视觉大模型 / VLM

Impact of Multimodal and Conversational AI on Learning Outcomes and Experience

多模态和对话式AI对学习成果和体验的影响

Karan Taneja, Anjali Singh, Ashok K. Goel

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本研究比较了三种生物学学习方法，发现多模态对话式AI在学习成果和体验上表现最佳，但文本仅对话式AI虽易用但效果最差，揭示了认知负荷理论下的学习效果与感知之间的差异。

Comments 16 pages, 3 figures, Accepted to AIED 2026 (Seoul, South Korea)

MM-ReCoder: Advancing Chart-to-Code Generation with Reinforcement Learning and Self-Correction

MM-ReCoder：通过强化学习和自我校正推进图表到代码生成

Zitian Tang, Xu Zhang, Jianbo Yuan, Yang Zou, Varad Gunjal, Songyao Jiang, Davide Modolo

机构 * Brown University（布朗大学） ； Amazon AGI（亚马逊AGI） 纠错

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

AI总结 MM-ReCoder通过强化学习和自我校正机制提升图表到代码生成能力，其两阶段多轮自我校正策略基于Group Relative Policy Optimization，提升代码准确性和可执行性。

Comments CVPR 2026

One Pic is All it Takes: Poisoning Visual Document Retrieval Augmented Generation with a Single Image

一张图片足矣：通过单张图片对视觉文档检索增强生成进行污染攻击

Ezzeldin Shereen, Dan Ristea, Shae McFadden, Burak Hasircioglu, Vasilios Mavroudis, Chris Hicks

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了视觉文档检索增强生成（VD-RAG）对污染攻击的脆弱性，通过单张恶意图片实现针对性和通用性攻击，展示了VD-RAG在目标和通用设置下的漏洞，但在黑盒攻击下表现出一定的鲁棒性。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (03/2026)

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026