多模态大模型

STEMTOX: From Collaborative Tags to Fine-Grained Toxic Meme Detection via Entropy-Guided Multi-Task Learning

STEMTOX：通过熵引导的多任务学习从社交标签到细粒度有毒迷因检测

Subhankar Swain, Naquee Rizwan, Vishwa Gangadhar S, Nayandeep Deb, Animesh Mukherjee

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

AI总结 本文提出TOXICTAGS数据集及STEMTOX框架，通过熵引导的多任务学习整合社交标签生成与分类，提升多模态内容审核性能。

Flow Matching in Feature Space for Stochastic World Modeling

特征空间中的流匹配用于随机世界建模

Francois Porcher, Nicolas Carion, Karteek Alahari, Shizhe Chen

机构 * FAIR at Meta（Meta的FAIR） 纠错

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

AI总结 提出FlowWM，在预训练特征空间中直接进行流匹配，通过可微一步投影机制实现高效训练，在合成和真实基准上提升感知性能、模式覆盖和时域鲁棒性。

Comments 24 pages, 18 figures, 6 tables

VAN-AD: Visual Masked Autoencoder with Normalizing Flow For Time Series Anomaly Detection

VAN-AD：基于归一化流的视觉掩码自编码器用于时间序列异常检测

PengYu Chen, Shang Wan, Xiaohou Shi, Yuan Chang, Yan Sun, Sajal K. Das

机构 * School of Computer Science (National Pilot Software Engineering School)（计算机学院（国家级试点软件工程学院）） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； China Telecom Research Institute Beijing（中国电信研究院北京） ； Department of Computer Science, Missouri University of Science and Technology（计算机科学系，密苏里科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VAN-AD，通过归一化流模块和自适应分布映射模块改进视觉掩码自编码器，提升时间序列异常检测的泛化能力和局部感知能力。

Comments 15 pages, 7 figures

4DR360: State Reasoning for Joint 3D Detection and Occupancy Prediction in 4D Radar-Camera Full-Scene Perception

4DR360：用于4D雷达-相机全场景感知中联合3D检测和占用预测的状态推理

Xiaokai Bai, Lianqing Zheng, Runwei Guan, Songkai Wang, Siyuan Cao, Hui-liang Shen

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

AI总结 针对4D雷达-相机全场景感知，提出\method框架，遵循跨模态状态推理范式，通过状态引导的BEV增强和多普勒引导的时间融合进行联合3D检测和占用预测，扩展数据集并实验，提升多任务学习效果。

Comments 5 pages, 8 figures

Can Argus Judge Them All? Comparing VLMs Across Domains

阿格斯能评判一切吗？跨领域比较视觉语言模型

Harsh Joshi, Gautam Siddharth Kashyap, Rafiq Ali, Ebad Shabbir, Niharika Jain, Sarthak Jain, Jiechao Gao, Usman Naseem

机构 * Bharati Vidyapeeth（巴哈提大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） ； DSEU-Okhla ； Vivekananda Institute of Professional Studies（维维kananda专业研究学院） ； IIIT-Delhi（德里印度理工学院） ； Center for SDGC（SDGC中心） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 研究跨领域视觉语言模型，提出ARGUS-EVAL评估框架，通过多种指标刻画模型行为，评估多个模型在下游任务表现，发现能力与可靠性导向排名有显著差异，如Qwen-2.5VL-3B-Instruct能力强，CLIP延迟和内存占用低。

Explain Before You Answer: A Survey on Compositional Visual Reasoning

回答之前先解释：组合视觉推理综述

Fucai Ke, Joy Hsu, Zhixi Cai, Zixian Ma, Xin Zheng, Xindi Wu, Sukai Huang, Weiqing Wang, Pari Delir Haghighi, Gholamreza Haffari, Ranjay Krishna, Jiajun Wu, Hamid Rezatofighi

机构 * Monash University（墨尔本大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 综述2023年至2025年组合视觉推理文献，形式化核心定义，追溯范式转变，编目基准指标，提炼见解、识别挑战并概述方向，为该领域提供统一分类、历史路线图和批判性展望。

Comments Project Page: https://github.com/pokerme7777/Compositional-Visual-Reasoning-Survey

BabyVision: Visual Reasoning Beyond Language

BabyVision：超越语言的视觉推理

Liang Chen, Weichu Xie, Yiyan Liang, Hongfeng He, Hans Zhao, Zhibo Yang, Zhiqi Huang, Haoning Wu, Haoyu Lu, Y. charles, Yiping Bao, Yuantao Fan, Guopeng Li, Haiyang Shen, Xuanzhong Chen, Wendong Xu, Shuzheng Si, Zefan Cai, Wenhao Chai, Ziqi Huang, Fangfu Liu, Tianyu Liu, Baobao Chang, Ming Wu, Xiaobo Hu, Kaiyuan Chen, Yixin Ren, Yang Liu, Yuan Gong, Kuan Li

机构 * UniPat AI ； xbench ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； MoonShot AI ； StepFun ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； G Labs Equal Core Contributors（0G Labs 等核心贡献者） 纠错

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

AI总结 研究发现当代多模态语言模型依赖语言先验，在基本视觉任务上表现差。为此引入BabyVision基准评估其核心视觉能力，涵盖多任务。结果显示模型缺乏基本视觉原语，BabyVision的进展迈向人类水平视觉能力，还探索了用生成模型解决视觉推理的方法。

Comments 26 pages, Homepage at https://unipat.ai/blog/BabyVision

ResearchClawBench: A Benchmark for End-to-End Autonomous Scientific Research

ResearchClawBench: 端到端自主科学研究基准

Wanghan Xu, Shuo Li, Tianlin Ye, Qinglong Cao, Yixin Chen, Hengjian Gao, Yiheng Wang, Qi Li, Kun Li, Sheng Xu, Shengdu Chai, Fangchen Yu, Xiangyu Zhao, Zhangrui Zhao, Weijie Ma, Zijie Guo, Koutian Wu, Haoyu Zhou, Haoxiang Yin, Lixue Cheng, Chaofan Hu, Haoxuan Li, Lu Mi, Xuxuan Xie, Yifan Zhou, Ruizhe Chen, Zhiwang Zhou, Xingjian Guo, Yuhao Zhou, Xuming He, Shengyuan Xu, Xinyu Gu, Jiamin Wu, Mianxin Liu, Chunfeng Song, Fenghua Ling, Dongzhan Zhou, Shixiang Tang, Yuqiang Li, Mao Su, Peng Ye, Siqi Sun, Bin Wang, Xue Yang, Zhenfei Yin, Tianfan Fu, Guangtao Zhai, Wanli Ouyang, Bo Zhang, Lei Bai, Wenlong Zhang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出ResearchClawBench基准，包含10个领域40个任务，通过多模态评分标准评估自主科研能力，最强智能体仅得21.5分，揭示当前系统在实验协议、证据匹配和科学核心方面的不足。

VISOR++: Universal Visual Inputs based Steering for Large Vision Language Models

VISOR++：基于通用视觉输入的大型视觉语言模型转向

Ravikumar Balakrishnan, Mansi Phute

机构 * HiddenLayer, USA（HiddenLayer美国分校） ； Georgia Institute of Technology, USA（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言模型行为控制，针对现有方法局限，提出VISOR++，通过优化视觉输入实现行为控制，无需运行时访问模型内部，在多模型上验证有效性且能保持无关任务性能。

GameDevBench: Evaluating Agentic Capabilities Through Game Development

GameDevBench: 通过游戏开发评估智能体能力

Wayne Chi, Yixiong Fang, Arnav Yayavaram, Siddharth Yayavaram, Seth Karten, Qiuhong Anna Wei, Runkun Chen, Alexander Wang, Valerie Chen, Ameet Talwalkar, Chris Donahue

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出GameDevBench基准，包含333个游戏开发任务，评估智能体在多模态软件开发中的能力，发现最佳智能体仅解决53.8%任务，并引入视觉反馈机制提升性能。

SpaceDG: Benchmarking Spatial Intelligence under Visual Degradation

SpaceDG: 在视觉退化下评估空间智能的基准测试

Xiaolong Zhou, Yifei Liu, Ziyang Gong, Jiarui Li, Qiyue Zhao, Muyao Niu, Yuanyuan Gao, Le Ma, Xue Yang, Hongjie Zhang, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Beihang University（北航） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SpaceDG，首个针对退化感知空间理解的大型数据集，通过物理基础的退化合成引擎生成9种退化类型，评估多模态大语言模型在视觉退化下的空间推理能力，并展示在退化条件下微调可提升模型鲁棒性。

CLoE: Expert Consistency Learning for Robust Missing Modality Segmentation

CLoE: 面向鲁棒缺失模态分割的专家一致性学习

Xinyu Tong, Meihua Zhou, Bowu Fan, Haitao Li

机构 * University of Chinese Academy Sciences（中国科学院大学） ； School of Medicine, Southeast University（东南大学医学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出CLoE框架，通过模态专家一致性和区域专家一致性双重目标，结合可靠性感知门控网络，解决多模态分割中模态缺失导致的专家分歧和不稳定融合问题，在BraTS 2020和MSD Prostate上超越现有方法。

Revealing Hidden Vulnerabilities in Autoencoders through Gradient Signal Restoration

通过梯度信号恢复揭示自编码器中的隐藏漏洞

Chethan Krishnamurthy Ramanaik, Arjun Roy, Tobias Callies, Eirini Ntoutsi

机构 * University of the Bundeswehr Munich（联邦国防军理工大学） 纠错

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

AI总结 针对自编码器对抗攻击中梯度消失导致鲁棒性被高估的问题，提出GRILL框架恢复梯度信号，显著提升攻击效果，暴露隐藏漏洞。

m2sv: A Scalable Benchmark for Map-to-Street-View Spatial Reasoning

m2sv: 地图到街景空间推理的可扩展基准

Yosub Shin, Michael Buriek, Igor Molybog

机构 * University of Hawai'i at M\=anoa, Honolulu, HI, USA 纠错

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

AI总结 提出m2sv基准，通过匹配朝北俯视图与街景图像推断相机方向，评估VLM空间推理能力；最佳模型准确率65.2%，低于人类72.0%，揭示几何对齐与推理一致性的差距。

MAND: Modality-Aware Novelty Detection for Open-World Egocentric Activity Recognition

MAND: 面向开放世界自我中心活动识别的模态感知新颖性检测

Hyejeong Im, Wonseon Lim, Dae-Won Kim

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Chung-Ang University（Chung-Ang大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 提出MAND框架，通过模态感知自适应评分和表示稳定训练，利用视觉和惯性模态互补信息，提升开放世界自我中心活动识别中的新颖性检测和已知类准确率。

Vanishing Depth: Training Generalized Depth Adapters with Sinusoidal Depth Preprocessing for Pretrained RGB Encoders

消失深度：基于正弦深度预处理的预训练RGB编码器通用深度适配器训练

Paul Koch, Jörg Krüger

机构 * Fraunhofer IPK（弗劳恩霍夫研究所） ； TU-Berlin（技术大学柏林） 纠错

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

AI总结 提出自监督训练方法，为预训练RGB编码器添加深度适配器，结合正弦深度编码实现通用鲁棒的深度特征提取，在分割、姿态估计和深度补全等下游任务中提升基线性能，SUN-RGBD分割达56.05 mIoU。

Comments Accepted to IntelliSys 2026

DSAEval: Evaluating Data Science Agents on a Wide Range of Real-World Data Science Problems

DSAEval：在广泛真实世界数据科学问题上评估数据科学智能体

Maojun Sun, Yifei Xie, Yue Wu, Ruijian Han, Binyan Jiang, Defeng Sun, Yancheng Yuan, Jian Huang

机构 * Department of Data Science and Artificial Intelligence, Hong Kong Polytechnic University（数据科学与人工智能系，香港理工大学） ； Department of Applied Mathematics, Hong Kong Polytechnic University（应用数学系，香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出包含641个真实数据科学问题的基准DSAEval，涵盖多模态环境感知、多查询交互和多维评估，系统评估13个先进LLM智能体，发现Claude-Sonnet-4.5综合最优，多模态感知提升视觉任务性能2.04%-11.30%。

OpenVTON-Bench: A Large-Scale High-Resolution Benchmark for Controllable Virtual Try-On Evaluation

OpenVTON-Bench：用于可控虚拟试穿评估的大规模高分辨率基准

Jin Li, Tao Chen, Kai Wen, Siqi Yin, Shuai Jiang, Weijie Wang, Jingwen Luo, Chenhui Wu

机构 * Renxing Intelligence, Hangzhou, China ； Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China（杭州电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出OpenVTON-Bench，包含约10万对高分辨率图像，通过DINOv3聚类和Gemini描述构建，并设计多模态评估协议，沿五个维度衡量试穿质量，与人类判断高度一致。

Comments Under review for the NeurIPS 2026 Datasets and Benchmarks Track

ChartREG++: Towards Benchmarking and Improving Chart Referring Expression Grounding under Diverse referring clues and Multi-Target Referring

ChartREG++：面向多样化指代线索和多目标指代的图表指代表达式定位基准与改进

Tianhao Niu, Ziyu Han, Xuan Dong, Qingfu Zhu, Wanxiang Che

机构 * Research Center for Social Computing and Interactive Robotics（社会计算与交互机器人研究中心） 纠错

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

AI总结 针对现有图表指代表达式定位基准的局限，提出支持多种定位形式、多目标指代、多样化线索和图表类型的基准，并利用代码驱动合成流水线生成像素级实例掩码，训练实例分割模型集成到多模态定位框架，显著提升性能。

Revising Context, Shifting Simulated Stance: Auditing LLM-Based Stance Simulation in Online Discussions

修正语境，转变模拟立场：审计基于LLM的在线讨论立场模拟

Xinnong Zhang, Wanting Shan, Hanjia Lyu, Zhongyu Wei, Jiebo Luo

机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本研究通过反事实语境修正框架审计LLM立场模拟，对比纯文本与多模态策略，评估平均方向性立场转变和立场转换率，揭示语境敏感性的有效性与鲁棒性。

Multilingual Training and Evaluation Resources for Vision-Language Models

面向视觉语言模型的多语言训练和评估资源

Daniela Baiamonte, Elena Fano, Matteo Gabburo, Stefano Simonazzi, Leonardo Rigutini, Andrea Zugarini

机构 * Villanova.ai ； Aithlas 纠错

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

AI总结 本文提出跨五种欧洲语言的视觉语言模型训练与评估资源，通过再生与翻译方法生成高质量多语言数据，验证多语言数据在非英语基准上的有效性。

RETRACE: Resilience-Guided Trait-Conditioned Craving Estimation from Wearable Physiology in Opioid Use Disorder

RETRACE：基于可穿戴生理信号的阿片类药物使用障碍中韧性引导的特质条件渴求估计

Yi Xiao, Harshit Sharma, Dessa Bergen-Cico, Asif Salekin

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Syracuse University（雪城大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对阿片类药物使用障碍跨受试者渴求检测难题，提出RETRACE框架，通过双编码器结合韧性上下文实现轻量个性化，在多模态数据集上较基线提升7%。

From Adoption to Deployment: A Qualitative Study on AI Integration in Software Development Practice

你如何选择人工智能组件？关于安全人工智能集成实践的访谈研究

Mahzabin Tamanna, Elizabeth Lin, Sparsha Gowda, Laurie Williams, Dominik Wermke

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） 纠错

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

AI总结 研究通过访谈了解从业者选择和集成人工智能组件的决策及安全考量，发现其选模型多受功能标准驱动，安全常被忽视，集成过程缺安全关注，行业重蹈早期软件依赖管理覆辙，为此给出相关建议倡导安全设计方法。

Comments 18 pages, 3 figures/tables

CHM-Net: Center Heatmap-driven Macro-Micro Modeling Network for MRI-based Microbial Density Stratification

CHM-Net：基于中心热图驱动的宏观-微观建模网络用于基于MRI的微生物密度分层

Jiaming Liang, Haolin Chen, Tingting Li, Bowen Yu, Qianyan Long, Tinghe Zhang, Xi Zhong, Xiaowei Hu, Xiaoqi Sheng, Hongmin Cai

机构 * School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； School of Future Technology（未来技术学院） ； Department of Medical Imaging（医学影像科） ； Affiliated Cancer Hospital, Guangzhou Medical University（广州医学院附属癌症医院） 纠错

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

AI总结 研究基于MRI的微生物密度分层，提出CHM-Net，通过中心热图引导小病变反应定位，构建宏观-微观证据预测微生物密度，在GBNPC 2026数据集上验证有效性，在两个3D医学图像数据集上证实鲁棒性。

Benchmark-Based Comparative Assessment of Publicly Benchmarked Indian Foundation Models: A Capability and Evaluation-Maturity Framework

基于基准的公开基准印度基础模型对比评估：能力与评估成熟度框架

Avinash Agarwal, Vridhi Jain

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

AI总结 本文提出能力与评估成熟度框架，对公开基准的印度基础模型与全球同类模型对比评估，发现其在传统基准表现尚可但参与新评估不足，还提出基准成熟度指数，指出能力差距或源于评估生态问题。

Comments 19 pages, 11 tables

A Survey of Body and Face Motion: Datasets, Performance Evaluation Metrics and Generative Techniques

人体与面部运动的综述：数据集、性能评估指标和生成技术

Lownish Rai Sookha, Nikhil Pakhale, Mudasir Ganaie, Abhinav Dhall

机构 * Indian Institute of Technology Ropar（印度理工学院罗帕尔） ； Monash University（莫纳什大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了人体和面部运动生成，涵盖数据集、评估指标和生成技术，首次全面探讨了该领域的发展与未来方向。

CFM-Bench: A Unified Multi-Domain, Multi-Task Benchmark for Channel Foundation Models

CFM-Bench：用于信道基础模型的统一多域、多任务基准测试

Yuan Gao, Wenjun Yu, Jun Jiang, Yunfan Li, Xinyu Guo, Shugong Xu

机构 * School of Communication and Information Engineering, Shanghai University（上海大学通信与信息工程学院） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

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

AI总结 研究针对信道基础模型评估缺乏统一基准的问题，发布CFM-Bench，涵盖多种信道配置、官方分区，规定数据使用规则，组织六个任务组，为比较信道表示跨模型、域和任务的可迁移性提供通用平台。

Comments CFM-Bench dataset download: https://www.chaspark.com/\#/s/CFM-Bench

CVT-Bench: Probing Spatial-State Integrity through Counterfactual Viewpoint Transformations

CVT-Bench：反事实视角变换揭示多模态大语言模型中不稳定的空间表征

Shanmukha Vellamcheti, Uday Kiran Kothapalli, Disharee Bhowmick, Sathyanarayanan N. Aakur

机构 * CSSE Department, Auburn University（计算机科学与工程系，阿伯杜大学） 纠错

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

AI总结 CVT-Bench通过控制诊断基准评估多模态大语言模型在反事实视角变换下的关系一致性，发现尽管单视角准确率高，但系统在反事实视角变换下存在系统性退化，揭示了表征结构对反事实空间推理的重要性。

Comments Reframed CVT-Bench around spatial-state integrity, added real-world benchmark derived from 3dSGG, context controls and other minor changes. 21 pages, 10 figures, 15 tables. Project page: https://shanmukha-here.github.io/CVT-Bench

Data-driven registration and modeling of brain deformation for image-guided neurosurgery

数据驱动的图像配准与变形建模在图像引导神经外科中的应用：系统综述

Tiago Assis, Colin P. Galvin, Joshua P. Castillo, Nazim Haouchine, Marta Kersten-Oertel, Zeyu Gao, Mireia Crispin-Ortuzar, Stephen J. Price, Thomas Santarius, Yangming Ou, Sarah Frisken, Nuno C. Garcia, Alexandra J. Golby, Reuben Dorent, Ines P. Machado

机构 * LASIGE, Faculty of Sciences, University of Lisbon（里斯本大学科学学院LASIGE） ； Department of Neurosurgery and Department of Radiology, Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院布里洛妇女医院神经外科与放射科） ； Gina Cody School of Engineering and Computer Science, Concordia University（康科迪亚大学工程与计算机科学学院） ； Cancer Research UK Cambridge Centre, University of Cambridge（剑桥大学癌症研究英国中心） ； Department of Oncology, University of Cambridge（剑桥大学肿瘤科） ； Department of Clinical Neurosciences, University of Cambridge（剑桥大学临床神经科学系） ； Computational Health Informatics Program (CHIP) and Department of Radiology, Boston Children's Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院波士顿儿童医院计算健康信息学计划与放射科） ； Sorbonne Université, Institut du Cerveau - Paris Brain Institute - ICM（索邦大学巴黎脑研究所-ICM） 纠错

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

AI总结 系统综述2020-2025年间基于学习的脑变形补偿方法，包括深度学习配准、变形场回归、多模态对齐、切除感知架构及混合模型，指出当前方法在鲁棒性、标准化基准、可解释性和临床部署方面的局限，并展望未来研究方向。

Comments 41 pages, 7 figures, 9 tables. Final postprint version available in Medical Image Analysis at https://doi.org/10.1016/j.media.2026.104217

Journal ref Assis, T., et al. (2026). Data-driven registration and modeling of brain deformation for image-guided neurosurgery. Medical Image Analysis, 114, 104217

Research-Oriented Human-Centric Evaluation for Foundation Models

面向研究的基础模型以人为中心的评估

Yijin Guo, Kaiyuan Ji, Xiaorong Zhu, Junying Wang, Farong Wen, Chunyi Li, Zicheng Zhang, Guangtao Zhai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 针对现有基础模型评估忽视用户主观体验的问题，提出Human-Centric Evaluation框架，通过604次人类评估会话及LLM-as-a-judge实验，证实人类主观评估不可替代，为基础模型研究提供新评估方式。