视觉大模型 / VLM

To Agree or To Be Right? The Grounding-Sycophancy Tradeoff in Medical Vision-Language Models

同意还是正确？医学视觉-语言模型中的 grounding 与谄媚权衡

OFM Riaz Rahman Aranya, Kevin Desai

机构 * Department of Computer Science, The University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究评估了六种医学视觉问答模型，揭示了 grounding 与谄媚之间的权衡关系，并提出三种新指标以评估模型的可靠性与安全性。

LLM-Powered Flood Depth Estimation from Social Media Imagery: A Vision-Language Model Framework with Mechanistic Interpretability for Transportation Resilience

基于大语言模型的社交媒体影像洪水深度估计：一种具有机制可解释性的视觉-语言模型框架用于交通韧性

Nafis Fuad, Xiaodong Qian

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

AI总结 本文提出FloodLlama，一种基于视觉-语言模型的洪水深度估计框架，通过合成数据集和多模态传感管道实现厘米级实时洪水深度估计，提升交通网络韧性。

Comments There is a update in result, which is needed to be addressed

TreeTeaming: Autonomous Red-Teaming of Vision-Language Models via Hierarchical Strategy Exploration

TreeTeaming：通过分层策略探索实现视觉语言模型的自主红队测试

Chunxiao Li, Lijun Li, Jing Shao

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 TreeTeaming通过动态演化策略探索方法，实现对视觉语言模型的自主红队测试，显著提升攻击成功率和策略多样性，同时降低攻击毒性。

Comments CVPR2026

Gaze-VLM:Bridging Gaze and VLMs through Attention Regularization for Egocentric Understanding

gaze-VLM：通过注意力正则化连接 gaze 与 VLMs 以实现 egocentric 理解

Anupam Pani, Yanchao Yang

机构 * HKU Musketeers Foundation Institute of Data Science, The University of Hong Kong（香港大学穆斯克特基金会数据科学研究所，香港大学） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（电气电子工程系，香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出 gaze-regularized 框架，通过注意力正则化提升 VLMs 在细粒度未来事件预测和当前活动理解任务中的性能，实验表明在预测精度和鲁棒性上有显著提升。

Mitigating Object Hallucinations in Large Vision-Language Models via Attention Calibration

通过注意力校准缓解大视觉-语言模型中的物体幻觉

Younan Zhu, Linwei Tao, Minjing Dong, Chang Xu

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

AI总结 本文提出动态注意力校准方法，通过对比学习动态强制位置不变性，有效缓解大视觉-语言模型中的物体幻觉问题，并在多个基准测试中取得最佳性能。

HalDec-Bench: Benchmarking Hallucination Detector in Image Captioning

HalDec-Bench：图像描述中幻觉检测的基准测试

Kuniaki Saito, Risa Shinoda, Shohei Tanaka, Tosho Hirasawa, Fumio Okura, Yoshitaka Ushiku

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

AI总结 本文提出HalDec-Bench，用于评估图像描述中幻觉检测的性能，通过多样化模型生成的描述和人工标注揭示了模型在不同难度任务中的表现差异，并发现检测器倾向于认为响应开头的句子正确。

Comments This work was intended as a replacement of arXiv:2511.20515 and any subsequent updates will appear there

HalDec-Bench: Benchmarking Hallucination Detector in Image Captioning

HalDec-Bench：图像描述中幻觉检测的基准测试

Kuniaki Saito, Risa Shinoda, Shohei Tanaka, Tosho Hirasawa, Fumio Okura, Yoshitaka Ushiku

机构 * OMRON SINICX ； The University of Tokyo（东京大学） ； The University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HalDec-Bench，用于评估图像描述中幻觉检测的性能，通过多样化VLM生成的描述和人类标注揭示模型差异，发现检测器倾向于认可响应开头的句子，并通过强VLM过滤减少数据噪声。

Comments Previously this version appeared as arXiv:2603.15253 which was submitted as a new work by accident

Retrieval-Guided Photovoltaic Inventory Estimation from Satellite Imagery for Distribution Grid Planning

基于卫星图像的检索引导光伏库存估计用于配电网规划

Muhao Guo, Lihao Mai, Erik Blasch, Jafarali Parol, Turki Rakan, Yang Weng

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

AI总结 本文提出Solar-RAG框架，通过图像检索与多模态视觉语言推理结合，提升光伏部署估计的鲁棒性，减少配电网规划中的电压偏差和承载能力误差。

Comments 38 pages, 15 figures