, Zhigang Zeng, Sen Su, Yang Liu, Yu-Gang Jiang, Philip S. Yu, Yew-Soon Ong

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fortemedia Singapore（富媒体新加坡） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 本文综述了大型音频语言模型的通用性、可信度及未来发展方向，探讨了其架构创新、对齐算法及安全风险，并提出了防御深入、因果音频世界建模等策略以提升音频智能的可信度。

Pro$^2$Assist: Continuous Step-aware Proactive Assistance with Multi-modal Egocentric Perception for Long-horizon Procedural Tasks

Pro²Assist：面向长程流程任务的、基于多模态自我中心感知的步骤感知主动式辅助系统

Lilin Xu, Bufang Yang, Siyang Jiang, Kaiwei Liu, Kaiyuan Hou, Yuang Fan, Hongkai Chen, Zhenyu Yan, Xiaofan Jiang

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

AI总结 本研究提出Pro²Assist，一种基于多模态自我中心感知的步骤感知主动式辅助系统，通过AR眼镜感知与持续推理提升长程流程任务辅助效果，在动作理解与主动时机准确率上优于基线，获多数用户认可。

Comments To appear in IMWUT'26

DataClaw0: Agentic Tailoring Multimodal Data from Raw Streams

DataClaw0: 从原始流中智能定制多模态数据

Cong Wan, Zeyu Guo, Zijian Cai, Jiangyang Li, SongLin Dong, Lin Peng, Xiangyang Luo, Zhiheng Ma, Yihong Gong

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出DataClaw0模型，通过两阶段流水线将生成语义合成锚定于确定性事实锚点，结合SFT与GRPO实现复杂数据精炼意图的对齐，首个数据精炼基准验证其高效性。

Comments add base model: Qwen3.5-27B

mmSimPrior: Learning Simulation Priors for Data-Efficient and Generalizable Real-World Radar-based Human Motion Reconstruction

mmSimPrior：学习用于数据高效的真实世界可泛化雷达人体运动重建的模拟先验

Cheng Guo, Qiming Cao, Shengkai Xu, Haoyu Xie, Kaixiang Su, Pu Wang, Hongfei Xue

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

AI总结 研究针对毫米波雷达人体运动重建中数据收集成本高及模拟训练模型迁移差的问题，提出mmSimPrior框架，将知识分解为先验，经多模态编码器等训练，构建数据集并设无重叠设置，实验证明其在降低MPJPE上有显著效果。

Comments 19 pages, 11 figures, including supplementary material. Project page: https://ch3ngguo.github.io/mmsimprior/

Ensemble Deep Learning Approaches for AI-Altered Video Detection

用于人工智能篡改视频检测的集成深度学习方法

Laiba Khan, Hung-Mao Wu, Wei Lin, Frank Bi, Yousef Abdelhadi, Joshua Jung

机构 * Department of Mathematical and Computational Sciences, University of Toronto Mississauga（多伦多大学密西沙加分校数学与计算科学系） ； Department of Mathematical and Computational Sciences, University of Toronto（多伦多大学数学与计算科学系） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 研究针对人工智能篡改视频检测难题，开发多模态深度伪造检测系统，结合音频视觉分析，用模型集成及均值平均、堆叠等策略组合分数，提升检测鲁棒性与性能，凸显对未见篡改泛化的挑战，平均准确率约70%。

NarrativeTrack: Evaluating Entity-Centric Reasoning for Narrative Understanding

NarrativeTrack: 评估实体中心推理在叙事理解中的表现

Hyeonjeong Ha, Jinjin Ge, Bo Feng, Kaixin Ma, Gargi Chakraborty

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

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

AI总结 NarrativeTrack通过细粒度实体中心推理评估多模态大语言模型的叙事理解能力，揭示了感知接地与时间推理之间的根本权衡。

Comments Project Page: https://github.com/apple/ml-NarrativeTrack

EgoIntent: A Pre-Outcome Micro-Step Benchmark for Understanding What, Why, and Next

EgoIntent: 一种用于理解‘是什么、为什么和下一步’的以自我为中心的步级基准

Ye Pan, Chi Kit Wong, Yuanhuiyi Lyu, Hanqian Li, Chenfei Liao, Jiahao Huo, Lutao Jiang, Zixin Zhang, Jiacheng Chen, Yuqian Fu, Xu Zheng

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

AI总结 EgoIntent基准旨在通过步级意图理解解决以自我为中心视频中对‘是什么、为什么和下一步’的细粒度理解难题，包含15种日常生活场景，评估模型在三个维度上的表现。

LADY: Linear Attention for Autonomous Driving Efficiency without Transformers

LADY：用于自动驾驶效率的线性注意力，无需Transformer

Jihao Huang, Xi Xia, Zhiyuan Li, Tianle Liu, Jingke Wang, Junbo Chen, Tengju Ye

机构 * Udeer AI ； Zhejiang University（浙江大学） ； Yuanshi Intelligence（元世智能） 纠错

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

AI总结 LADY是首个基于线性注意力的端到端自动驾驶生成模型，通过常数时间与内存复杂度实现高效长时序建模与跨模态交互。

Comments Accepted by IEEE RAL

Feasibility of simultaneous EEG-fMRI at 0.55 T: Recording, Denoising, and Functional Mapping

0.55T下同时进行EEG-fMRI可行性的研究：记录、去噪与功能映射

Parsa Razmara, Takfarinas Medani, Majid Abbasi Sisara, Anand A. Joshi, Rui Chen, Woojae Jeong, Ye Tian, Krishna S. Nayak, Richard M. Leahy

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本研究证明在0.55T下同时进行EEG-fMRI的可行性，通过去噪和功能映射展示了多模态神经成像的潜力。

Mitigating Visual Hallucinations in Multimodal Systems through Retrieval-Augmented Reliability-Aware Inference

通过检索增强的可靠性感知推理缓解多模态系统中的视觉幻觉

Pratheswaran Hariharan, Haiping Xu, Donghui Yan

机构 * University of Massachusetts, Dartmouth（马萨诸塞大学达特茅斯分校） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出一种检索增强的可靠性感知推理框架，利用外部视觉证据库和多个可靠性指标进行决策门控，在不重训练模型的情况下减少视觉幻觉，将接受预测准确率从85.84%提升至88.88%。

Comments 29 pages, 9 figures

Unifying biomedical knowledge in a modern multimodal graph

OptimusKG：统一生物医学知识的现代多模态图

Lucas Vittor, Ayush Noori, Iñaki Arango, Joaquín Polonuer, Sam Rodriques, Andrew White, David A. Clifton, Marinka Zitnik

机构 * Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Edison Scientific Inc.（Edison科学公司） ； Oxford Suzhou Centre for Advanced Research, University of Oxford（牛津大学苏格兰研究中心） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT与哈佛大学Broad研究所） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学自然与人工智能研究所） ； Harvard Data Science Initiative（哈佛大学数据科学计划） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 OptimusKG通过整合结构化和半结构化资源，构建了多模态生物医学标记属性图，统一了分子、解剖、临床和环境领域的知识，验证了其在生物医学领域的有效性。

UniCVR: From Alignment to Reranking for Unified Zero-Shot Composed Visual Retrieval

UniCVR：从对齐到重排序的统一零样本复合视觉检索

Haokun Wen, Xuemeng Song, Haoyu Zhang, Weili Guan, Xiangyu Zhao, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 UniCVR提出首个统一零样本复合视觉检索框架，结合多模态大语言模型与视觉语言预训练模型，通过两阶段方法实现多任务联合优化，实验表明其在五个基准测试中表现优异。

GenED-SC: Generative Editing Semantic Communication with Integrated Multi-Modal LLMs

GenED-SC：集成多模态大模型的生成式编辑语义通信

Shuoyao Wang, Suzhi Bi, Mingze Gong, Zhanpeng Wang, Li Ping Qian, Qiang Ye

专题命中 多模态生成 ：MLLM(summary_cn,abstract)；multi-modal(title)；multimodal(abstract)

AI总结 提出一种两阶段语义图像传输框架，结合JSCC判别传输与MLLM生成编辑，在低信噪比下提升语义保真度和感知质量。

Cross-Branch Conflict as a Shield: Safeguarding Facial Identities in Unified Multimodal Image Editing

跨分支冲突作为一种保护手段：在统一多模态图像编辑中保护面部身份

Weiwei Tan, Junxian Li, Rui Wang, Zhenhua Xu, Yanjun Zhang, Yu Leo Zhang

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 研究统一多模态模型中个人肖像编辑的安全问题，提出CCS统一对抗保护框架，通过联合驱动ViT和VAE表示及破坏跨分支兼容性，防止模型恢复身份信息，在抑制身份保留编辑上表现优于现有方法。

Comments 14 pages, preprint

Lambert W Function Framework for Graphene Nanoribbon Quantum Sensing: Theory, Verification, and Multi-Modal Applications

基于拉姆伯特W函数框架的石墨烯纳米带量子传感：理论、验证与多模应用

F. A. Chishtie, K. Roberts, N. Jisrawi, S. R. Valluri, A. Soni, P. C. Deshmukh

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(title)

AI总结 基于拉姆伯特W函数的石墨烯纳米带量子传感框架，通过理论验证和多模应用，实现了灵敏度增强和性能预测。

Comments 21 pages, 10 figures, published version at Results in Engineering journal

Journal ref Results in Engineering, Volume 32, 2026, 112238

From Uncertainty to Determinism: Coarse-to-Fine Visual Floorplan Localization without Ray Matching

从不确定性到确定性：无射线匹配的由粗到细视觉楼层平面图定位

Shiyong Meng, Bolei Chen, Ping Zhong, Yang Wan, Rongzhi Wang, Jiazhi Xia, Jianxin Wang

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

AI总结 该研究针对视觉楼层平面图定位的多模态姿态分布问题，提出无射线匹配的由粗到细框架，通过图像条件姿态扩散模型与局部细化器实现定位，在S3D和ZInD基准上达到最优精度与鲁棒性。

MMPhysVideo: Physically Plausible Video Generation Through Joint RGB-Perception Modeling

MMPhysVideo: 通过联合多模态建模提升视频生成的物理合理性

Shubo Lin, Xuanyang Zhang, Wei Cheng, Weiming Hu, Gang Yu, Jin Gao

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； StepFun（阶跃星辰） ； Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Security of Multi-Modal Information（多模态信息超级智能安全北京市重点实验室） ； School of Information Science and Technology, Shanghai Tech University（上海科技大学信息科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 MMPhysVideo通过联合多模态建模提升视频生成的物理合理性，将感知线索统一为伪RGB格式，提出双向控制教师架构以减少跨模态干扰，并通过MMPhysPipe构建物理丰富的多模态数据集，提升物理合理性和视觉质量。

Comments Project Page: https://shubolin028.github.io/MMPhysVideo-Page

SymphonyGen: 3D Hierarchical Orchestral Generation with Controllable Harmony Skeleton

SymphonyGen：具有可控和声骨架的3D分层交响乐生成

Xuzheng He, Nan Nan, Zhilin Wang, Ziyue Kang, Zhuoru Mo, Ao Li, Yu Pan, Xiaobing Li, Feng Yu, Xiaohong Guan

机构 * Department of AI Music and Music Information Technology, Central Conservatory of Music（中央音乐学院人工智能音乐与音乐信息科技系） ； Frontier Institute of Science and Technology, and Interdisciplinary Research Center of Frontier Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学前沿科学与技术研究院及交叉科学与技术 interdisciplinary research center） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SymphonyGen通过3D分层框架实现当代电影交响乐生成，采用分层解码器架构提升效率，引入短谱条件和GRPO优化，增强和声纯净度与音乐表现力。

Comments Accepted at ISMIR 2026

DriveCode: Domain Specific Numerical Encoding for LLM-Based Autonomous Driving

DriveCode: 针对基于LLM的自动驾驶的领域特定数值编码

Zhiye Wang, Yanbo Jiang, Rui Zhou, Bo Zhang, Fang Zhang, Zhenhua Xu, Yaqin Zhang, Jianqiang Wang

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； The School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动性学院） ； The Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； DiDi, Beijing, China（滴滴出行） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能绿色车辆与移动性国家重点实验室） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出DriveCode，一种将数字表示为专用嵌入而非离散文本标记的新型数值编码方法，提升LLM在自动驾驶中的数值推理与解码效率。

Comments The project page is available at https://shiftwilliam.github.io/DriveCode

On the Wings of Imagination: Conflicting Script-based Multi-role Framework for Humor Caption Generation

在想象之翼上：用于幽默标题生成的冲突脚本多角色框架

Wenbo Shang, Yuxi Sun, Jing Ma, Xin Huang

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出基于幽默理论GTVH的HOMER框架，通过多角色LLM协作生成幽默标题，实验表明其在多模态幽默标题生成中优于现有方法。

Comments Paper published as a conference paper at ICLR 2026

MMOOC: A Comprehensive Benchmark for Out-of-Context Evaluation in Multimodal Large Language Models

MMOOC：多模态大语言模型的上下文外评估综合基准

Wenjie Zhu, Yabin Zhang, Wenjun Zeng, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology（东方理工大学） ； 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 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MMOOC基准，评估多模态大语言模型在上下文偏移场景下的拒绝与作答能力，实验发现当前模型难以平衡可答性与拒绝性，后训练可提升稳健性，该基准将公开。

Comments project page:https://zhuwenjie98.github.io/MMOOC-project-page/

DeceptionX: From Multimodal Evidence to Explainable Deception Detection

DeceptionX: 基于多模态大语言模型的可解释欺骗检测

Jiayu Zhang, Shuo Ye, Jiajian Huang, Yawen Cui, Taorui Wang, Wei Xia, Zeheng Wang, Haowen Tang, Yelin Wang, Hui Ma, Zitong Yu

机构 * Great Bay University（大湾区大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出DeceptionX框架，将欺骗检测从黑箱分类转变为可解释的观察-思考-总结推理过程，通过构建DeceptChain数据集和三阶段训练管道，在标准基准上超越现有方法，同时提供专家级可解释推理路径。