视觉大模型 / VLM

A.I.R.: Enabling Adaptive, Iterative, and Reasoning-based Frame Selection For Video Question Answering

A.I.R.: 为视频问答实现适应性、迭代性和基于推理的帧选择

Yuanhao Zou, Shengji Jin, Andong Deng, Youpeng Zhao, Jun Wang, Chen Chen

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； Weill Cornell Medicine（威尔康奈尔医学院） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出A.I.R方法，通过深度语义分析和高效迭代循环提升视频问答的帧选择效果，实验表明其在性能和计算效率上均优于现有方法。

Comments ICLR 2026 Paper

SkinGPT-X: A Self-Evolving Collaborative Multi-Agent System for Transparent and Trustworthy Dermatological Diagnosis

SkinGPT-X: 一种自演化协作多智能体系统用于透明和可信的皮肤病诊断

Zhangtianyi Chen, Yuhao Shen, Florensia Widjaja, Yan Xu, Liyuan Sun, Zijian Wang, Hongyi Chen, Wufei Dai, Juexiao Zhou

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； Department of Dermatology, Tianjin Institute of Integrative Dermatology, Tianjin Academy of Traditional Chinese Medicine Affiliated Hospital（天津中医药大学附属医院天津市中西医结合皮肤病研究所皮肤科） ； Department of Dermatology, Beijing AnZhen Hospital, Capital Medical University（首都医科大学附属北京安贞医院皮肤科） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 SkinGPT-X通过自演化皮肤病记忆机制，解决单一大语言模型在细粒度多类诊断和罕见皮肤病诊断中的不足，实现透明可信的皮肤病诊断。

CREval: An Automated Interpretable Evaluation for Creative Image Manipulation under Complex Instructions

CREval: 一种自动化可解释的评估方法用于复杂指令下的创意图像操纵

Chonghuinan Wang, Zihan Chen, Yuxiang Wei, Tianyi Jiang, Xiaohe Wu, Fan Li, Wangmeng Zuo, Hongxun Yao

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； Pengcheng Lab, Guangzhou（广州鹏城实验室） 纠错

专题命中 视觉问答 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CREval，一种基于问答的自动化评估框架，用于评估复杂指令下的创意图像编辑任务，通过CREval-Bench基准测试揭示模型在复杂创意任务中的表现及挑战。

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