多模态大模型

LDU-Bench: Multimodal LLM Evaluation for Lithography Defect Understanding under Layout-Varying Circuit Backgrounds

LDU-Bench：面向不同布局电路背景下光刻缺陷理解的多模态大语言模型评估基准

Huanglong Ji, Botong Zhao, Shujing Lv, Yue Lv

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

AI总结 本文提出LDU-Bench这一多模态基准，将光刻审查工作流程分解为四项任务，评估发现现有多模态大语言模型的缺陷分类能力无法稳定迁移至下游审查阶段，为工业MLLM评估提供了统一平台。

Comments 12 pages, 3 figures, and 5 tables, including appendices

Does Forgetting Transfer Across Modalities? A Real-World Benchmark for Cross-Modal Knowledge Unlearning Evaluation

遗忘能否跨模态迁移？面向跨模态知识遗忘评估的真实世界基准

Chunlin Liu, Junnian Chen, Haitong Jiang, Jianyu Zhao, Yingsen Pang, Jingchen Li, Jiabiao He, Youming Lu, Jinhe Bi, Yuntao Du

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

AI总结 本文针对跨模态知识遗忘迁移研究缺口，推出UNLINK-VL基准，实验发现跨模态遗忘存在不对称性，纯文本遗忘迁移效果差，凸显跨模态遗忘与评估的必要性。

KnowHal: A Knowledge-Driven Benchmark for Comprehensive Multimodal Hallucination Evaluation

KnowHal：用于全面多模态幻觉评估的知识驱动基准

Ruihan Li, Jiyang Tan, Kailin Jiang, Huining Li, Hengyang Lu, Yu Huang, Qian Li, Yuntao Du

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型（MLLMs）的幻觉评估缺口，提出知识驱动的KnowHal基准，涵盖四个幻觉维度，经评估发现知识维度是模型最大挑战，多数模型对错误前提鲁棒性有限。

Comments 9 pages, 7 figures

NeuroMosaic: Anatomically Grounded Multimodal Large Language Modeling for Molecularly Aware Glioma Reasoning from 3D MRI and Clinical Narratives

NeuroMosaic：基于解剖学的多模态大语言模型，用于从3D MRI和临床叙事中进行分子感知的胶质瘤推理

Yantong Liu, Zheyu Zhang, Runpeng Liu, Mu Xitang, Seong-Yoon Shin, Hyun-Ae Lee

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 该研究针对多模态医疗大语言模型在神经肿瘤学中的结构缺陷，提出NeuroMosaic模型，通过多模块架构实现胶质瘤的准确推理，在多个数据集上取得优异性能，验证了解剖学索引路由机制的有效性。

Tarot-SAM3: Training-free SAM3 for Any Referring Expression Segmentation

Tarot-SAM3: 无需训练的SAM3用于任意指称表达分割

Weiming Zhang, Dingwen Xiao, Songyue Guo, Guangyu Xiang, Shiqi Wen, Minwei Zhao, Lei Chen, Lin Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 Tarot-SAM3通过引入推理辅助提示和自修复机制，实现对任意指称表达的高效分割，有效解决传统方法对长或隐含表达的处理难题。

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When Do Fewer Visual Tokens Accelerate Multimodal Inference? A Break-Even Study Across Decision Locations and Hardware

更少的视觉令牌何时能加速多模态推理？跨决策位置与硬件的盈亏平衡点研究

Hao Dou, Ruiwen Tian

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

AI总结 该研究通过可复现协议分析视觉令牌数量与多模态推理延迟的盈亏平衡点，发现视觉前路由在A100上的延迟优势超过视觉后策略的下游令牌减少量，且视觉后预测器的效果经校正后仍显著。

Comments 16 pages, 3 figures, 13 tables. Experiments use Qwen2.5-VL-3B-Instruct on RTX 3090 and A100 PCIe GPUs

OncoTriad-QA: A Patient-Level Radiology-Pathology-Genomics Benchmark for Pan-Cancer Reasoning

OncoTriad-QA：用于泛癌推理的患者级放射学-病理学-基因组学基准

Ahnaf Munir, Dannong Wang, Michael W. McDonald, Mubarak Shah, Pegah Khosravi, Yu Tian

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出OncoTriad-QA多模态癌症问答基准及OncoVLM模型，实验显示OncoVLM经微调后在泛癌问答任务上优于现有模型，该基准可用于相关模型的训练与评估。

UHP Detection: LVLMs have their Unique Hallucination Pattern in the Consistency Space

UHP检测：大型视觉语言模型（LVLMs）在一致性空间中具有独特的幻觉模式

Amir Mohammad Ezzati, Kiyan Rezaee, Bardiya Kariminia, Mohamad Amin Yousefi, Asal Mohammadjafari Mamaqani, Behrad Samimi, Mohammad Hossein Rohban

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

AI总结 本研究针对LVLMs的幻觉问题，提出UHP检测框架，通过图像与文本扰动模态、陈述与否定逻辑极性构建四组一致性特征，训练分类器，在AMBER和PhD数据集上显著优于现有基线。

Comments 12 pages

MT-Web2Code: Benchmarking Coding Agents on Multi-Turn Regional Reconstruction and Localized Modification

MT-Web2Code：面向多轮区域重构与局部修改的编码智能体基准测试

Qiming Li, Shujie Hu, Haohan Liu, Xiaocheng Feng, Songxiang Liu, Guanglu Wan

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

AI总结 MT-Web2Code是首个面向多轮区域重构与局部修改的多模态编码基准，实验发现现有编码智能体存在多轮错误滚雪球等问题，其评估指标或助力相关研究。

DataSpace: Benchmarking Data Agents for Verifiable Analytics over Heterogeneous Workspaces

DataSpace：针对异构工作空间可验证分析的数据智能体基准测试

Boyan Li, Zhuowen Liang, Yupeng Xie, Xiaotian Lin, Tianqi Luo, Xinyu Liu, Yizhang Zhu, Zhangyang Peng, Yuan Li, Zhengxuan Zhang, Jiayi Zhang, Nan Tang, Guoliang Li, Yuyu Luo

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

AI总结 该研究推出DataSpace基准，用于评估异构工作空间下数据智能体的可验证分析能力，包含多类型任务与数据，实验揭示了智能体框架、多模态集成等对准确率的影响，为提升数据智能体可靠性指明了方向。

Comments 8 pages of main text, 7 figures, with a supplementary appendix

3DGSI-Assessor: A Large-Scale Dataset and An LMM-based Method for 3D Gaussian Splatting Image Quality Assessment

3DGSI-Assessor：面向3D高斯溅射图像质量评估的大规模数据集与基于大视觉语言模型的方法

Yuke Xing, Jiarui Wang, William Gordon, Zhu Li, Guangtao Zhai, Yiling Xu

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

AI总结 针对3D高斯溅射压缩的失真评估缺口，提出含15200张图像的多维IQA数据集3DGS-IEval-15K+，并构建基于大视觉语言模型的一体化IQA框架3DGSI-Assessor，该框架在对应数据集上达SOTA且泛化性良好。

Open-Linguistic Concept Unified Learning for Cross-Site Interpretable Dermatology Image Diagnosis

面向跨站点可解释皮肤病图像诊断的开放语言概念统一学习

Chengyu Wu, Junpeng Tan, Wanxiang Luo, Yaqi Wang, Yandong Wen, Yefeng Zheng

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

AI总结 针对现有概念模型跨站点泛化差、适配FVLMs成本高的问题，提出开放语言概念统一学习框架UniCon，通过共享语义空间等三项创新实现多模态可解释皮肤病诊断，获顶级准确率且具备跨站点干预能力。

Comments accepted by ACM Multimedia 2026

IDraw: Artist Verification from Digital Drawing Images

IDraw：基于数字绘画图像的艺术家身份验证

Nayoung Kim, Nan Jiang, Bangjie Sun, Jaewon Shin, Sojeong Kim, Jun Han

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

AI总结 该研究针对数字绘画作者身份验证的挑战，提出IDraw框架，构建首个多模态数据集，可从完整图像推断绘画行为、抑制内容干扰，在9种主干网络下将验证误差最多降低40%。

CAPT: A Multi-task Continuous Autoregressive Transformer enabling Cross-dataset and Cross-species Transfer for Calcium Population Dynamics

CAPT：一种多任务连续自回归Transformer，实现钙群体动力学的跨数据集和跨物种转移

Xinhong Xu, Yimeng Zhang, Yuanlong Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 研究针对钙群体动力学模型跨数据集和物种推广难的问题，提出CAPT这一连续自回归群体Transformer，通过连续补丁令牌化策略建模，经多数据集实验验证，其在预测任务中性能优且能形成共享功能空间，为通用神经基础模型开辟新途径。

A Survey of OCR Evaluation Methods and Metrics and the Invisibility of Historical Documents

OCR评估方法和指标及历史文件的不可见性综述

Fitsum Sileshi Beyene, Christopher L. Dancy

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨OCR系统在历史文档中的评估问题，指出现代文档评估方法忽视了历史档案的布局、字体和材料退化，导致结构性不可见和代表性伤害。

Comments This manuscript is the author's submitted version to the ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT 2026). Please cite the final published version via ACM Digital Library when available

Journal ref FAccT '26: The 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency

VIBE: Vector Index Benchmark for Embeddings

VIBE：用于嵌入的向量索引基准测试

Elias Jääsaari, Ville Hyvönen, Matteo Ceccarello, Teemu Roos, Martin Aumüller

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本研究针对现有ANN基准数据集无法代表现代应用的问题，推出开源VIBE框架，含分布内外数据集，评估22个向量索引，为ANN算法提供最新基准测试。

Comments The 2nd Workshop on Vector Databases (VecDB@VLDB2026)