视觉大模型 / VLM

BodhiPromptShield: Pre-Inference Prompt Mediation for Suppressing Privacy Propagation in LLM/VLM Agents

BodhiPromptShield: 预推理提示调解用于抑制LLM/VLM代理中的隐私传播

Bo Ma, Jinsong Wu, Weiqi Yan

机构 * Auckland University of Technology（奥克兰理工大学） ； University of Chile（智利大学） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：VLM(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出BodhiPromptShield框架，通过检测敏感片段、路由和延迟恢复来抑制LLM/VLM代理中的跨阶段隐私传播，实验显示在控制提示隐私基准(CPPB)上效果显著。

Evaluation of Embedding-Based and Generative Methods for LLM-Driven Document Classification: Opportunities and Challenges

嵌入式与生成方法在LLM驱动文档分类中的评估：机遇与挑战

Rong Lu, Hao Liu, Song Hou

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

AI总结 本文比较了基于嵌入和生成模型在地学技术文档分类中的表现，发现增强的生成视觉-语言模型在零样本准确率上表现更优，但监督微调对训练数据不平衡敏感。

Comments Accepted at the IMAGE'25 Workshop (PCW-11), Society of Exploration Geophysicists (SEG). Published version available at https://doi.org/10.1190/image2025-w11-03.1

FinCriticalED: A Visual Benchmark for Financial Fact-Level OCR

FinCriticalED：一个用于金融事实级OCR的视觉基准

Yueru He, Xueqing Peng, Yupeng Cao, Yan Wang, Lingfei Qian, Haohang Li, Yi Han, Shuyao Wang, Ruoyu Xiang, Fan Zhang, Zhuohan Xie, Mingquan Lin, Prayag Tiwari, Jimin Huang, Guojun Xiong, Sophia Ananiadou

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； New York University（纽约大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Halmstad University（哈尔姆斯塔德大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FinCriticalED基准，用于评估OCR和视觉语言模型在金融关键证据上的保真度，发现数值和货币单位是最脆弱的事实类型，揭示了词汇准确性和事实可靠性之间的差距。

Comments Xueqing Peng: Corresponding-Author

Guided Query Refinement: Multimodal Hybrid Retrieval with Test-Time Optimization

引导查询细化：多模态混合检索与测试时优化

Omri Uzan, Asaf Yehudai, Roi pony, Eyal Shnarch, Ariel Gera

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：vision-language model(abstract)

AI总结 本文提出引导查询细化方法，通过测试时优化提升多模态检索性能，使视觉中心模型在效率和性能上达到更优平衡。

Comments ICLR 2026