视觉大模型 / VLM

MLLM-based Textual Explanations for Face Comparison

基于MLLM的文本解释用于面部比较

Redwan Sony, Anil K Jain, Arun Ross

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

专题命中 其他VLM ：MLLM(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文研究了MLLM在无约束面部验证任务中生成解释的可靠性，发现其解释常依赖不可验证的面部属性，并提出基于似然比的框架评估解释可信度。

Comments Accepted at 14th International Workshop on Biometrics and Forensics (IWBF)

GazeQwen: Lightweight Gaze-Conditioned LLM Modulation for Streaming Video Understanding

GazeQwen: 轻量级 gaze-条件 LLM 调制用于流视频理解

Trong Thang Pham, Hien Nguyen, Ngan Le

机构 * University of Arkansas（阿肯色大学） ； University of Houston（休斯顿大学） 纠错

专题命中 其他VLM ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 GazeQwen 通过隐藏状态调制使开源 MLLM 获得 gaze 意识，采用紧凑的 gaze resampler 和可选 LoRA 调整，在 StreamGaze 基准上达到 63.9% 准确率，优于其他模型。

One Is Not Enough: How People Use Multiple AI Models in Everyday Life

一个不够：人们如何在日常生活中使用多个AI模型

Seunghwa Pyo, Donggun Lee, Jungwoo Rhee, Soobin Park, Youn-kyung Lim

专题命中 其他VLM ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)

AI总结 研究探讨了人们如何在日常生活中协调多个多模态大语言模型，揭示用户构建模型层级和切换策略以优化任务效率与输出可信度。

Comments Accepted as a poster at CHI 2026

IVEBench: Modern Benchmark Suite for Instruction-Guided Video Editing Assessment

IVEBench：现代指令引导视频编辑评估基准套件

Yinan Chen, Jiangning Zhang, Teng Hu, Yuxiang Zeng, Zhucun Xue, Qingdong He, Chengjie Wang, Yong Liu, Xiaobin Hu, Shuicheng Yan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Auckland（奥克兰大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 其他VLM ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 IVEBench通过引入多样化的视频数据库和多维评估协议，解决现有视频编辑基准在评估指令引导视频编辑方面的不足，提供全面的人类对齐评估结果。

Comments Accepted by ICLR 2026. Equal contributions from first two authors. Project page: https://ryanchenyn.github.io/projects/IVEBench Code: https://github.com/RyanChenYN/IVEBench Dataset: https://huggingface.co/datasets/Coraxor/IVEBench