多模态大模型

Machine Learning for Network Attacks Classification and Statistical Evaluation of Adversarial Learning Methodologies for Synthetic Data Generation

基于机器学习的网络攻击分类及对抗学习方法在合成数据生成中的统计评估

Iakovos-Christos Zarkadis, Christos Douligeris

机构 * University of Piraeus（希腊比雷埃乌斯大学） ； Dept. of Informatics（信息学院） 纠错

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

AI总结 本文通过统一多模态NIDS数据集，利用机器学习算法和对抗学习生成合成数据，评估其真实性、效用和隐私性，为入侵检测提供稳定模型。

Comments Accepted at IEEE ISCC 2026, Portugal

Omni-RRM: Advancing Omni Reward Modeling via Automatic Rubric-Grounded Preference Synthesis

Omni-RRM：通过基于自动评分标准的偏好合成推进全模态奖励建模

Zicheng Kong, Dehua Ma, Zhenbo Xu, Alven Yang, Yiwei Ru, Haoran Wang, Zixuan Zhou, Fuqing Bie, Liuyu Xiang, Huijia Wu, Jian Zhao, Zhaofeng He

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究所） ； ShiFang Technology Inc.（ShiFang科技公司） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型对齐难题，提出全模态基于评分标准的奖励模型Omni-RRM。通过自动评分标准偏好合成构建数据集，用特定训练方案提升奖励辨别力，在多模态基准测试中达最优精度，还能指导选择与迁移，提升模型对齐能力。

Comments ECCV 2026

Three-Step Nav: A Hierarchical Global-Local Planner for Zero-Shot Vision-and-Language Navigation

三步导航：一种用于零样本视觉-语言导航的分层全局-局部规划器

Wanrong Zheng, Yunhao Ge, Laurent Itti

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

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

AI总结 本文提出三步导航方法，通过全局-局部分层规划解决零样本视觉-语言导航中的漂移和低成功率问题，无需梯度更新或微调，实现最先进的性能。

Comments Accepted to AISTATS 2026. Code: https://github.com/ZoeyZheng0/3-step-Nav

Journal ref Proceedings of the 29th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2026

CORA: Generalizable coronary artery disease assessment and risk stratification from coronary CT angiography using pathology-centric representation learning

CORA：一种由病理合成驱动的冠状动脉CT血管造影分析和MACE风险评估基础模型

Jinkui Hao, Gorkem Durak, Halil Ertugrul Aktas, Ulas Bagci, Bradley D. Allen, Nilay S. Shah, Bo Zhou

机构 * Department of Radiology, Northwestern University（西北大学放射学系） ； Department of Biomedical Engineering, Northwestern University（西北大学生物医学工程系） ； Department of Cardiology, Northwestern University（西北大学心脏病学系） ； Department of Preventive Medicine, Northwestern University（西北大学预防医学系） 纠错

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

AI总结 CORA通过病理合成驱动的自监督框架，直接从体积CT血管造影数据中学习，提升冠状动脉疾病分析和MACE风险评估性能，实现29%的性能提升。

Comments Code is available at: https://github.com/Advanced-AI-in-Medicine-and-Physics-Lab/CORA

VCB Bench: An Evaluation Benchmark for Audio-Grounded Large Language Model Conversational Agents

VCB Bench：用于音频基础大语言模型对话代理的评估基准

Jiliang Hu, Wenfu Wang, Zuchao Li, Chenxing Li, Yiyang Zhao, Hanzhao Li, Liqiang Zhang, Meng Yu, Dong Yu

机构 * School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） 纠错

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

AI总结 针对现有音频语言模型基准局限，提出VCB Bench，基于真实人类语音构建，从指令跟随、知识理解、鲁棒性三个角度评估，揭示性能差距并指明改进方向，提供评估框架。

Comments 25 pages, 9 figures, accepted by ACL 2026 Findings

VLMEvalKit: An Open-Source Toolkit for Evaluating Large Multi-Modality Models

VLMEvalKit：用于评估大型多模态模型的开源工具包

Haodong Duan, Xinyu Fang, Junming Yang, Xiangyu Zhao, Zerun Ma, Yuxuan Qiao, Mo Li, Tianhao Liang, Lin Zhu, Amit Agarwal, Xiaozhe Li, Shengyuan Ding, Jiazi Bu, Ziyu Liu, Zhangyang Qi, Yifei Li, Yuhang Zang, Zhe Chen, Lin Chen, Yuan Liu, Yubo Ma, Hailong Sun, Yifan Zhang, Shiyin Lu, Tack Hwa Wong, Weiyun Wang, Peiheng Zhou, Chaoyou Fu, Junbo Cui, Jixuan Chen, Enxin Song, Song Mao, Junming Lin, Xilin Wei, Jinsong Li, Zeyi Sun, Zhaowei Wang, Zicheng Zhang, Xiaoyi Dong, Junjun He, Pan Zhang, Jiaqi Wang, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * VLMEvalKit Team（VLMEvalKit团队） ； Community Contributors（社区贡献者） 纠错

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

AI总结 VLMEvalKit是基于PyTorch的开源工具包，为评估多模态模型提供框架。实现450+模型配置，支持330+基准测试，有单一接口，自动处理多项任务，还扩展到多领域，基于其结果有OpenVLM Leaderboard。

Comments Updated on 2026.07.05

TRACE: A Concept Bottleneck Model for Longitudinal 3D Glioblastoma Response Assessment

TRACE：用于纵向3D胶质母细胞瘤反应评估的概念瓶颈模型

Alia Tarek, Hamsa Saberr, Hamza Elghonemy, Youssef Afify, Tamer Basha, Omair Shahzad Bhatti, Abdulrahman M. Selim, Hasan Md Tusfiqur Alam, Daniel Sonntag

机构 * Department of Biomedical and Healthcare Data Engineering, Faculty of Engineering, Cairo University（生物医学与健康数据工程系，工程学院，开罗大学） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； University of Oldenburg（奥尔登堡大学） 纠错

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

AI总结 提出TRACE模型，通过概念瓶颈架构将RANO 2.0标准融入深度学习，实现可解释的4类胶质母细胞瘤纵向反应分类，在LUMIERE数据集上达到4类宏F1为0.4769，并支持概念校正。

Comments Accept in the EXPLIMED: Explainable Artificial Intelligence for the Medical Domain workshop in IJCAI 2026

EPOFusion: Exposure aware Progressive Optimization Method for Infrared and Visible Image Fusion

EPOFusion：一种针对红外和可见图像融合的曝光感知渐进优化方法

Zhiwei Wang, Defeng He, Li Zhao, Xiaoqin Zhang, Yuxing Li, Edmund Y. Lam

机构 * College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology（浙江工业大学信息工程学院） ； College of Information Science and Technology, Zhejiang Shuren University（浙江树人大学信息科技学院） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电机电子工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出EPOFusion方法，通过引入指导模块和迭代解码器提升曝光区域的融合效果，同时构建首个高质红外引导标注的曝光数据集，实验表明其在视觉保真度和下游任务表现上优于现有方法。

SpatialMosaic: A Multiview VLM Dataset for Partial Visibility

SpatialMosaic：一个多视角VLM数据集用于部分可见性

Kanghee Lee, Jungi Hong, Sion Lee, Injae Lee, Minseok Kwak, Kwonyoung Ryu, Jaesik Park

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Kyung Hee University（庆熙大学） ； POSTECH（浦项科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SpatialMosaic数据集，通过多视角图像生成2M问答对，引入SpatialMosaic-Bench基准测试，结合3D重建模型的混合框架提升空间推理能力。

OmniFall: From Staged Through Synthetic to Wild, A Unified Multi-Domain Dataset for Robust Fall Detection

OmniFall: 从舞台到合成再到真实场景，一个用于鲁棒跌倒检测的统一多域数据集

David Schneider, Zdravko Marinov, Moritz Mistol, Zeyun Zhong, Alexander Jaus, Rodi Düger, Rafael Baur, M. Saquib Sarfraz, Rainer Stiefelhagen

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Mercedes-Benz Tech Innovation（梅赛德斯-奔驰技术创新） 纠错

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

AI总结 提出OmniFall统一基准，包含15k视频（80小时）的帧级标注，覆盖舞台、合成和真实三个域，评估微调模型和零样本多模态大模型，发现合成数据微调模型在跌倒状态检测上显著优于零样本模型。

RoadBench: Benchmarking MLLMs on Fine-Grained Spatial Understanding and Reasoning under Urban Road Scenarios

RoadBench: 在城市道路场景下对多模态大语言模型进行细粒度空间理解与推理的基准测试

Jun Zhang, Xin Zhang, Jie Feng, Long Chen, Junhui Wang, Zhicheng Liu, Depeng Jin, Yong Li

机构 * Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（清华大学电子工程系、北京信息科学与技术国家研究中心） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） 纠错

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

AI总结 针对城市复杂场景中多模态大语言模型在细粒度空间理解与推理能力上的不足，提出RoadBench基准，包含8个任务、3040个测试用例，通过鸟瞰图和第一人称视角图像评估模型性能，揭示现有模型在此类任务上的显著缺陷。

Comments Accepted by ECCV 2026, the code and data are publicly available at: https://github.com/tsinghua-fib-lab/RoadBench

VisReason: A Large-Scale Dataset for Visual Chain-of-Thought Reasoning

VisReason: 面向视觉思维链推理的大规模数据集

Lingxiao Li, Yifan Wang, Xinyan Gao, Chen Tang, Xiangyu Yue, Chenyu You

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Boston University（波士顿大学） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） 纠错

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

AI总结 为解决多模态大模型缺乏大规模视觉思维链数据的问题，构建包含48.9万样本的VisReason数据集及专家级子集VisReason-Pro，通过微调Qwen2.5-VL模型显著提升逐步视觉推理准确性与泛化能力。

Comments ECCV Camera Ready, project page: https://y-research-sbu.github.io/VisReason/

How LLMs See Creativity: Zero-Shot Scoring of Visual Creativity with Interpretable Reasoning

LLM如何看待创造力：具有可解释推理的视觉创造力零样本评分

William Orwig, Roger E. Beaty

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； 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.CL

AI总结 研究多模态大模型能否零样本评估视觉创造力，并分析其推理过程的可解释性。实验表明模型评分与人类高度一致，但推理并未提升评分准确性。

Comments 21 pages, 9 figures

M3CoTBench: Benchmark Chain-of-Thought of MLLMs in Medical Image Understanding

M3CoTBench：医学图像理解中多模态大语言模型的思维链基准测试

Juntao Jiang, Jiangning Zhang, Yali Bi, Jinsheng Bai, Weixuan Liu, Weiwei Jin, Zhucun Xue, Yong Liu, Xiaobin Hu, Shuicheng Yan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Zhejiang Provincial People’s Hospital（浙江省人民医院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出M3CoTBench基准，通过多层级难度数据集和专用评估指标，系统评测多模态大语言模型在医学图像理解中的思维链推理正确性、效率、影响和一致性。

Comments 39 pages, 8 figures; accepted by ICLR 2026

RGBT-GroundBench: Visual Grounding Beyond RGB in Complex Real-World Scenarios

RGBT-GroundBench: 超越RGB的复杂真实世界场景中的视觉定位

Tianyi Zhao, Jiawen Xi, Linhui Xiao, Junnan Li, Xue Yang, Maoxun Yuan, Xingxing Wei

机构 * Institute of Artificial Intelligence, State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院、虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出首个大规模RGB-热红外视觉定位基准RGBT-GroundBench，包含4万+图像和3级细粒度标注，统一评估协议支持RGB/热红外/融合输入，揭示低照度下性能显著下降，并引入参考基线RGBT-VGNet。

Comments 40pages, 9figures

MedLayBench-V: A Large-Scale Benchmark for Expert-Lay Semantic Alignment in Medical Vision Language Models

MedLayBench-V：面向医学视觉语言模型中专家与普通人语义对齐的大规模基准

Han Jang, Junhyeok Lee, Heeseong Eum, Kyu Sung Choi

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Seoul National University College of Medicine（首尔国立大学医学院） ； Department of Radiology, Seoul National University Hospital（首尔国立大学医院放射科） ； Healthcare AI Research Institute, Seoul National University Hospital（首尔国立大学医院健康人工智能研究所） ； The Advanced Imaging and Computational Neuroimaging (AICON) Laboratory（先进影像与计算神经影像实验室） 纠错

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

AI总结 提出首个大规模多模态基准MedLayBench-V，通过结构化概念基础精炼管道实现专家-普通人语义对齐，用于训练和评估能弥合医患沟通鸿沟的医学视觉语言模型。

Comments Findings of ACL 2026. 9 pages, 5 figures, 11 tables, plus appendix

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 18375-18394

GroundSet: A Cadastral-Grounded Dataset for Spatial Understanding with Vector Data

GroundSet: 基于地籍数据的空间理解向量数据集

Roger Ferrod, Maël Lecene, Krishna Sapkota, George Leifman, Vered Silverman, Genady Beryozkin, Sylvain Lobry

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

AI总结 针对多模态大模型在遥感精细空间理解上的不足，提出基于地籍矢量数据的大规模数据集，含510k高分辨率图像和380万标注对象，通过指令微调基准验证，标准架构可掌握细粒度空间定位。

CanadaFireSat: Toward high-resolution wildfire forecasting with multiple modalities

CanadaFireSat：面向多模态高分辨率野火预测

Hugo Porta, Emanuele Dalsasso, Jessica L. McCarty, Devis Tuia

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院） ； Université Grenoble Alpes, Inria, CNRS, Grenoble INP, LJK（格勒诺布尔阿尔卑斯大学，法国国家科学研究中心，格勒诺布尔INP，LJK实验室） ； NASA Ames Research Center, Earth Science Division（美国航空航天局阿姆斯研究中心，地球科学部门） 纠错

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

AI总结 提出CanadaFireSat基准数据集，利用多模态数据（高分辨率多光谱卫星图像、中分辨率卫星产品和环境因子）结合深度学习模型，实现加拿大100米分辨率野火预测，多模态输入在2023年野火季F1分数达60.3%。

Comments 37 pages, 11 figures. Published in ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (2026)

Journal ref ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 239, September 2026, Pages 555-572

Are Language Models Sensitive to Morally Irrelevant Distractors?

语言模型对道德无关干扰因素敏感吗？

Andrew Shaw, Christina Hahn, Catherine Rasgaitis, Yash Mishra, Alisa Liu, Natasha Jaques, Yulia Tsvetkov, Amy X. Zhang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 本研究借鉴道德心理学中的“情境主义”观点，通过构建包含60种道德无关干扰因素的多模态数据集，发现这些干扰因素能使大语言模型的道德判断偏移超过30%，揭示了其道德判断的不稳定性。

Can Agents Distinguish Visually Hard-to-Separate Diseases in a Zero-Shot Setting? A Pilot Study

智能体能否在零样本设置中区分视觉上难以分离的疾病？一项初步研究

Zihao Zhao, Frederik Hauke, Juliana De Castilhos, Sven Nebelung, Daniel Truhn

机构 * Department of Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital Aachen, 52074 Aachen, Germany（诊断与介入放射科，亚琛大学医院，德国亚琛，52074） 纠错

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

AI总结 本研究探索多模态大语言模型智能体在零样本下区分视觉混淆疾病（如黑色素瘤与不典型痣、肺水肿与肺炎）的能力，提出基于对比裁决的多智能体框架，在皮肤镜数据上准确率提升11个百分点，但总体性能仍不足临床部署。

Comments Code available at https://github.com/TruhnLab/Contrastive-Agent-Reasoning. Accepted by MICCAI 2026

E-VAds: An E-commerce Short Videos Understanding Benchmark for MLLMs

E-VAds：面向多模态大语言模型的电商短视频理解基准

Xianjie Liu, Yiman Hu, Liang Wu, Ping Hu, Yixiong Zou, Jian Xu, Bo Zheng

机构 * Alimama Tech, Taobao \& Tmail Group of Alibaba ； Huazhong University of Science ； Vin University 纠错

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

AI总结 提出电商短视频理解基准E-VAds，通过多模态信息密度评估框架量化领域复杂性，并构建多智能体生成的问答数据集，最后开发基于强化学习的推理模型E-VAds-R1，在商业意图推理上实现109.2%的性能提升。

Comments Accepted by ICML2026

WebSP-Eval: Evaluating Web Agents on Website Security and Privacy Tasks

WebSP-Eval：在网站安全与隐私任务上评估网络代理

Guruprasad Viswanathan Ramesh, Asmit Nayak, Basieem Siddique, Kassem Fawaz

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 提出WebSP-Eval框架，通过200个任务实例和自动化评估器，测试多模态大模型在网站安全与隐私任务上的表现，发现状态UI元素（如开关）导致超过45%的任务失败。

Comments Accepted at PETS 2026. Project Page: https://wiscprivacy.com/webspeval/

LALM-as-a-Judge: Benchmarking Large Audio-Language Models for Safety Evaluation in Multi-Turn Spoken Dialogues

LALM-as-a-Judge：用于多轮口语对话安全评估的大型音频语言模型基准测试

Amir Ivry, Shinji Watanabe

机构 * Computer Engineering, Technion--Israel Institute of Technology, Haifa, Israel（技术学院电子工程系，技术离子技术研究所，以色列海法） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（语言技术研究所，卡内基梅隆大学，美国匹兹堡） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 eess.AS

AI总结 针对口语对话中社会不安全内容评估仍以文本为中心、忽略韵律和转录失败的问题，提出包含24000个多轮口语对话的开放基准，评估6种大型音频语言模型在文本、音频和多模态设置下的敏感性、严重性顺序特异性和轮次位置偏差，发现音频提供非词汇证据，多模态增益非普遍且存在多种模式。

Comments Accepted to ICML 2026

NeuroClaw Technical Report

NeuroClaw 技术报告

Cheng Wang, Zhibin He, Zhihao Peng, Shengyuan Liu, Yufan Hu, Carl Yang, Lifang He, Lichao Sun, Xiang Li, Yixuan Yuan

机构 * Electronic Engineering Department, The Chinese University of Hong Kong, China（香港中文大学电子工程系） ； School of Electronic Information, Northwest University, China（西北大学电子信息学院） ； Department of Computer Science, Emory University, Atlanta, GA, USA（埃默里大学计算机科学系） ； Computer Science and Engineering, Lehigh University, Bethlehem, PA, USA（莱斯利大学计算机科学与工程系） ； Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA（麻省总医院放射科） ； Kempner Institute for Natural and Artificial Intelligence, Harvard University, Cambridge, MA, USA（哈佛大学自然与人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 针对神经影像学中多模态数据、长流程和可重复性挑战，提出NeuroClaw多智能体研究助手，通过数据驱动决策、环境管理和三层技能架构实现可执行可复现的神经影像分析，并在NeuroBench基准上显著优于直接调用智能体。

GroupToM-Bench: Benchmarking Group Theory of Mind and Nonlinear Social Emergence in MLLMs

GroupToM-Bench: 多模态大语言模型中群体心智理论和非线性社会涌现的基准测试

Weidong Tang, Jierui Li, Yueling Hou, Zihan Mei, Can Zhang, Xinyan Wan, Zhiyuan Liang, Pengfei Zhou, Yang You, Wangbo Zhao

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在群体心智理论推理上的不足，提出GroupToM-Bench基准，通过七级认知审计框架评估模型从微观BDI状态到宏观结果预测的因果链，揭示模型在处理社会结构和非线性集体动态上的缺陷。

Comments ACL 2026 (Main Conference)

Proact-VL: A Proactive VideoLLM for Real-Time AI Companions

Proact-VL：用于实时AI伴侣的主动式视频大语言模型

Weicai Yan, Yuhong Dai, Qi Ran, Haodong Li, Wang Lin, Tao Jin, Xing Xie, Hao Liao, Jianxun Lian

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Proact-VL框架，通过游戏场景中的评论和引导任务，解决实时AI伴侣在低延迟推理、自主响应决策和内容质量控制方面的挑战，实现了主动式实时交互。

Comments ICML 2026

CheXGenBench: A Unified Benchmark For Fidelity, Privacy and Utility of Synthetic Chest Radiographs

CheXGenBench：合成胸片保真度、隐私和实用性的统一基准

Raman Dutt, Pedro Sanchez, Yongchen Yao, Steven McDonagh, Sotirios A. Tsaftaris, Timothy Hospedales

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Samsung AI Center, Cambridge（剑桥三星AI中心） 纠错

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

AI总结 提出CheXGenBench，首个统一评估框架，同时衡量合成胸片生成模型的保真度、隐私风险和下游实用性，涵盖11种前沿T2I模型，揭示当前模型在长尾分布、隐私风险和下游多模态任务中的局限。

Comments Published in Transactions of Machine Learning Research (06/2026)

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (2026)

Feature-Space Planes Searcher: A Universal Domain Adaptation Framework for Interpretability and Computational Efficiency

特征空间平面搜索器：一种通用领域自适应框架，兼顾可解释性与计算效率

Zhitong Cheng, Yiran Jiang, Yulong Ge, Yufeng Li, Zhongheng Qin, Rongzhi Lin, Jianwei Ma

机构 * School of Mathematics and Institute for Artificial Intelligence, Harbin Institute of Technology, China（数学学院和人工智能研究院，哈尔滨工业大学，中国） ； School of Earth and Space Sciences, Institute for Artificial Intelligence, Peking University, China（地球和空间科学学院，人工智能研究院，北京大学，中国） 纠错

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

AI总结 提出特征空间平面搜索器（FPS），通过冻结特征编码器并利用特征空间几何模式优化决策边界，实现高效、可解释的领域自适应，在多个基准上达到竞争性能。

TokaMark: A Comprehensive Benchmark for MAST Tokamak Plasma Models

TokaMark：MAST托卡马克等离子体模型的综合基准

Cécile Rousseau, Samuel Jackson, Rodrigo H. Ordonez-Hurtado, Nicola C. Amorisco, Tobia Boschi, George K. Holt, Andrea Loreti, Eszter Székely, Alexander Whittle, Adriano Agnello, Stanislas Pamela, Alessandra Pascale, Robert Akers, Juan Bernabe Moreno, Sue Thorne, Mykhaylo Zayats

机构 * IBM Research Europe（IBM欧洲研究院） ； UK Atomic Energy Authority（英国原子能局） ； STFC Hartree Centre（STFC哈特ree中心） 纠错

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

AI总结 为解决聚变数据稀缺、分散且标注不一致的问题，提出TokaMark基准，包含14项任务，统一多模态聚变数据访问和评估协议，并提供基线模型，以加速数据驱动的AI等离子体建模。

Culturally uneven urban perception in large language models

大型语言模型通过文化不平等的基线感知城市

Rong Zhao, Wanqi Liu, Zhizhou Sha, Nanxi Su, Yecheng Zhang, Ying Long

机构 * Centre for Advanced Spatial Analysis (CASA), UCL, London, UK（高级空间分析中心（CASA），伦敦大学学院，英国） ； School of Architecture, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学建筑学院，北京，中国） ； Department of Computer Science, UT Austin, Austin, TX, USA（得克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系，奥斯汀，德克萨斯，美国） 纠错

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

AI总结 本研究通过全球平衡的街景样本测试前沿LLM的城市感知，发现中性提示实际上偏向欧美文化，且文化提示能改变情感评价但无法恢复人类语义多样性。