视觉大模型 / VLM

Integration of Object Detection and Small VLMs for Construction Safety Hazard Identification

对象检测与小型视觉语言模型的整合用于建筑安全危险识别

Muhammad Adil, Mehmood Ahmed, Muhammad Aqib, Vicente A. Gonzalez, Gaang Lee, Qipei Mei

机构 * Infrastructure Human Tech (IHT) Lab, Department of Civil and Environmental Engineering, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada（基础设施人类技术（IHT）实验室，土木与环境工程系，阿尔伯塔大学，埃德蒙顿，阿尔伯塔，加拿大） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种结合对象检测与多模态推理的轻量级框架，以提高建筑工地安全危险识别的准确性和效率，实验表明该方法在多个小型视觉语言模型上均提升了检测性能和解释质量。

A Multi-Stage Validation Framework for Trustworthy Large-scale Clinical Information Extraction using Large Language Models

一种用于可信大规模临床信息提取的多阶段验证框架

Maria Mahbub, Gregory M. Dams, Josh Arnold, Caitlin Rizy, Sudarshan Srinivasan, Elliot M. Fielstein, Minu A. Aghevli, Kamonica L. Craig, Elizabeth M. Oliva, Joseph Erdos, Jodie Trafton, Ioana Danciu

机构 * Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） ； Program Evaluation and Resource Center, Office of Mental Health and Office of Suicide Prevention, Department of Veterans Affairs（退伍军人事务部心理健康办公室和自杀预防办公室项目评估与资源中心） ； Vanderbilt University Medical Center（范德比尔特大学医学中心） ； VA Maryland Health Care System（退伍军人事务部马里兰医疗保健系统） ； VA Desert Pacific Healthcare Network（退伍军人事务部沙漠太平洋医疗网络） ； VA Connecticut Health Care System（退伍军人事务部康涅狄格医疗保健系统） ； Yale School of Medicine（耶鲁医学院） 纠错

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

AI总结 本文提出多阶段验证框架，通过弱监督评估提升LLM在临床信息提取中的可信度与准确性，验证了在大规模数据中应用的可行性。