多模态大模型

Towards Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models by Refining Textual Embeddings

通过细化文本嵌入缓解大型视觉语言模型中的幻觉

Aakriti Agrawal, Gouthaman KV, Rohith Aralikatti, Gauri Jagatap, Jiaxin Yuan, Sarvesh Baskar, Vijay Kamarshi, Andrea Fanelli, Furong Huang

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） ； Capital One 纠错

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

AI总结 针对大型视觉语言模型因过度依赖文本先验而忽视视觉线索导致的幻觉问题，提出一种简单有效的视觉特征融入方法，通过学习视觉信息化的文本嵌入来平衡注意力分布，显著降低幻觉并提升多模态推理能力。

Comments Accepted at The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics

CardioLens: Revealing the Clinical Reality Gap of MLLMs via Multi-Sequence Cardiac MRI Evaluations

CardioLens: 通过多序列心脏MRI评估揭示MLLMs的临床现实差距

Zixian Su, Hongkai Zhang, Fan Gao, Encheng Su, Taiping Qu, Jingwei Guo, Nan Zhang, Hui Wang, Zhen Zhou, Kairui Bo, Yan Chen, Yue Ren, Shuai Li, Lei Xu, Henggui Zhang

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Beijing Anzhen Hospital（北京安贞医院） ； Beihang University（北航） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王 Abdullah 科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 提出CardioLens测试平台，通过多序列心脏磁共振成像评估24个多模态大语言模型，发现其在临床工作流中表现不佳，存在类别崩溃失败模式，且输入选择和推理提示改进效果有限。

Evi-Steer: Learning to Steer Biomedical Vision-Language Models through Efficient and Generalizable Evidential Tuning

Evi-Steer：通过高效且可泛化的证据调优学习引导生物医学视觉-语言模型

Taha Koleilat, Hassan Rivaz, Yiming Xiao

机构 * Concordia University（康科迪亚大学） 纠错

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

AI总结 提出Evi-Steer框架，通过证据跨模态低维引导实现BiomedCLIP的不确定性感知参数高效微调，仅更新0.11%参数，在15个生物医学数据集上少样本学习和域泛化设置中优于现有方法。

Comments MICCAI 2026 Early Accept; Project Page: https://tahakoleilat.github.io/Evi-Steer. This preprint has not undergone peer review or any post-submission improvements or corrections. The Version of Record of this contribution will be published as part of the MICCAI 2026 proceedings in October

LoMo: Local Modality Substitution for Deeper Vision-Language Fusion

LoMo: 局部模态替换以实现更深的视觉-语言融合

Feng Han, Zhixiong Zhang, Zheming Liang, Yibin Wang, Jiaqi Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言模型在模态替换时性能下降的“载体敏感性”问题，提出局部模态替换（LoMo）数据策展范式，通过将文本片段动态渲染为图像来训练跨模态表示不变性，显著提升多模态推理与融合效果。

Infection-Reasoner: A Compact Vision-Language Model for Wound Infection Classification with Evidence-Grounded Clinical Reasoning

Infection-Reasoner: 一种用于伤口感染分类的紧凑视觉-语言模型，结合证据支撑的临床推理

Palawat Busaranuvong, Reza Saadati Fard, Emmanuel Agu, Deepak Kumar, Shefalika Gautam, Bengisu Tulu, Diane Strong

机构 * Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院） ； UMass Chan Medical School（UMass Chan医学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Infection-Reasoner，一种紧凑的视觉-语言模型，通过两阶段训练提升伤口感染分类和推理生成的准确性与解释性，实验结果显示其在分类和推理质量上优于现有方法。

AD-Copilot: A Vision-Language Assistant for Industrial Anomaly Detection via Visual In-context Comparison

AD-Copilot：通过视觉上下文比较实现工业异常检测的视觉-语言助手

Xi Jiang, Yue Guo, Jian Li, Yong Liu, Bin-Bin Gao, Hanqiu Deng, Jun Liu, Heng Zhao, Chengjie Wang, Feng Zheng

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（计算机科学与工程系，南方科技大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； Tencent YouTu Lab（腾讯YouTu实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Centre for Frontier AI Research, A*STAR（前沿人工智能研究中心，A*STAR） 纠错

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

AI总结 AD-Copilot通过视觉上下文比较提升工业异常检测性能，采用新颖的数据筛选流程和比较编码器，在多个基准测试中取得优异成绩，超越人类专家水平。

Comments Code and models are released at https://github.com/jam-cc/AD-Copilot

Turning Generators into Retrievers: Unlocking MLLMs for Natural Language-Guided Geo-Localization

将生成器转化为检索器：解锁多模态大语言模型用于自然语言引导的地理定位

Yuqi Chen, Xiaohan Zhang, Ahmad Arrabi, Waqas Sultani, Chen Chen, Safwan Wshah

机构 * Vermont Artificial Intelligence Lab, Department of Computer Science, University of Vermont（佛蒙特大学计算机科学系佛蒙特人工智能实验室） ； Intelligent Machines Lab, Department of Artificial Intelligence, Information Technology University（信息技术大学人工智能系智能机器实验室） ； Institute of Artificial Intelligence, University of Central Florida（中佛罗里达大学人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种简单有效的框架，通过参数高效微调将多模态大语言模型应用于自然语言引导的地理定位，实现强大的跨模态对齐，取得GeoText-1652的SOTA结果，并在CVG-Text的5个子任务中表现优异。

Comments CVPRF

SmartCLIP: Modular Vision-language Alignment with Identification Guarantees

SmartCLIP: 基于识别保证的模块化视觉-语言对齐

Shaoan Xie, Lingjing Kong, Yujia Zheng, Yu Yao, Zeyu Tang, Eric P. Xing, Guangyi Chen, Kun Zhang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SmartCLIP，通过理论条件实现文本与视觉表征的灵活对齐，确保语义信息完整保留并解耦视觉表征，提升多任务性能。

Comments CVPR2025

DanQing: An Up-to-Date Large-Scale Chinese Vision-Language Pre-training Dataset

DanQing：一个更新的大型中文视觉-语言预训练数据集

Hengyu Shen, Tiancheng Gu, Bin Qin, Lan Wu, Yuling Wu, Shuo Tan, Zelong Sun, Jun Wang, Nan Wu, Xiang An, Weidong Cai, Ziyong Feng, Kaicheng Yang

机构 * Glint Lab（光粒实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出DanQing数据集，包含1亿张高质量图像-文本对，通过系统化流程提升数据质量，实验表明其在多种下游任务中表现优异，且具备更平衡的语义分布和更强的扩展能力。

Comments 19 pages, 11 figures, 7 tables

Uni-cot: Towards Unified Chain-of-Thought Reasoning Across Text and Vision

Uni-cot: 向跨文本和视觉的统一链式推理迈进

Luozheng Qin, Jia Gong, Yuqing Sun, Tianjiao Li, Mengping Yang, Xiaomeng Yang, Chao Qu, Zhiyu Tan, Hao Li

机构 * Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 Uni-CoT通过统一的链式推理框架实现跨文本和视觉的连贯多模态推理，采用宏级和微级推理范式，提升多模态推理的效率和性能。

Comments Accepted by ICLR 2026, Project Page: https://sais-fuxi.github.io/projects/uni-cot/

PhenoLIP: Integrating Phenotype Ontology Knowledge into Medical Vision-Language Pretraining

PhenoLIP：将表型本体知识整合到医学视觉-语言预训练中

Cheng Liang, Chaoyi Wu, Weike Zhao, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 PhenoLIP通过整合表型本体知识提升医学视觉-语言模型的表型识别与跨模态检索性能。

A Semantic Decoupling-Based Two-Stage Rainy-Day Attack for Revealing Weather Robustness Deficiencies in Vision-Language Models

基于语义解耦的两阶段雨天攻击：揭示视觉-语言模型在天气鲁棒性方面的缺陷

Chengyin Hu, Xiang Chen, Zhe Jia, Weiwen Shi, Fengyu Zhang, Jiujiang Guo, Yiwei Wei

机构 * Chengyin Hu（独立研究者） ； Xiang Chen（独立研究者） ； Zhe Jia（独立研究者） ； Weiwen Shi（独立研究者） ； Fengyu Zhang（独立研究者） ； Jiujiang Guo（独立研究者） ； Yiwei Wei（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于语义解耦的两阶段雨天攻击框架，揭示了视觉-语言模型在天气鲁棒性方面的缺陷。

Cross Modal Fine-Grained Alignment via Granularity-Aware and Region-Uncertain Modeling

跨模态细粒度对齐 via 粒度感知和区域不确定建模

Jiale Liu, Haoming Zhou, Yishu Liu, Bingzhi Chen, Yuncheng Jiang

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

AI总结 本文提出了一种基于粒度感知和区域不确定建模的跨模态细粒度对齐方法，通过显著性感知和不确定性建模提升对齐的鲁棒性和可解释性。

Comments 10 pages, 6 figures, accepted by AAAI 2026

Explaining Similarity in Vision-Language Encoders with Weighted Banzhaf Interactions

Hubert Baniecki, Maximilian Muschalik, Fabian Fumagalli, Barbara Hammer, Eyke Hüllermeier, Przemyslaw Biecek

机构 * University of Warsaw（华沙大学） ； Warsaw University of Technology（华沙理工大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； MCML ； DFKI（德累斯顿大学） ； Bielefeld University（比勒菲尔德大学） 纠错

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

Comments NeurIPS 2025. Code: https://github.com/hbaniecki/fixlip

Enhancing Adversarial Transferability in Visual-Language Pre-training Models via Local Shuffle and Sample-based Attack

Xin Liu, Aoyang Zhou, Aoyang Zhou

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

Comments Accepted by NAACL2025 findings

Efficient Medical Vision-Language Alignment Through Adapting Masked Vision Models

Chenyu Lian, Hong-Yu Zhou, Dongyun Liang, Jing Qin, Liansheng Wang

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； Center for Smart Health, School of Nursing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学护理学院智能健康中心） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； Department of Radiology, Zhongshan Hospital (Xiamen), Fudan University（复旦大学中山医院放射科） ； National Institute for Data Science in Health and Medicine（医学与数据科学国家研究院） ； Department of Computer Science, School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院计算机科学系） 纠错

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

Comments TMI 2025

Meta-Entity Driven Triplet Mining for Aligning Medical Vision-Language Models

Saban Ozturk, Melih B. Yilmaz, Muti Kara, M. Talat Yavuz, Aykut Koç, Tolga Çukur

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

Comments 18 pages, 7 figures, 6 tables

CrossGET: Cross-Guided Ensemble of Tokens for Accelerating Vision-Language Transformers

Dachuan Shi, Chaofan Tao, Anyi Rao, Zhendong Yang, Chun Yuan, Jiaqi Wang

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

Comments ICML 2024. Code: https://github.com/sdc17/CrossGET

Embracing Language Inclusivity and Diversity in CLIP through Continual Language Learning

Bang Yang, Yong Dai, Xuxin Cheng, Yaowei Li, Asif Raza, Yuexian Zou

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

Comments Accepted by AAAI'2024, 15 pages (with appendix), 7 figures, 10 tables

SkyScript: A Large and Semantically Diverse Vision-Language Dataset for Remote Sensing

Zhecheng Wang, Rajanie Prabha, Tianyuan Huang, Jiajun Wu, Ram Rajagopal

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

Comments Accepted by AAAI 2024

Multi-task Paired Masking with Alignment Modeling for Medical Vision-Language Pre-training

Ke Zhang, Yan Yang, Jun Yu, Hanliang Jiang, Jianping Fan, Qingming Huang, Weidong Han

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

MarineGPT: Unlocking Secrets of Ocean to the Public

Ziqiang Zheng, Jipeng Zhang, Tuan-Anh Vu, Shizhe Diao, Yue Him Wong Tim, Sai-Kit Yeung

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

Comments work in progress. Code and data will be available at https://github.com/hkust-vgd/MarineGPT

Lost in Translation: When GPT-4V(ision) Can't See Eye to Eye with Text. A Vision-Language-Consistency Analysis of VLLMs and Beyond

Xiang Zhang, Senyu Li, Zijun Wu, Ning Shi

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

Probing the Role of Positional Information in Vision-Language Models

Philipp J. Rösch, Jindřich Libovický

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

Comments Findings of the Association for Computational Linguistics: NAACL 2022, pages 1031-1041, Seattle, United States. Association for Computational Linguistics

Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models

Shaohan Huang, Li Dong, Wenhui Wang, Yaru Hao, Saksham Singhal, Shuming Ma, Tengchao Lv, Lei Cui, Owais Khan Mohammed, Barun Patra, Qiang Liu, Kriti Aggarwal, Zewen Chi, Johan Bjorck, Vishrav Chaudhary, Subhojit Som, Xia Song, Furu Wei

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

FaD-VLP: Fashion Vision-and-Language Pre-training towards Unified Retrieval and Captioning

Suvir Mirchandani, Licheng Yu, Mengjiao Wang, Animesh Sinha, Wenwen Jiang, Tao Xiang, Ning Zhang

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

Comments 14 pages, 4 figures. To appear at Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) 2022

OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple Sequence-to-Sequence Learning Framework

Peng Wang, An Yang, Rui Men, Junyang Lin, Shuai Bai, Zhikang Li, Jianxin Ma, Chang Zhou, Jingren Zhou, Hongxia Yang

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

Comments Accepted at ICML2022

Behind the Scene: Revealing the Secrets of Pre-trained Vision-and-Language Models

Jize Cao, Zhe Gan, Yu Cheng, Licheng Yu, Yen-Chun Chen, Jingjing Liu

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

Comments Accepted by ECCV 2020 as Spotlight

"Is this an example image?" -- Predicting the Relative Abstractness Level of Image and Text

Christian Otto, Sebastian Holzki, Ralph Ewerth

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

Comments 14 pages, 6 figures, accepted at ECIR2019

CompCPZ: Preserving Multi-Modal Intent in Language-Guided Robot Manipulation

CompCPZ：在语言引导的机器人操作中保留多模态意图

Zhen Zhang, Ahmad Hafez, Peng Xie, Yanliang Huang, Wenyuan Wu, Amr Alanwar

机构 * School of Computation, Information and Technology（计算、信息与技术学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(title,abstract)

AI总结 CompCPZ是一种用于语言引导机器人操作的代数层，可恢复多模态析取表示，在ManiSkill3基准测试中性能优于多种基线，且能迁移至真实机器人实验，凸显组合语言接地需评估意图连通分量结构。