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。

FAU at ImageCLEF 2026 Task on Multimodal Reasoning Robust Candidate Scoring and Concise Multilingual Visual Answering

FAU参加2026年ImageCLEF多模态推理任务：鲁棒候选评分与简洁多语种视觉问答

Mohamed Basem, Vincent Christlein

机构 * Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（弗里德里希-亚历山大-埃尔兰根-纽伦堡大学） 纠错

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

AI总结 FAU提交的多模态推理系统，未做任务特定模型训练，在2026年ImageCLEF竞赛中，获Visual MCQ第三名、Visual OpenQA第一名，凸显推理工程的实用价值。

Comments 16 pages, 3 figures, 7 tables. CLEF 2026 Working Notes, ImageCLEF 2026 Multimodal Reasoning Task

The Boy Who Cried Wolf: Adversarial Misclassification of Safe Inputs as Unsafe in Multimodal Guardrails

《狼来了：多模态安全护栏中安全输入被对抗性误分类为不安全》

Shuo Shi, Rui Yin, Naen Xu, Jiahao Chen, Chunyi Zhou, Tianyu Du, Zhihui Fu, Jun Wang, Zhaoxiang Wang, Shouling Ji

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 该研究针对多模态安全护栏提出不安全诱导攻击，通过不安全语义蒸馏实现84%攻击成功率，揭示了当前多模态安全架构存在安全输入被误判为不安全的可用性漏洞。

Comments Accepted by KDD 2026

Through the LENS: Local Geometric Decomposition of Vision-Language Model Representations

通过LENS：视觉语言模型表示的局部几何分解

Shalom Kachko, Raz Lapid, Margarita Vald, Almog Dubin, Moshe Sipper

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

AI总结 本研究提出LENS方法，将VLM激活分解为局部低秩高斯邻域，揭示LLaVA与Qwen3-VL的不同模态融合轨迹，该方法可实现因果生成干预并提升多模态检索性能。

Intersectional Fairness in Vision-Language Models for Medical Image Disease Classification

视觉-语言模型在医学影像疾病分类中的交叉公平性

Yupeng Zhang, Adam G. Dunn, Usman Naseem, Jinman Kim

机构 * Biomedical Data Analysis and Visualisation (BDAV) Lab, School of Computer Science（生物医学数据分析与可视化实验室，计算机科学学院） ； Sydney School of Public Health（悉尼公共卫生学院） ； School of Computing（计算学院） 纠错

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

AI总结 本文提出CMAC-MMD框架，通过标准化交叉亚组的诊断确定性，减少医学影像疾病分类中的交叉偏见，提升诊断准确性和公平性。

Two Sides of the Same Coin: Co-Evolving Search for Cross-Task Attacks on Vision-Language Models

同一硬币的两面：面向视觉-语言模型跨任务攻击的协同演化搜索

Xuanhui Lin, Junhao Dong, Mingrong Gong, Yucheng Chen, Xinghua Qu, Yew-Soon Ong

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Center for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） ； School of Electrical Engineering and Automation, Fuzhou University（福州大学电气工程与自动化学院） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言模型易受对抗扰动的问题，提出协同演化跨模态攻击框架，联合优化文本与视觉空间，在多任务上展现出强攻击性能与跨任务可迁移性。

Comments 15 pages, 7 figures, and 8 tables; includes supplementary material

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

What Transfers from Text to Vision? Capability Scaling Laws and Transfer Dynamics for VLMs

从文本到视觉的可迁移性：视觉语言模型（VLM）的能力缩放定律与迁移动态

Ziran Li, Qiang Wang, Zhengyu Chen, Shanglin Lei, Borun Chen, Jingang Wang, Xunliang Cai

机构 * Meituan（美团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出首个跨家族的能力驱动多模态缩放定律，可通过LLM文本能力预测VLM性能，将主干选择从经验搜索转为定量决策，还揭示了LLM作为VLM主干的相关见解。

Déjà Cue: Localizing States in Object Histories via Vocabulary-Relative Coordinates

Déjà Cue：通过词汇相对坐标定位目标历史中的状态

Haofan Cao, Zhichao You, Yunkai Yang, Liang Guo, Jie Wang, Chongshou Li

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

AI总结 该研究针对目标状态定位问题提出无需训练的 Déjà Cue 框架，通过词汇相对坐标系校准图像-文本相似度，在78个 VOST 序列上显著提升了 R@1 和 Top-1 tIoU 指标。

Comments Code available at https://github.com/HaofanCao/DejaCue

Few-Shot Concept Prompt Learning for Segmentation Foundation Models via Visual Grounding

基于视觉定位的分割基础模型少样本概念提示学习

Rahul Venkataramani, Rachana Sathish

机构 * Advanced Technology Group（先进技术集团） ； GE HealthCare（GE医疗） 纠错

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

AI总结 该研究针对分割基础模型在临床任务中表现不足的问题，提出FS-CPL方法，通过视觉定位学习概念提示，在四个医学影像基准上取得显著性能提升，且与骨干网络无关。

Linear Multi-Timescale Retention as a Memory-Efficient Vision-Language Bridge

线性多时间尺度保留作为内存高效的视觉-语言桥梁

Ashfak Yeafi, Mehedi Hasan, Md Khairul Islam

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

AI总结 该研究针对视觉-语言模型高分辨率图像处理的内存瓶颈，提出线性多时间尺度保留模块，兼具O(N)复杂度与上下文路由能力，在长序列任务、硬件效率及MME基准上均优于MLP基线。

Entity-Faithful Repair of Synthetic Supervision for Zero-Shot Image Captioning

零样本图像描述中合成监督的实体忠实修复

Zhiyue Liu, Wenkai Zhou, Jian Qin, Qipeng Jiang

机构 * Guangxi University（广西大学） ； School of Computer, Electronics and Information（计算机与电子信息学院） 纠错

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

AI总结 针对零样本图像描述中合成监督的实体级错位问题，提出即插即用框架ReCap，通过实体级重对齐与自适应加权策略优化合成数据，在两类基准上实现最优性能。

Comments Accepted to the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026). 16 pages, 7 figures

Relax Within, Balance Across: Geometry-Guided Load Balancing for Vision-Language Mixture-of-Experts

内部松弛，跨域平衡：面向视觉-语言混合专家模型的几何引导式负载均衡

Ziang Wu, Peng Jin, Qishen Yin, Munan Ning, Hao Li, Peizhen Zhang, Li Yuan

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

AI总结 针对视觉-语言混合专家模型的负载不平衡问题，提出ReBA方法，通过引入图像和文本的独立路由项，在保持任务准确率的同时降低了不同场景下的负载。

Comments 22 pages, including appendices. Code available at https://github.com/ZiangWu-77/ReBA

SynopticBench: Evaluating Vision-Language Models on Generating Weather Forecast Discussions of the Future

SynopticBench：在生成未来天气预报讨论上评估视觉-语言模型

Timothy B. Higgins, Antonios Mamalakis, Chirag Agarwal

机构 * Department of Environmental Sciences（环境科学系） ； School of Data Science（数据科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SynopticBench数据集和SPACE评估框架，用于评估视觉-语言模型在生成天气现象描述中的性能，揭示现有评估指标的局限性。

Comments Accepted for presentation at Climate Informatics 2026

MonitorVLM-v2: A Deployed Vision-Language Framework for Real-Time Safety Violation Detection

MonitorVLM-v2：用于实时安全违规检测的已部署视觉-语言框架

Jiang Wu, Sichao Wu, Yinsong Ma, Lifang Zheng, Jingliang Duan

机构 * School of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学机械工程学院） ； The Laboratory for Computational Sensing and Robotics, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学计算传感与机器人实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出MonitorVLM-v2框架，将VLM安全评估转化为有限符号空间概率推理，结合SymPO算法与熵驱动分类机制，在地下矿部署中实现19.45倍提速，确认违规量达人工检查的2.78倍，满足实时可审计工业监控需求。

Semantically Calibrated Evidence Composition for CT Vision-Language Learning

面向CT视觉-语言学习的语义校准证据组合

Guoliang You, Haifan Gong, Xiaomeng Chu

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

AI总结 该研究针对CT视觉-语言学习中局部证据与全局上下文结合的问题，提出SCOPE框架，通过语义校准实现证据组合，在CT-RATE和RadChestCT数据集上的宏AUC优于现有SOTA。

Comments 9 pages, 3 figures, 5 tables

Attention-Steered Vision-Language Models for Sign Language Translation

用于手语翻译的注意力引导视觉-语言模型

Meibo Hu, Guohao Sun, Annemarie D. Ross, Sheng Li, Zhiqiang Tao

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； National Technical Institute for the Deaf（国家聋人技术学院） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言模型在手语翻译中时空视觉定位差的问题，提出AttnSign框架，通过空间注意力监督和RL运动节奏引导提升性能，在How2Sign和OpenASL基准上表现优于现有方法。

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。