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AI 大模型

视觉大模型 / VLM

视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。

2026-03-03 至 2026-03-03 共收录 4 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. 文档图表理解 4 篇

2603.00510 2026-03-03 cs.CV cs.AI 84%

What Do Visual Tokens Really Encode? Uncovering Sparsity and Redundancy in Multimodal Large Language Models

视觉标记究竟编码了什么?揭示多模态大语言模型中的稀疏性与冗余性

Yingqi Fan, Junlong Tong, Anhao Zhao, Xiaoyu Shen

机构 * Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology(数字孪生研究所,东部技术研究所) Ningbo Key Laboratory of Spatial Intelligence and Digital Derivative(宁波空间智能与数字衍生关键实验室) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学)

专题命中 文档图表理解 :multimodal large language model(title,abstract);MLLM(abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本研究揭示多模态大语言模型中视觉标记的稀疏性与冗余性,通过EmbedLens工具发现活跃标记在进入模型前已编码细粒度信息,并提出中层注入方法提升效率。

Comments Accepted by CVPR2026

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2603.01840 2026-03-03 cs.CV eess.IV 70%

FireRed-OCR Technical Report

FireRed-OCR 技术报告

Hao Wu, Haoran Lou, Xinyue Li, Zuodong Zhong, Zhaojun Sun, Phellon Chen, Xuanhe Zhou, Kai Zuo, Yibo Chen, Xu Tang, Yao Hu, Boxiang Zhou, Jian Wu, Yongji Wu, Wenxin Yu, Yingmiao Liu, Yuhao Huang, Manjie Xu, Gang Liu, Yidong Ma, Zhichao Sun, Changhao Qiao

机构 * Super Intelligence Team(超级智能团队) Xiaohongshu Inc(小红书公司)

专题命中 文档图表理解 :vision-language model(abstract);VLM(abstract);分类 cs.CV

AI总结 FireRed-OCR 通过三阶段渐进训练策略,将通用 VLM 转化为高精度结构文档解析专家,实现 OCR 领域的突破性性能。

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2510.22373 2026-03-03 cs.CL cs.AI cs.CV 62%

VisJudge-Bench: Aesthetics and Quality Assessment of Visualizations

VisJudge-Bench: 可视化美学与质量评估

Yupeng Xie, Zhiyang Zhang, Yifan Wu, Sirong Lu, Jiayi Zhang, Zhaoyang Yu, Jinlin Wang, Sirui Hong, Bang Liu, Chenglin Wu, Yuyu Luo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科学与技术大学(广州)) DeepWisdom(深智科技) Université de Montréal & Mila(蒙特利尔大学及Mila)

专题命中 文档图表理解 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 VisJudge-Bench提出首个可视化质量评估基准,通过VisJudge模型显著提升对可视化美学和质量的判断精度。

Comments 62 pages, 27 figures, 8 tables. Accepted at ICLR 2026

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2603.00476 2026-03-03 cs.CR cs.AI 57%

Atomicity for Agents: Exposing, Exploiting, and Mitigating TOCTOU Vulnerabilities in Browser-Use Agents

代理的原子性:揭示、利用和缓解浏览器使用代理中的TOCTOU漏洞

Linxi Jiang, Zhijie Liu, Haotian Luo, Zhiqiang Lin

机构 * The Ohio State University(俄亥俄州立大学)

专题命中 文档图表理解 :vision language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文研究了浏览器使用代理中的TOCTOU漏洞,通过实证研究揭示其普遍存在性,并提出基于预执行验证的轻量级缓解方法。

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