视觉大模型 / VLM

FPBench: A Comprehensive Benchmark of Multimodal Large Language Models for Fingerprint Analysis

FPBench: 多模态大语言模型在指纹分析中的综合基准测试

Ekta Gavas, Sudipta Banerjee, Chinmay Hegde, Nasir Memon

机构 * New York University（纽约大学） ； University of Wyoming（怀俄明大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FPBench基准测试，评估20种多模态大语言模型在7个真实和合成数据集上的8项生物识别任务，发现微调视觉和语言编码器可提升性能7%-39%。

Comments Revised version with additional experiments and code release

Adapting 2D Multi-Modal Large Language Model for 3D CT Image Analysis

将2D多模态大语言模型适应于3DCT图像分析

Yang Yu, Dunyuan Xu, Yaoqian Li, Xiaomeng Li, Jinpeng Li, Pheng-Ann Heng

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学电子及计算机工程学系） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程学系） ； Institute of Medical Intelligence and XR, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学医学智能与扩展现实研究所） ； Center for Artificial Intelligence and Robotics, Hong Kong Institute of Science and Innovation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心） 纠错

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

AI总结 本文提出将2D多模态大语言模型适应于3DCT图像分析，设计Text-Guided Hierarchical MoE框架，采用两阶段训练策略提升医学报告生成和视觉问答任务性能。

rPPG-VQA: A Video Quality Assessment Framework for Unsupervised rPPG Training

rPPG-VQA：一种用于无监督rPPG训练的视频质量评估框架

Tianyang Dai, Ming Chang, Yan Chen, Yang Hu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出rPPG-VQA框架，通过信号级和场景级分析评估视频对rPPG模型训练的适用性，结合双分支架构和两阶段自适应采样策略提升模型性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

SpatialScore: Towards Comprehensive Evaluation for Spatial Intelligence

SpatialScore：迈向空间智能的综合评估

Haoning Wu, Xiao Huang, Yaohui Chen, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出SpatialScore，首个全面评估多模态空间智能的基准，评估49个模型发现其在空间理解上存在显著差距，并构建了SpatialCorpus和SpatialAgent提升模型性能。

Comments Accepted by CVPR 2026 (Highlight); Project Page: https://haoningwu3639.github.io/SpatialScore

Spatial Competence Benchmark

空间能力基准

Jash Vira, Ashley Harris

机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； Maptek 纠错

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

AI总结 本文提出空间能力基准(SCBench)，通过三级能力层级评估大模型的空间能力，发现模型在能力层级上准确性呈递减趋势，且低预算下准确性提升显著。

Comments Accepted at the ICLR 2026 Workshop on Efficient Spatial Reasoning

4D-RGPT: Toward Region-level 4D Understanding via Perceptual Distillation

4D-RGPT：通过感知蒸馏实现区域级4D理解

Chiao-An Yang, Ryo Hachiuma, Sifei Liu, Subhashree Radhakrishnan, Raymond A. Yeh, Yu-Chiang Frank Wang, Min-Hung Chen

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 视觉问答 ：MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出4D-RGPT和P4D框架，解决3D/4D视频问答中4D感知和时间理解不足的问题，并构建了区域级提示的R4D-Bench基准。

Comments CVPR 2026 (Highlight). Project page: https://www.ca-joe-yang.com/resource/projects/4D_RGPT/. GitHub: https://github.com/NVlabs/4D-RGPT. Dataset: https://huggingface.co/datasets/nvidia/R4D-Bench

Do We Still Need GraphRAG? Benchmarking RAG and GraphRAG for Agentic Search Systems

我们仍然需要GraphRAG吗？对RAG和GraphRAG在代理搜索系统中的基准测试

Dongzhe Fan, Zheyi Xue, Siyuan Liu, Qiaoyu Tan

机构 * New York University Shanghai（上海纽约大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过RAGSearch基准测试，评估了代理搜索系统对密集RAG和代表性的GraphRAG方法的影响，发现代理搜索显著提升了密集RAG性能，但在复杂多跳推理中GraphRAG仍具优势。

MCGA: A Multi-task Classical Chinese Literary Genre Audio Corpus

MCGA：多任务古典中文文学体裁音频语料库

Yexing Du, Kaiyuan Liu, Bihe Zhang, Youcheng Pan, Bo Yang, Liangyu Huo, Xiyuan Zhang, Jian Xie, Daojing He, Yang Xiang, Ming Liu, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Du xiaoman（杜小满） 纠错

专题命中 视觉问答 ：multimodal large language model(abstract)

AI总结 本文提出MCGA语料库，包含22000个音频样本，涵盖六个任务：ASR、S2TT、SEC、SQA、SU和SR，评估十种MLLM发现其在MCGA测试集上仍面临显著挑战，并引入领域特定的SEC指标和语音与文本一致性度量。

Comments Accepted in ACL 2026 (Findings)