多模态大模型

On the Adversarial Robustness of Multimodal LLM Judges

多模态大语言模型评判器的对抗鲁棒性

Zihan Wang, Guansong Pang, Zelin Liu, Wenjun Miao, Jin Zheng, Xiao Bai

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and System, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of Software Development Environment, Jiangxi Research Institute, Beihang University（北京航空航天大学江西研究院软件开发环境国家重点实验室） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算机与信息系统学院） 纠错

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

AI总结 提出RobustMLLMJudge框架评估多模态大语言模型作为评判器时的对抗鲁棒性，并设计MGSIA攻击方法，通过语义诱导和高分流形对齐生成可迁移的分数膨胀扰动，揭示其脆弱性。

Reasoning for Mobile User Experience with Multimodal LLMs: Task, Benchmark, and Approach

基于多模态大语言模型的移动用户体验推理：任务、基准与方法

Ruichao Mao, Zhou Fang, Teng Guo, Hao Yang, Yaping Li, Shaohua Peng, Maji Huang, Xiaoyu Lin, Shuoyang Liu, Xuepeng Li, Yuyu Zhang, Hai Rao

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出UXBench基准（2000个VQA样本）评估多模态大模型在UI推理上的能力，并设计UI-UX模型，通过奖励路由和不对称过渡奖励机制在UXBench上达到0.7963准确率，超越Claude-4.5-Sonnet。

Comments 10 pages, 6 figures, Accepted at CVPR 2026 Findings

Multi-Modal Agents for Power Distribution Defect Detection: An Evaluation of Foundation Models

用于配电缺陷检测的多模态智能体：基础模型评估

Quan Quan

机构 * Quan Quan 纠错

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

AI总结 提出多模态智能体框架，系统评估基础模型在感知、推理和工具使用三方面的能力，用于配电缺陷检测的闭环自动化。

MIEScore: Human-Aligned Evaluation for Multi-Source Image Editing

MIEScore：面向多源图像编辑的人类对齐评估方法

Zitong Xu, Huiyu Duan, Xinyun Zhang, Weifei Xiong, Tianyi Zheng, Xiongkuo Min, Qiang Hu, Zhengxue Cheng, Bo Li, Guangtao Zhai

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

AI总结 针对多源图像编辑（MIE）缺乏人类对齐评估基准的问题，研究构建了首个MIE基准MIE-Bench，并提出基于MLLM的评估模型MIEScore，其对齐人类偏好性能最优且泛化性良好。

OmniTraffic: A Controllable Generation Pipeline and Benchmark for Spatio-Temporal Traffic Reasoning

OmniTraffic：面向时空交通推理的可控生成流水线与基准

Maonan Wang, Zhengyan Huang, Kemou Jiang, Yuhang Fu, Jiayue Zhu, Yuxin Cai, Xingchen Zou, Qiaosheng Zhang, Yi Yu, Ding Wang, Xi Chen, Ben M. Chen, Yuxuan Liang, Zhiyong Cui, Man On Pun, Yirong Chen

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出OmniTraffic，一个基于12个真实路口3D重建的可控生成流水线与基准，通过8M VQA样本和3K人工验证测试集评估11个前沿MLLM，揭示拓扑与时空推理中的显著人机差距，并证明仿真数据微调可提升真实场景性能。

Comments 34 pages, 28 figures

Can You Trust What You See? Human and AI Detection of Synthetic Legal Evidence

你能相信你所见的吗？人类与AI对合成法律证据的检测

Jinzhe Tan, Ali Ekber Cinar, Karim Benyekhlef

机构 * Faculty of Law, McGill University（麦吉尔大学法学院） 纠错

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

AI总结 研究人类和前沿多模态大模型在民事纠纷场景中区分真实照片与AI生成图像的能力，发现两者均不可靠，提出结合人工审查、MLLM筛查和来源认证的解决方案。

Illuminating Visual Identity in Universal Multimodal Embeddings

揭示通用多模态嵌入中的视觉身份

Jiawei Cao, Junyi Feng, Jiashen Hua, Ziheng Huang, Bing Deng, Kaijie Wu, Chaochen Gu, Jieping Ye

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 该研究针对通用多模态嵌入缺乏视觉身份判别能力的问题，提出视觉身份判别统一形式化，构建MVEB基准，设计身份感知采样的学习框架，提升了UMEs的身份判别能力。

Comments Accepted to CVPR 2026

Theia: Large-Scale Multimodal Captioning and Automated Validation of the Incidents1M Dataset for Data-Free Distillation

Theia：用于无数据蒸馏的Incidents1M数据集的大规模多模态字幕生成与自动验证

Simone Giano, Lorenzo Severini, Alessandro Galdelli, Adriano Mancini

机构 * Università Politecnica delle Marche（马尔凯理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对灾害领域多模态数据集的缺陷，提出方法构建并自动验证Incidents1M数据集，生成高保真字幕，其语义一致性达78.65/100，为跨模态知识蒸馏提供了可扩展框架。

Computational Humor with Multimodal LLMs: Methods, Datasets, Evaluation, and Challenges

基于多模态语言模型的计算幽默：方法、数据集、评估及挑战

Tuo Liang, Zhe Hu, Disheng Liu, Jing Li, Yu Yin

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究聚焦于单图像和多面板作品中的视觉幽默理解，通过与先前综述对比，按能力层次组织文献，综合基准设计等内容，追溯领域转变，指出进展的主要障碍包括易出现捷径的评估、文化覆盖有限等问题。

MultiRef-Compass: Towards Comprehensive Evaluation of Multi-Reference-to-Audio-Video Generation

MultiRef-Compass：迈向多参考到音频-视频生成的综合评估

Xiaohan Zhang, Yuqing Wen, Junlin Chen, Yuqi Tang, Yiting He, Lizhuo Shao, Weiming Zhu, Tengfei Liu, Yang Shi, Jialu Chen, Yuanxing Zhang, Huaxiong Li

专题命中 多模态评测 ：MLLM(summary_cn,abstract)；audio-visual(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对多参考到音频-视频生成设置，引入MultiRef-Compass基准。通过可扩展管道构建350个样本，定义含四个维度14个子指标的评估协议，集成自动指标与MLLM评判框架，实验表明该基准对MR2AV研究有重要意义。

Comments 32 pages

Beyond Scene Priors: Fine-Grained Traffic Scene Reasoning with Benchmarking and Query-Guided Small-Object Focus

超越场景先验：通过基准测试和查询引导的小目标聚焦进行细粒度交通场景推理

Waikit Xiu, Qiang Lu, Zian Wang, Xinjie Yang, Zhiwei Chen, Chen Sun, Xiying Li

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 针对安全关键交通场景中复杂问题，提出细粒度交通推理基准FGTR - Bench和文本引导小目标推理MLLM（TSR - MLLM），解决视觉语言对齐中关键小目标被忽视问题，提升模型性能。

FlameVQA: A Physically-Grounded UAV Wildfire VQA Benchmark with Radiometric Thermal Supervision

FlameVQA: 一个基于辐射热监督的物理基础无人机野火VQA基准

Mobin Habibpour, John Spodnik, Niloufar Alipour Talemi, Fatemeh Afghah

机构 * National Science Foundation（国家科学基金会） ； NASA（美国国家航空航天局） 纠错

专题命中 多模态评测 ：MLLM(summary_cn,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出FlameVQA，一个基于FLAME 3数据集的无人机野火多选视觉问答基准，利用配对的RGB和辐射热TIFF图像实现温度基础的推理，评估了多种MLLM在检测、定位、覆盖估计等任务上的表现。

ShutterMuse: Capture-Time Photography Guidance with MLLMs

ShutterMuse: 基于多模态大语言模型的拍摄时刻摄影指导

Jiayu Li, Yixiao Fang, Tianyu Hu, Wei Cheng, Ping Huang, Zheheng Fan, Gang Yu, Xingjun Ma

机构 * Fudan University（复旦大学） ； StepFun 纠错

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

AI总结 提出CaptureGuide-Bench基准测试，评估MLLM在摄影师构图与主体姿态推荐方面的能力，并构建ShutterMuse统一模型，通过监督与强化微调实现最佳综合性能。

Comments Project Page:https://lijayutnt.github.io/ShutterMuse

Is Our Benchmark Enough? An Analysis of Continual Learning for MLLMs

我们的基准测试足够吗？多模态大语言模型持续学习分析

Van-Tuan Tran, Shruthi Gowda, Merim Dzaferagic, Marco Ruffini

机构 * School of Computer Science and Statistics, Trinity College Dublin（都柏林圣三一学院计算机科学与统计学院） ； Department of Mathematics and Computer Science, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学数学与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文质疑MR-LoRA方法对MLLM路由器的依赖，提出无训练无重放的简单原型路由方法RePRo，并指出共享专家无益，揭示MLLM-CL基准的任务高度可分离和固定顺序导致评估偏差，从而提出新基准设计。

Comments ICML 2026 Workshop "Continual Adaptation at Scale: Towards Sustainable AI"

Seeing Without Exposing: Adaptive Privacy Control for Open-World, Context-Hungry MLLMs

看见而不暴露：面向开放世界、上下文饥渴型MLLM的自适应隐私控制

Siyuan Xu, Yibing Liu, Peilin Chen, Yung-Hui Li, Shiqi Wang, Sam Kwong

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Hon Hai Research Institute（鸿海研究学院） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在开放世界中面临不可预测敏感信息泄露的隐私挑战，提出无训练方法APD，将隐私元素漂移至语义等价替代物并锚定上下文线索，结合新基准AdaptShield实现隐私保护与上下文保留的平衡提升。

The Unwritten Benchmark: A New Challenge for Multimodal Machine Learning in Abstract Perceptual Reasoning

未书写基准：多模态机器学习在抽象感知推理领域的新挑战

Garima Arya Yadav, Nilay Yilmaz, Yezhou Yang

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出The Unwritten Benchmark基准，针对多模态模型在抽象感知推理中的不足，开展声-运动学文字推理任务评估，发现模型性能远逊于人类且存在模态融合悖论。

Comments To be published in CVPR Findings 2026

Diagram-MMU: A Multi-Modal Benchmark for Scientific Diagrams

Diagram-MMU：面向科学图表的多模态基准测试

Weihao Bo, Shan Zhang, Yanpeng Sun, Jie Liu, Yongke Yao, Jinhao Du, Wei He, Kai Zou, Zechao Li, Jingdong Wang

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Baidu Inc（百度公司） ； AIML, Adelaide University（阿德莱德大学AIML） ； SUTD（新加坡科技设计大学） ； Southeast University（东南大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文构建了多模态基准测试Diagram-MMU，评估MLLMs的科学图表解析与理解能力，发现图表转代码任务更具挑战，Claude-4.6 Opus在智能体场景下表现最优。

When Prompts Become Pixels: Prompt-Region Grounding for Multimodal Reasoning

当提示词成为像素：面向多模态推理的提示词-区域定位

Yongxin Wang, Ruizhe Zhou, Yueling Tang, Yingying Zhu, Xuemin Zhao, Xiaojun Chang, Xiaodan Liang

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

AI总结 该研究针对多模态大语言模型在视觉化任务语义场景下的准确率下降问题，提出提示词-区域定位方法，有效提升了基准测试准确率且无需OCR或区域元数据。

SIGNPOST-Bench: Benchmarking Text-Vision Conflict Resolution in Multimodal Large Language Models

SIGNPOST-Bench：评估多模态大语言模型文本-视觉冲突解决能力的基准

Sirun Li, Minghao Liu, Ling Dai, Yong Li, Haoxin Lyu, Junting Zhou, Fan Zhang

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

AI总结 本研究推出SIGNPOST-Bench基准，通过包含5111个反事实组的25555个图像变体，评估20个多模态大语言模型的文本-视觉冲突解决能力，发现对抗文本会显著提升定位误差，且模型对冲突文本的鲁棒性无法由干净输入的定位性能完全预测。

Comments 27 pages, 25 figures

StanceFlip: A Comprehensive Multi-Dimensional Benchmark for Multimodal Conversational Stance Flipping Forecasting

StanceFlip：用于多模态对话立场翻转预测的综合多维基准测试

Heyan Chai, Xin Li, Wenjie Wang, Jianyang Qin, Chaoyang Li, Lu Wang, Hao Chen, Qing Liao

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件学院） ； Harbin Institute of Technology Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； City University of Macau（澳门城市大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有对话立场检测基准测试的局限，提出StanceFlip基准测试及ConStaFF框架，含多模态立场六元组提取和动态立场翻转归因两个新子任务，基于大语言模型实现端到端立场推理，实验显示该方法性能领先。

Comments 17pages, 8 figures

Unlearning Under Imbalance: Benchmarking Fairness in Multimodal LLM Unlearning

不平衡下的遗忘：多模态大语言模型遗忘中的公平性基准测试

Lorenzo Orsingher, Thomas De Min, Massimiliano Mancini, Davide Talon, Elisa Ricci

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会） 纠错

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

AI总结 研究多模态大语言模型遗忘中的公平性问题，提出FAIRGET基准和FAUN算法，通过模拟现实场景下不平衡的遗忘请求，在考虑数据不平衡性质时遗忘身份，实验证明该方法在遗忘质量和公平性上具有优越性。

Comments 33 pages

Memory-Augmented Multimodal Large Language Models for Small Object Understanding in Streaming Aerial Videos

用于流式航空视频中小目标理解的内存增强多模态大语言模型

Penglei Sun, Yehua Huang, Zhuoli Tao, Xiang Li, Runwei Guan, Yaoxian Song, Kaiyong Zhao, Henghui Ding, Bo Han, Yang Yang, Xiaowen Chu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Freiburg（弗莱堡大学） ； Hangzhou City University（杭州城市大学） ； XGRIDS（XGRIDS公司） ； Fudan University（复旦大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

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

AI总结 研究针对流式航空视频中小目标理解难题，提出像素级开放词汇数据集DroneEyes，以及含语义感知令牌路由器和分层内存库的多模态大语言模型SkyAnchor，从数据和方法角度应对挑战。

Silent Failures in Multimodal Agentic Search:A Diagnostic Taxonomy and Cross-Judge Evaluation

多模态智能体搜索中的无声故障：一种诊断分类法与跨评判者评估

Zhengxian Wu, Junjie Gao, Kai Yang

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 研究多模态智能体搜索中无声故障这一隐藏可靠性问题，引入六类分类法，构建轨迹级诊断管道，通过实验表明表面准确性高估真实正确性，且无声故障与能力相关、常转移。

Journal ref SIGIR 2026 SynthIR Workshop

The In-Car Sign Language Corpus (ICSL): A Multi-Modal Resource for Constrained-Space Sign Language Recognition

车内手语语料库（ICSL）：用于受限空间手语识别的多模态资源

Raviteja Boddu, Guilherme Vieira Leite, Joed Lopes da Silva, Ângelo Benetti, Isabela Barbieri, Natália de Melo Afonso, Thyago Santos, Helio Pedrini, Felipe Venâncio Barbosa, José Mario De Martino, Munir Georges, Alessandro Zimmer

机构 * Technische Hochschule Ingolstadt (THI)（因戈尔施塔特技术大学） ； Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)（坎皮纳斯州立大学） ； Universidade de São Paulo (USP)（圣保罗大学） 纠错

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

AI总结 研究共享出行服务中受限空间的手语识别挑战，提出ICSL数据集，含高精度实验室数据和现实多模态车内记录，为相关比较分析提供基础，描述了语料库多方面细节，助力提升聋人社区公共交通可达性及乘客生活质量。

Comments Published in the Proceedings of the LREC2026 12th Workshop on the Representation and Processing of Sign Languages: Language in Motion Original publication: https://www.sign-lang.uni-hamburg.de/lrec/pub/26.html The paper is distributed under the CC BY-NC 4.0 license. Link to paper: https://www.sign-lang.uni-hamburg.de/lrec/pub/26033.html

Journal ref Proceedings of the LREC2026 12th Workshop on the Representation and Processing of Sign Languages: Language in Motion

SingGuard: A Policy-Adaptive Multimodal LLM Guardrail with Dynamic Reasoning

SingGuard: 一种策略自适应的多模态大语言模型护栏，具有动态推理能力

SingGuard Team

机构 * AI Security Lab, Ant Group（蚂蚁集团AI安全实验室） 纠错

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

AI总结 提出SingGuard，一种策略自适应的多模态护栏模型，通过将策略作为运行时输入，支持快速、混合和慢速推理模式，实现动态规则下的安全评估，在多个基准上取得最优F1。

A Quantitative Analysis of Multimodal Biomarkers in Alzheimer's Disease

阿尔茨海默病多模态生物标志物的定量分析

Antonio Scardace, Daniele Ravì

机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） ； University of Catania（卡塔尼亚大学） ； Department MIFT（MIFT部门） ； University of Messina（梅西纳大学） 纠错

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

AI总结 通过整合tau-PET、结构MRI、认知评分和APOE4数据，量化多模态生物标志物间的冗余与预测依赖关系，揭示tau拓扑与萎缩的关联，并分解tau-认知关联，为AD生物标志物选择提供可解释性。

Comments Accepted to ICTS4eHealth 2026

InterPruner: Interactive Structured Pruning via Taylor-Implicit Criterion and Language-Prior Modulator for Multimodal Object Detection

InterPruner：面向多模态目标检测的、基于泰勒隐式准则与语言先验调制器的交互式结构化剪枝框架

Qi Ming, Zihan Yang, Shaoguang Huang, Si Sun, Hanqing Zhang, Nanqing Liu, Jiahui Lv, Juan Fang, Aleksandra Pizurica

机构 * Beijing University of Technology（北京工业大学） ； Southwest University（西南大学） ； China University of Geosciences Wuhan（中国地质大学（武汉）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Yunnan Normal University（云南师范大学） ； Beijing Forestry University（北京林业大学） ； Ghent University（根特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出首个面向红外-可见光目标检测器的交互式结构化通道剪枝框架InterPruner，结合TIC、MIRA、SPCA方法，在FLIR数据集剪枝50%通道时mAP提升0.6%，代码将发布于GitHub。

LIBAD: A Multimodal Anomaly Detection Benchmark for Li-Ion Battery Electrode Manufacturing

LIBAD：面向锂离子电池电极制造的多模态异常检测基准

Wenbo Sui, Daniel Lichau, Harold Phelippeau, Zhao Liu

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

AI总结 本文推出首个面向锂离子电池电极制造的多模态异常检测基准LIBAD，提出DA-Core方法，其在核心集比例0.05时可降低误报率并缩短推理时间，优于相关基准方法。

M$^3$R-Bench: A Unified Benchmark for Evidence-Grounded Multimodal Metaphor Understanding

M$^3$R-Bench：一个用于基于证据的多模态隐喻理解的统一基准

Hong Jiang, Junnan Zhu, Jingwang Huang, Xiao Sun, Yuming Yang, Jiang Zhong, Ruirui Chen, Jingman Shi, Hao Wu, Nayu Liu, Xinyi Jiang, Kaiwen Wei

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

AI总结 本文提出多模态隐喻理解基准M$^3$R-Bench，针对现有模型的跨模态证据-映射不匹配问题，构建M$^3$R-Reasoner方法，在多指标上超越GPT-5.5等现有模型。

Comments 6 figures and 5 tables. Hong Jiang, Junnan Zhu, and Jingwang Huang contributed equally. Jiang Zhong and Kaiwen Wei are corresponding authors. Code and data are available at https://github.com/hongshi4/M3R-Bench

MEC-Patch: Visible-Infrared Cross-Modal Adversarial Attack Driven by Intrinsic Material Emissivity Laws

MEC-Patch：基于本征材料发射率定律的可见-红外跨模态对抗攻击

Zhixiang Huang, Xinbo Nie, Wenxuan Wang, Lu Yang, Xin Li, Xuelin Qian, Peng Wang

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

AI总结 本文提出基于斯特藩-玻尔兹曼定律的MEC-Patch跨模态对抗攻击框架，结合NSGA-II与DAR策略，可欺骗多模态检测器并提升环境鲁棒性，为多模态感知系统安全评估提供新思路。

Comments Accepted by the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26). Includes supplementary material