视觉大模型 / VLM

Contextual Safety Reasoning and Grounding for Open-World Robots

面向开放世界机器人的上下文安全推理与 grounding

Zachary Ravichandran, David Snyder, Alexander Robey, Hamed Hassani, Vijay Kumar, George J. Pappas

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(title,abstract)；vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CORE框架通过视觉语言模型实现在线上下文推理与空间grounding，提供概率安全保证，在开放世界中有效执行上下文适应的安全行为。

Causal Decoding for Hallucination-Resistant Multimodal Large Language Models

因果解码用于抗幻觉的多模态大语言模型

Shiwei Tan, Hengyi Wang, Weiyi Qin, Qi Xu, Zhigang Hua, Hao Wang

机构 * Rutgers University（新泽西罗格斯大学） ； Meta Ranking AI（Meta 排名人工智能） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出因果解码框架，通过针对性干预减少多模态大语言模型中的物体幻觉，提升响应的准确性和忠实度。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026

Cross-Cultural Expert-Level Art Critique Evaluation with Vision-Language Models

跨文化专家级艺术批评评估与视觉-语言模型

Haorui Yu, Xuehang Wen, Fengrui Zhang, Qiufeng Yi

机构 * DJCAD, University of Dundee, United Kingdom（邓迪大学DJCAD研究中心，英国） ； Hebei Academy of Fine Art, China（河北美术院，中国） ； Computer Science, Nanjing University, China（南京大学计算机科学系，中国） ； Department of Mechanical Engineering, School of Engineering, University of Birmingham（伯明翰大学工程学院机械工程系） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract)

AI总结 本文提出了一种跨文化评估框架，用于评估视觉-语言模型在艺术批评中的文化理解能力，揭示了自动化指标与专家评分的差异及文化敏感性问题。

Comments 16 pages, 7 figures, submitted to ACL 2026

Measuring the Measurers: Quality Evaluation of Hallucination Benchmarks for Large Vision-Language Models

测量测量者：大型视觉-语言模型幻觉基准的品质评估

Bei Yan, Jie Zhang, Zheng Yuan, Shiguang Shan, Xilin Chen

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, and also with University of Chinese Academy of Sciences（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院，以及中国科学院大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出HQM框架评估幻觉基准质量，发现现有基准存在可靠性与有效性不足问题，并提出HQQ基准以提升评估效果，揭示LVLMs在幻觉问题上的严重缺陷。

Dynamic Multimodal Activation Steering for Hallucination Mitigation in Large Vision-Language Models

动态多模态激活引导用于大型视觉-语言模型中的幻觉缓解

Jianghao Yin, Qin Chen, Kedi Chen, Jie Zhou, Xingjiao Wu, Liang He

机构 * East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出动态多模态激活引导方法，通过构建语义真实性引导向量数据库，实现幻觉缓解，提升模型性能。

Comments Accepted by ICLR 2026

JailBound: Jailbreaking Internal Safety Boundaries of Vision-Language Models

JailBound: 视觉语言模型内部安全边界的劫持

Jiaxin Song, Yixu Wang, Jie Li, Rui Yu, Yan Teng, Xingjun Ma, Yingchun Wang

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） ； Fudan University（复旦大学） ； Xuan Tong（宣通） ； NSFOCUS 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 JailBound通过在视觉语言模型的潜在空间中探索安全边界，提出了一种新的劫持框架，有效提升了白盒和黑盒攻击成功率，揭示了模型的安全风险。

Comments The Thirty-ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

TRACE: Trajectory-Aware Comprehensive Evaluation for Deep Research Agents

TRACE: 基于轨迹的深度研究代理综合评估

Yanyu Chen, Jiyue Jiang, Jiahong Liu, Yifei Zhang, Xiao Guo, Irwin King

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

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 TRACE提出基于轨迹的深度研究代理综合评估框架，通过分层效用函数和阶梯式能力评估协议，解决单一指标评估的不足，揭示代理在准确性、效率和鲁棒性之间的关键权衡。

Comments Accepted by WWW 2026