多模态大模型

MotionHalluc: Diagnosing Kinematic Hallucinations in Fine-Grained Motion Reasoning

MotionHalluc: 诊断细粒度运动推理中的运动幻觉

Weile Guo, Shenghong He, Danying Mo, Chengdong Xu, Xuexun Liu, Chao Yu

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

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

AI总结 提出MotionHalluc基准，评估跨视频比较中的运动幻觉，并引入PPV方法通过注入运动测量值减少幻觉，平均性能提升10.6%。

Gold Points Sniper: Self-guided Visual Reasoning in VLM for Fine-grained Action Understanding

金点狙击手：VLM中的自引导视觉推理用于细粒度动作理解

Haodi Liu, Xinhang Yang, Kunda Yan, Sen Cui, Zeyu Zhang, Changshui Zhang

机构 * Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系北京信息科学与技术国家研究中心） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（北京通用人工智能研究院通用人工智能国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出金点狙击手框架，通过金点提取器、选择性苏格拉底提问器和语义蕴含评估器三个模块，增强轻量级VLM的细粒度人类动作理解能力，在CAP基准上达到接近GPT-4o的性能且事实准确性更优。

Robusto-2: Benchmarking Humans & VLMs for Autonomous Driving in Lima & New York City

Robusto-2: 在利马与纽约市对自动驾驶中人类与VLM的基准测试

Adrian Cespedes, Marcelo Chincha, Dunant Cusipuma, Victor Flores-Benites, David Ortega, Arturo Deza

机构 * Artificio Lima, Peru 纠错

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

AI总结 本研究通过视觉问答范式，比较人类驾驶员（来自利马和纽约）与视觉语言模型在利马和纽约的驾驶场景中的表现，发现人类与模型在回答事实、评级、反事实和推理四类问题时存在差异，但地理因素影响不显著。

Comments 11 pages main body. 42 pages total. Data publicly available online

FOCA: Future-Oriented Conditioning for Data-Efficient Vision-Language-Action Adaptation

FOCA: 面向未来的条件化用于数据高效的视觉-语言-动作适应

Duc Minh Nguyen, Nghiem Tuong Diep, Binh Gia Nguyen, Trong-Bao Ho, Doanh Le, Tan Q. Nguyen, Thien-Loc Ha, Nhiem Tran, Bao Thach, Nhat X. Tran, Tuan A. Tran, Artur Habuda, Philip Lund Møller, Tran Nguyen Le, Daniel Sonntag, Matthias Niepert, Khoa D. Doan, Vu Duong, Hung Ngo, Minh N. Vu, Duy M. H. Nguyen, An Thai Le, Ngo Anh Vien

机构 * Center for AI Research, VinUniversity, Vietnam ； University of Utah, USA ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI) ； Technical University of Denmark, Denmark ； University of Oldenburg, Germany ； University of Stuttgart, Germany ； Max Planck Research School for Intelligent Systems (IMPRS-IS), Germany 纠错

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

AI总结 提出FOCA框架，结合未来交互嵌入预测与目标观测隐式对齐，实现数据高效的VLA少样本适应，在LIBERO、RoboCasa和真实机器人上取得新最优结果。

Comments Accepted at ICML 2026. Project page: https://focavla.github.io/

NEST: Narrative Event Structures in Time for Long Video Understanding

NEST：面向长视频理解的时间叙事事件结构

Ali Asgarov, Kaushik Narasimhan, Najibul Haque Sarker, Hani Alomari, Chia-Wei Tang, Anushka Sivakumar, Zaber Ibn Abdul Hakim, Shaurya Mallampati, Chris Thomas

机构 * Department of Computer Science, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出NEST数据集（1005部全长电影），通过多模态叙事事件标注和关系链接，评估模型在长视频中理解事件结构、时间顺序和长程依赖的能力，实验表明事件检测等任务极具挑战性。

SVHighlights: Towards Extremely Long Sport Video Highlight Detection

SVHighlights: 迈向极长体育视频精彩片段检测

Donggyu Lee, Youngbin Ki, Jeonghun Kang, Taehwan Kim

机构 * Ulsan National Institute of Science and Technology（釜山国立科学研究院） 纠错

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

AI总结 针对现有方法无法处理超长视频精彩片段检测的问题，提出首个基准SVHighlights（包含320个平均时长2小时的体育视频）以及无训练的分段方法TF-SELECTOR，通过大语言模型融合多模态信息预测片段级显著性分数，在多个指标上超越现有基线。

Comments Accepted to KDD 2026 (Datasets and Benchmarks Track). Project Page: https://leedongkyu2019.github.io/SVHighlights/

FEMOT: Multi-Object Tracking using Frame and Event Cameras

FEMOT: 使用帧和事件摄像机的多目标跟踪

Shiao Wang, Xiao Wang, Chao Wang, Yitao Li, Menghao Liu, Bo Jiang, Yaowei Wang, Yonghong Tian, Jin Tang

机构 * School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； National Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理全国重点实验室） ； School of Electronic and Computer Engineering, Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院电子与计算机工程学院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出FEMOT大规模RGB-事件多目标跟踪数据集和FEMOTR多模态跟踪框架，通过频域融合解耦特征，有效利用互补信息实现鲁棒跟踪。

When Video Misreads: Closed-Loop Distillation of Reading Heuristics for Exploratory Manipulation Trace QA

当视频误读：面向探索性操作痕迹问答的阅读启发式闭环蒸馏

Haizhou Ge, Yufei Jia, Yue Li, Zhixing Chen, Lu Shi, Lei Han, Guyue Zhou, Ruqi Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； DISCOVER Robotics 纠错

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

AI总结 针对探索性操作中机器人误读视频痕迹的问题，提出闭环痕迹蒸馏方法，通过任务编码代理提取单行自然语言启发式提示，使冻结VLM准确预测最小成功动作链，在模拟和真实机器人任务上提升准确率0.38-0.47。

Comments 16 pages, 4 figures, 4 tables

MOSS-Video-Preview: Toward Real-Time Video Understanding via Cross-Attention

MOSS-Video-Preview: 通过交叉注意力实现实时视频理解

Pengyu Wang, Chenkun Tan, Shaojun Zhou, Wei Huang, Qirui Zhou, Zhan Huang, Zhen Ye, Jijun Cheng, Xiaomeng Qian, Yanxin Chen, Xingyang He, Huazheng Zeng, Chenghao Wang, Pengfei Wang, Hongkai Wang, Shanqing Gao, Yixian Tian, Chenghao Liu, Xinghao Wang, Botian Jiang, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出双通道交叉注意力架构MOSS-Video-Preview，通过非阻塞感知与生成实现实时视频理解，在单H200上实现5倍首词加速和2.7倍解码吞吐提升。

RbFT-Net: Rectify-Before-Fuse Temporal Radar Anchors for 4D Radar-Camera Depth Completion

RbFT-Net：用于4D雷达-相机深度补全的融合前校正时间雷达锚点

Wentao Zhao, Shouxuan Wu, Yongtao Cen, Tianchen Deng, Yuyang Zhang, Jingchuan Wang

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

AI总结 本文提出RbFT-Net框架，通过图像条件校正模块校正雷达锚点并选择性传播，解决雷达测量的稀疏与干扰问题，在相关数据集上的深度补全性能优于对比方法。

Inverse Theory of Mind Modeling for Content Recommendation: From Web Browsing to Dynamic Intelligent Interfaces

用于内容推荐的反向心智理论建模：从网页浏览到动态智能界面

Mengyu Chen, Feiyu Lu, Chun-Fu Chen, Lucas Vinh Tran, Jay Katukuri

机构 * JPMorganChase（摩根大通） 纠错

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

AI总结 本研究提出反向心智理论（IToM）流程，从用户交互反向推理推断信念与偏好，在OPeRA数据集上验证其画像推断效果，并通过VisionOS应用展示跨模态迁移能力，提升内容推荐的用户理解精度。

Comments Preprint for conference full paper at 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys '26), Minneapolis, MN, USA

Socioduality: A Relational Process Framework for Human-AI Interaction

社会对偶性：用于人机交互的关系过程框架

Mehmed Zahid Çögenli

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

AI总结 本文提出社会对偶性这一关系过程框架，通过嵌套单元定义人机交互过程，经实验验证其可用于分析人机交互中贡献的形成及路径信息。

SAR2Agri: Learning SAR Intensity Representations for Agricultural Monitoring

SAR2Agri：学习SAR强度表征用于农业监测

Moti Rattan Gupta, Anupam Sobti

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

AI总结 本研究提出首个仅用SAR强度影像的自监督学习流水线，通过改进时间预文本任务提升物候特征捕捉能力，在SICKLE基准上的作物类型制图任务中，其IoU较光学基线和现有SAR基线均有显著提升，验证了SAR强度编码器预训练的有效性。

SapiensID 2.0: Aligning Human Recognition Foundation Models with Human Perception

SapiensID 2.0：将人类识别基础模型与人类感知对齐

Yiyang Su, Jie Zhu, Feng Liu, Anil K. Jain, Xiaoming Liu

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

AI总结 该研究针对现有人类识别模型与人类感知脱节的问题，提出兼具语义与时间感知的SapiensID 2.0框架，通过多项技术实现最优识别性能。

Did the Grid Erase the Event? EndoClock for Auditing Medical World-Model Pipelines

网格是否抹去了事件？用于审计医疗世界模型流程的EndoClock

Yarin Udi, Tom Sharon-Shahak, Roee Masad, Dan Pri-Tal

机构 * Diastole Medical R&D（Diastole医疗研发机构） 纠错

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

AI总结 本研究针对医疗世界模型同步预处理可能抹去任务相关证据的问题，提出EndoClock审计方法及四分类法，以超声心动图为例验证其有效性，为医疗AI流程审计提供可执行方案。

Comments Accepted for publication at the 1st MICCAI Workshop on Medical World Models (MWM 2026)

GALA: Graph-Augmented LLM Agents for Root Cause Analysis and Incident Response in Microservices

GALA：用于微服务根本原因分析和事件响应的图增强大语言模型智能体

Yifang Tian, Yaming Liu, Zichun Chong, Zihang Huang, Yiran Li, Hans-Arno Jacobsen

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

AI总结 针对微服务RCA的现有方法存在局限，提出图增强LLM智能体框架GALA+，结合STRIX与SURE-Score，在基准测试中性能优于最佳LLM基线，获SRE专家认可。

Comments Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE '26), October 12--16, 2026, Munich, Germany

FemWear: A Specialized Wearable Foundation Model for Women's Health

FemWear：面向女性健康的专用可穿戴设备基础模型

Yifan Wang, Chenzhong Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 本文提出面向女性健康的专用可穿戴基础模型FemWear，通过参数高效方式改造预训练主干，在女性健康相关指标上取得性能提升，但未确立普遍优势与临床有效性。

Comments 11 pages, 4 figures

SportsGrounder: Proposal-Aided Interleaved Grounding for Dense Sports Video Reasoning

SportsGrounder：用于密集体育视频推理的提案辅助交错定位框架

Yizhi Li, Jiawei Jiang, Guanhong Wang, Yingcai Wu, Gaoang Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

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

AI总结 针对LMMs难以处理密集体育视频细粒度推理的问题，提出SportsGrounder框架，结合IGF机制与AAS模块，在SoccerNet等数据集上实现最优准确率。

Comments ACMMM 2026

Learning Physical Interaction: A Survey of Tactile- and Force-aware Robot Learning

学习物理交互：触觉与力感知机器人学习综述

Shilin Shan, Chuhao Zhou, Ruize Wang, Xinyan Chen, Xiangyu Chen, Xinyu Zhou, Boyu Ma, Iris Yuxuan Hu, Jingliang Li, Celeste Yuxuan Hu, Geng Li, Guohao Chen, Tianrui Zhu, Zhe Li, Yanjie Ze, Haoran Geng, Zhiyang Dou, Jianxin Bi, Yuejiang Liu, Jianshu Zhou, Jiachen Li, Paul Liang, Tatsuya Harada, Robert Katzschmann, Harold Soh, Na Li, Edward Johns, Danica Kragic, Jan Peters, Wojciech Matusik, Masayoshi Tomizuka, Jitendra Malik, Jianfei Yang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学） 纠错

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

AI总结 本综述针对力与触觉感知机器人学习研究的空白，提出TF-ART分类法，整合多模态感知与多阶段系统设计视角，兼具算法与实践意义。

Comments 53 pages, 7 figures

One Ranking, Any Budget: Matryoshka Evidence-to-Context Frame Selection for Long-Video Understanding

单一排序，任意预算：用于长视频理解的套娃式证据到上下文帧选择框架

Wang Chen, Yu Chen, Xiang Wang, Shuai Li, Jinfa Huang, Xiawu Zheng

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

AI总结 本文提出MEC帧选择框架，将长视频帧选择建模为套娃式排序问题，构建单一可复用排序适配任意预算，提升了长视频理解的准确率并降低了选择延迟。

Comments 21 pages, 7 figures, 7 tables

ChronoVision: Temporal Reasoning via Latent State Reconstruction

ChronoVision：基于潜在状态重构的时序推理

Yifan Shen, Jian Xu, Boyi Li, Yuner Zhang, Tianjiao Yu, Bingxuan Li, Houze Yang, Rushi Wang, Xu Cao

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

AI总结 针对多模态大语言模型时序推理不足的问题，本文提出ChronoVision框架，引入Vbvr-VQA数据集，实验显示其在相关基准上取得最优性能。

Beyond Frame Selection: Rethinking Long-Video Understanding with MLLMs

超越帧选择：用多模态大语言模型重新思考长视频理解

Ziling Huang, Shin'ichi Satoh

机构 * National Institute of Informatics（信息学研究所） 纠错

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

AI总结 针对 MLLMs 长视频理解的帧选择策略难以兼顾全局与局部信息的问题，提出 VideoRouter 模型，通过时间层次结构和验证引导路由器协调全局与局部推理，在 VideoMME 数据集上实现性能提升。

EffectLearner: World-Aware Object-Effect Reasoning for Real-World Video Object Removal

EffectLearner：面向真实世界视频物体移除的世界感知物体-效应推理

Feier Wu, Wanke Xia, Xu He, Zilang Zhou, Si Chen, Dongxia Liu, Liyang Chen, Qimeng Wu, Zhengbo Zhang, Wenming Yang, Zhiyong Wu

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

AI总结 该研究提出EffectLearner框架，结合VLM物体-效应推理器与DiT视频擦除器，构建专属数据集EffectWorld并采用渐进式训练，在视频物体移除任务上实现更优性能。

Comments Project: https://morleyolsen.github.io/EffectLearner/

Reading Between the Frames: Interpreting Implicit and Non-literal Meaning in Social Media Videos

帧间解读：社交媒体视频中隐含与非字面意义的理解

Yang Wang, Yanan Ma, Yiqi Liu, Zi Yan Chang, Chi-Li Chen, Chia-Yi Hsiao, Tyler Loakman, Aline Villavicencio, Chenghao Xiao, Chenghua Lin

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Durham University（杜伦大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） ； University of Exeter（埃克塞特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DrivelHub+基准，评估视频-语言模型推断社交媒体视频隐含意义的能力，从解释和表征两方面开展实验，衡量模型多模态感知与语用理解的差距。

MetaVideoAgent: Automated Video-Agent Evolution for Long-Form Video Understanding

MetaVideoAgent：面向长视频理解的自动视频智能体进化框架

Benlei Cui, Ruize Wang, Junjie Li, Jinhao Chen, Longtao Huang, Yinghao Chen, Yuwen Zhai, Jingqun Tang, Ruijian Jia, Weiwei Wu, Pengfei Sun, Haiwen Hong

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 MetaVideoAgent是自动进化视频智能体的框架，在VA-EvoBench上经4次迭代后将宏平均准确率从38.44%提至51.47%，性能优于现有最优固定设计智能体且成本更低。

Comments 16 pages, 7 figures. Code: https://github.com/Alibaba-VELLDEPTH/MetaVideoAgent

Radar4D-VLM: Proposal-Grounded Temporal 4D Radar Reasoning Across Frozen Language Models

Radar4D-VLM：基于提议的跨冻结语言模型的时序4D雷达推理

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

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

AI总结 本文提出仅用雷达的时序视觉-语言模型Radar4D-VLM，结合提议的时序目标标记等，在K-Radar验证集上表现优异，且雷达标记接口兼容多款冻结语言骨干，为雷达多模态推理奠定基础。

Frequency-Decorrelated Temporal Ensembles for EEG--fNIRS Imagined-Handwriting Decoding

用于EEG-fNIRS想象手写解码的频率去相关时间集成

Xiao Fan, Hongbin Guo, Yubo Han, Yi Zhang

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

AI总结 本研究针对EEG-fNIRS想象手写解码难题，提出FRED系统，采用频率去相关时间集成等方法，在多模态脑机接口挑战赛中取得较好成绩，揭示了关键性能来源。

PixVL: Self-Supervised Training of Pixel-Level MLLMs via a Unified Mask--Text Consistency Cycle

PixVL：通过统一掩码-文本一致性循环进行像素级多模态大语言模型的自监督训练

Yicheng Xiao, Haoxuan Ma, Caorui Li, Yucheng Wu, Weijie Wang, Haoxiao Wang, Shuang Chen, Fan Yang, Haiyun Guo, Jinqiao Wang

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

AI总结 PixVL作为自监督后训练框架，通过统一掩码-文本一致性循环及语义验证等策略，解决像素级MLLMs的优化干扰问题，同时提升区域理解与分割任务性能。

Beyond Symmetric Fusion: Exploiting Task-Dependent Modality Strengths for RGB-Event Small Object Detection

超越对称融合：利用任务相关的模态优势进行RGB-事件小目标检测

Ziheng Wang, Chaolang Li, Yutong Yang, Xiaohan Xu, Chongxiang Yang, Hengxuan Zhong, Zhen Liang, Pengwen Dai

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

AI总结 该研究针对现有RGB-事件检测器的对称融合设计缺陷，提出AERODet模型，通过SURE和TDSR实现任务相关的模态利用，在FRED和NeRDD数据集上取得最优性能，FRED挑战性拆分提升10.7 mAP点。

Comments 3 figures, 7 tables

Decoding Children's Gait Behavior

儿童步态行为解码

Yifan Shen, Boyi Li, Meihuan Huang, Yuanzhe Liu, Xu Cao, Jinyang Jin, Zhengyuan Li, Anglin Liu, Junho Kim, Jingyuan Zhu, Lan Fangzhou, Jianguo Cao, Jintai Chen, Ismini Lourentzou, James Matthew Rehg

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； PediaMed AI ； Shenzhen Children’s Hospital（深圳市儿童医院） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 针对儿童步态分析的临床需求，本文构建含110名受试者的1100余条高帧率视频数据集，指出现有先进模型难以解析其临床细节，提出统一端到端框架并建立自动化儿童步态评估基线。

Journal ref ECCV 2026