视觉大模型 / VLM

HTDC: Hesitation-Triggered Differential Calibration for Mitigating Hallucination in Large Vision-Language Models

HTDC: 通过犹豫触发的微分校准缓解大视觉-语言模型中的幻觉

Xinyun Liu

机构 * Sichuan University（四川大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HTDC，一种无需训练的解码框架，通过检测层间犹豫信号，仅在易出错步骤激活校准，有效抑制幻觉并保持任务准确性。

Comments 10 pages, 4 figures, 6 tables

Edu-MMBias: A Three-Tier Multimodal Benchmark for Auditing Social Bias in Vision-Language Models under Educational Contexts

Edu-MMBias: 一种三级多模态基准，用于在教育背景下审计视觉-语言模型中的社会偏见

Ruijia Li, Mingzi Zhang, Zengyi Yu, Yuang Wei, Bo Jiang

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华师范大学计算机科学与技术学院） ； Shanghai Institute of Artificial Intelligence for Education, East China Normal University（东华师范大学教育人工智能研究所） ； Faculty of Education, East China Normal University（东华师范大学教育学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出Edu-MMBias基准，通过三级维度审计视觉-语言模型中的社会偏见，揭示模型存在补偿性类偏见和深层健康与种族刻板印象，视觉输入可触发偏见回潮。

Distorted or Fabricated? A Survey on Hallucination in Video LLMs

扭曲或伪造？视频大语言模型中幻觉的调查

Yiyang Huang, Yitian Zhang, Yizhou Wang, Mingyuan Zhang, Liang Shi, Huimin Zeng, Yun Fu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（东北大学电气与计算机工程系） ； Khoury College of Computer Science, Northeastern University（东北大学科赫里计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文调查视频大语言模型中的幻觉问题，提出动态扭曲和内容伪造两大类，分析其成因并提出改进方向，如开发运动感知视觉编码器和整合反事实学习技术。

Comments ACL 2026 findings

Safety at Scale: A Comprehensive Survey of Large Model and Agent Safety

大规模安全：大型模型和智能体安全的全面综述

Xingjun Ma, Yifeng Gao, Yixu Wang, Ruofan Wang, Xin Wang, Ye Sun, Yifan Ding, Hengyuan Xu, Yunhao Chen, Yunhan Zhao, Hanxun Huang, Yige Li, Yutao Wu, Jiaming Zhang, Xiang Zheng, Yang Bai, Zuxuan Wu, Xipeng Qiu, Jingfeng Zhang, Yiming Li, Xudong Han, Haonan Li, Jun Sun, Cong Wang, Jindong Gu, Baoyuan Wu, Siheng Chen, Tianwei Zhang, Yang Liu, Mingming Gong, Tongliang Liu, Shirui Pan, Cihang Xie, Tianyu Pang, Yinpeng Dong, Ruoxi Jia, Yang Zhang, Shiqing Ma, Xiangyu Zhang, Neil Gong, Chaowei Xiao, Sarah Erfani, Tim Baldwin, Bo Li, Masashi Sugiyama, Dacheng Tao, James Bailey, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Singapore Management University（新加坡国立大学） ； Deakin University（德肯大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Sea AI Lab（Sea AI实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA海德堡信息安全部） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Purdue University（普渡大学） ； Duke University（杜克大学） ； University of Wisconsin - Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； RIKEN（理化学研究所） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了大型模型和智能体的安全性，分析了各类攻击威胁及防御策略，指出安全评估、防御机制和数据实践的重要性，强调研究社区和国际合作的必要性。

Comments 706 papers, 60 pages, 3 figures, 14 tables; GitHub: https://github.com/xingjunm/Awesome-Large-Model-Safety

MISID: A Multimodal Multi-turn Dataset for Complex Intent Recognition in Strategic Deception Games

MISID：一种多模态多轮对话数据集，用于战略欺骗游戏中复杂意图识别

Shufang Lin, Muyang Chen, Xiabing Zhou, Rongrong Zhang, Dayou Zhang, Fangxin Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Capital Normal University（首都师范大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出MISID数据集，用于复杂战略欺骗游戏中多模态多轮对话的意图识别，通过系统评估发现现有多模态大语言模型在复杂场景中存在缺陷，并提出FRACTAM框架提升性能。

Comments 8 pages, 4 figures