视觉大模型 / VLM

Comparative Analysis of Patch Attack on VLM-Based Autonomous Driving Architectures

基于VLM的自动驾驶架构中补丁攻击的比较分析

David Fernandez, Pedram MohajerAnsari, Amir Salarpour, Long Cheng, Abolfazl Razi, Mert D. Pesé

机构 * School of Computing, Clemson University（计算机学院，克莱姆森大学） 纠错

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

AI总结 本文比较了三种基于VLM的自动驾驶架构对物理对抗攻击的鲁棒性，发现所有架构均存在严重漏洞，揭示了不同架构在对抗威胁下的脆弱性。

Comments Accepted at the 2025 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2025)

OOD-MMSafe: Advancing MLLM Safety from Harmful Intent to Hidden Consequences

OOD-MMSafe: 推进多模态大语言模型安全性从有害意图到隐藏后果

Ming Wen, Kun Yang, Jingyu Zhang, Yuxuan Liu, shiwen cui, Shouling Ji, Xingjun Ma

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

AI总结 OOD-MMSafe通过CASPO框架提升多模态大语言模型对隐藏后果的识别能力，显著降低风险识别失败率。

Comments 30 pages

LLaVAShield: Safeguarding Multimodal Multi-Turn Dialogues in Vision-Language Models

LLaVAShield: 保障视觉语言模型中的多模态多轮对话安全

Guolei Huang, Qinzhi Peng, Gan Xu, Yao Huang, Yuxuan Lu, Yongjun Shen

机构 * Southeast University（东南大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； RealAI 纠错

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

AI总结 LLaVAShield通过构建MMDS数据集和MMRT框架，有效提升多模态多轮对话的安全性，优于现有VLMs和内容审查工具，揭示了主流模型的安全漏洞。

Comments Accepted to CVPR 2026

QUSR: Quality-Aware and Uncertainty-Guided Image Super-Resolution Diffusion Model

QUSR: 一种基于质量感知和不确定性引导的图像超分辨率扩散模型

Junjie Yin, Jiaju Li, Hanfa Xing

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

AI总结 QUSR通过引入质量感知先验和不确定性引导噪声生成模块，提升图像超分辨率在复杂场景下的真实感和细节还原能力。

Comments This paper has been accepted by ICASSP 2026

Mitigating Long-Tail Bias in HOI Detection via Adaptive Diversity Cache

通过自适应多样性缓存缓解HOI检测中的长尾偏差

Yuqiu Jiang, Xiaozhen Qiao, Yifan Chen, Ye Zheng, Zhe Sun, Xuelong Li

机构 * College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息技术学院） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学与技术学院） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出自适应多样性缓存模块，通过无训练机制缓解HOI检测中的长尾偏差，提升稀有类别检测性能。

VirtueBench: Evaluating Trustworthiness under Uncertainty in Long Video Understanding

VirtueBench: 在长视频理解中评估在不确定性下的可信度

Xueqing Yu, Bohan Li, Yan Li, Zhenheng Yang

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

AI总结 VirtueBench通过评估模型在不确定性下的可信度，揭示了长视频理解中模型拒绝行为的差异及可靠性问题。

Comments Accepted to CVPR 2026

Multimodal LLM-assisted Evolutionary Search for Programmatic Control Policies

多模态大语言模型辅助进化搜索用于程序化控制策略

Qinglong Hu, Xialiang Tong, Mingxuan Yuan, Fei Liu, Zhichao Lu, Qingfu Zhang

机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 本研究提出多模态大语言模型辅助进化搜索方法，用于生成透明且可验证的程序化控制策略，通过结合视觉反馈与进化搜索提高策略发现效率。

Characterization, Analytical Planning, and Hybrid Force Control for the Inspire RH56DFX Hand

Inspire RH56DFX手的表征、分析规划与混合力控

Xuan Tan, William Xie, Nikolaus Correll

机构 * Department of Computer Science, University of Colorado Boulder（计算机科学系，科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

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

AI总结 本文通过硬件表征、MuJoCo模型和混合力控方法改进Inspire RH56DFX手，提升其在抓取任务中的性能和可解释性。