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AI 大模型

视觉大模型 / VLM

视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。

2026-04-20 至 2026-04-20 共收录 61 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. 视觉定位与Grounding 15 篇

2509.13590 2026-04-20 eess.IV cs.AI cs.CV 81%

Intelligent Healthcare Imaging Platform: A VLM-Based Framework for Automated Medical Image Analysis and Clinical Report Generation

智能医疗影像平台:基于视觉语言模型的自动化医学图像分析与临床报告生成框架

Samer Al-Hamadani

机构 * Automated Manufacturing Department/Al-Khwarizmi College of Engineering/ University of Baghdad/Gilgamesh University(自动化制造部门/阿尔·卡瓦尔齐米工程学院/巴格达大学/吉尔伽美什大学)

专题命中 视觉定位与Grounding :VLM(title);vision-language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出基于视觉语言模型的智能多模态框架,用于自动化医学图像分析和临床报告生成,结合视觉特征提取与自然语言处理,实现上下文图像解释,并通过多层可视化技术提升临床信心。

Comments 32 pages, 14 figures, 6 tables

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2604.15756 2026-04-20 cs.CL cs.CV 79%

TTL: Test-time Textual Learning for OOD Detection with Pretrained Vision-Language Models

TTL: 用于基于预训练视觉-语言模型的分布外检测的测试时文本学习

Jinlun Ye, Jiang Liao, Runhe Lai, Xinhua Lu, Jiaxin Zhuang, Zhiyong Gan, Ruixuan Wang

机构 * Sun Yat-sen University(中山大学) China United Network Communications Corporation Limited Guangdong Branch(中国联合网络通信集团有限公司广东分公司) Peng Cheng Laboratory(鹏城实验室) Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, MOE(教育部机器智能与高级计算重点实验室)

专题命中 视觉定位与Grounding :vision-language model(title,abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出TTL框架,通过动态学习测试流中的分布外文本语义提升测试时分布外检测性能,实验表明其在多个基准上均取得最优效果。

Comments Accepted to CVPR 2026

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2604.08809 2026-04-20 cs.LG stat.AP 70%

Structural Evaluation Metrics for SVG Generation via Leave-One-Out Analysis

通过留一验证分析评估SVG生成的结构评价指标

Haonan Zhu, Adrienne Deganutti, Elad Hirsch, Purvanshi Mehta

专题命中 视觉定位与Grounding :VLM(abstract,abstract_cn);分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于留一验证分析的元素级评估方法,用于评估SVG生成的结构特性,引入四个结构性指标并验证其在多个生成系统中的实用性。

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2604.15736 2026-04-20 cs.CV cs.CL 70%

RefereeBench: Are Video MLLMs Ready to be Multi-Sport Referees

RefereeBench: 视频多模态大语言模型是否准备好成为多项目裁判

Yichen Xu, Yuanhang Liu, Chuhan Wang, Zihan Zhao, jinghan luo, Jianzhe Ma, Wenxuan Wang, Qin Jin

机构 * Renmin University of China(中国人民大学) Sichuan University(四川大学)

专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(abstract);multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出RefereeBench,首个评估多模态大语言模型作为自动体育裁判的基准,通过11项运动925个视频和6475对问答,评估犯规存在、分类、推理、实体感知和时间定位能力,发现当前模型在规则应用和时间定位上表现不足。

Comments Work in Progress

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2502.15972 2026-04-20 cs.CV cs.AI 62%

When Cultures Meet: Multicultural Text-to-Image Generation

当文化相遇:多文化文本到图像生成

Parth Bhalerao, Mounika Yalamarty, Brian Trinh, Oana Ignat

机构 * Santa Clara University(圣克拉拉大学)

专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出多文化文本到图像生成任务,构建首个评估基准,分析先进模型在多文化场景下的表现,提出MosAIG框架提升图像生成质量与文化准确性。

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2604.16004 2026-04-20 cs.CL cs.AI 57%

AgentV-RL: Scaling Reward Modeling with Agentic Verifier

AgentV-RL: 通过代理验证器扩展奖励建模

Jiazheng Zhang, Ziche Fu, Zhiheng Xi, Wenqing Jing, Mingxu Chai, Wei He, Guoqiang Zhang, Chenghao Fan, Chenxin An, Wenxiang Chen, Zhicheng Liu, Haojie Pan, Dingwei Zhu, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University(复旦大学计算机科学与人工智能学院) Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学) The University of Hong Kong(香港大学) ByteDance Seed(字节跳动种子) Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University(复旦大学可信具身人工智能研究院) Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI(上海多模态具身人工智能重点实验室)

专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出Agentic Verifier框架,通过多轮工具增强的反思过程提升奖励建模效果,实验显示其在并行和顺序TTS任务中表现优异,4B变体超越现有最优ORMs 25.2%。

Comments ACL 2026

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2604.15946 2026-04-20 cs.CV cs.RO 57%

SENSE: Stereo OpEN Vocabulary SEmantic Segmentation

SENSE:立体视图开放词汇语义分割

Thomas Campagnolo, Ezio Malis, Philippe Martinet, Gaétan Bahl

机构 * Centre Inria d’Universite Cote d’Azur, France(法国里莫纳大学信息科学研究中心) NXP Semiconductors, France(法国恩智科半导体公司)

专题命中 视觉定位与Grounding :vision-language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出SENSE,通过立体视觉与视觉语言模型提升开放词汇语义分割的精度,实验显示在PhraseStereo数据集上平均精度提升2.9%,并在Cityscapes和KITTI上取得更好的结果。

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2512.05722 2026-04-20 cs.LG physics.chem-ph 57%

Teaching Language Models Mechanistic Explainability Through MechSMILES

通过MechSMILES教会语言模型机制性可解释性

Théo A. Neukomm, Zlatko Jončev, Philippe Schwaller

机构 * Laboratory of Artificial Chemical Intelligence (LIAC), Institut des Sciences et Ingénierie Chimiques, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Lausanne 1015, Switzerland(人工化学智能实验室(LIAC)、化学与工程学院、瑞士联邦理工学院(EPFL)、拉沃斯纳1015号)

专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出MechSMILES框架,通过箭头推导法教会语言模型预测化学反应机制,实现了反应路径验证、原子映射和催化剂识别等能力,展示了在复杂机制预测任务中的高准确率。

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2510.08480 2026-04-20 cs.CV 57%

Video-STAR: Reinforcing Open-Vocabulary Action Recognition with Tools

Video-STAR: 通过工具强化开放词汇动作识别

Zhenlong Yuan, Xiangyan Qu, Chengxuan Qian, Rui Chen, Jing Tang, Lei Sun, Xiangxiang Chu, Dapeng Zhang, Yiwei Wang, Yujun Cai, Shuo Li

机构 * AMAP, Alibaba Group(阿里集团AMAP) University of California at Merced(加州大学默塞德分校) University of Queensland(昆士兰大学) Case Western Reserve University(凯斯西储大学)

专题命中 视觉定位与Grounding :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 Video-STAR通过结合上下文子动作分解与工具增强强化学习,提升开放词汇动作识别的细粒度匹配与跨模态推理能力,有效减少跨模态幻觉。

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2510.09033 2026-04-20 cs.CL 50%

Do LLMs Really Know What They Don't Know? Internal States Mainly Reflect Knowledge Recall Rather Than Truthfulness

大语言模型真的了解它们不知道的东西吗?内部状态主要反映知识回忆而非真实性

Chi Seng Cheang, Hou Pong Chan, Wenxuan Zhang, Yang Deng

机构 * Singapore Management University(新加坡国立管理学院) DAMO Academy, Alibaba Group(阿里集团达摩院) Singapore University of Technology and Design(新加坡科技设计大学)

专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(abstract)

AI总结 本文探讨大语言模型是否真正了解其未知领域,通过分析内部状态发现其主要反映知识回忆而非真实性,提出hallucination分类方法以区分不同hallucination类型。

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2. 文档图表理解 3 篇

2604.02880 2026-04-20 cs.CV 57%

InstructTable: Improving Table Structure Recognition Through Instructions

InstructTable: 通过指令提升表格结构识别

Boming Chen, Zining Wang, Zhentao Guo, Jianqiang Liu, Chen Duan, Yu Gu, Kai zhou, Pengfei Yan

机构 * Meituan(美团) Beijing Institute of Technology(北京理工大学)

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

AI总结 本文提出InstructTable框架,通过指令引导多阶段训练提升表格结构识别,结合指令预训练和细调,构建BCDSTab基准,实现在复杂表格识别中的最优性能。

Comments 2026 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition- FINDINGS Track (CVPRF)

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2508.21675 2026-04-20 cs.CL cs.CV cs.GR 57%

Is this chart lying to me? Automating the detection of misleading visualizations

这张图表在欺骗我吗?自动化检测误导性可视化

Jonathan Tonglet, Jan Zimny, Tinne Tuytelaars, Iryna Gurevych

机构 * Ubiquitous Knowledge Processing Lab (UKP Lab), Department of Computer Science, TU Darmstadt and National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE(普遍知识处理实验室(UKP实验室)、计算机科学系、图腾斯大学(TU Darmstadt)及应用网络安全国家研究中心ATHENE) Department of Electrical Engineering, KU Leuven(电子工程系、鲁文大学) Department of Computer Science, KU Leuven(计算机科学系、鲁文大学)

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

AI总结 研究提出Misviz基准测试集和合成数据集,用于自动化检测误导性可视化,发现该任务仍极具挑战性。

Comments Camera-ready version accepted at ACL 2026 Main conference. Code and data available at: https://github.com/UKPLab/acl2026-misviz

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2504.03621 2026-04-20 cs.CV 57%

PILOT: A Promptable Interleaved Layout-aware OCR Transformer

PILOT:一种可提示的交错布局感知OCR变压器

Laziz Hamdi, Amine Tamasna, Pascal Boisson, Thierry Paquet

机构 * univ-rouen(鲁昂大学) LITIS(LITIS研究所) Malakoff Humanis(马拉科夫人类研究所)

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

AI总结 PILOT提出一种统一的OCR模型,通过交错布局感知和提示条件生成,实现手写和印刷文档的文本识别与空间定位,优于传统OCR和端到端HTR模型。

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3. GUI与屏幕智能体 1 篇

2603.11698 2026-04-20 cs.CV cs.AI cs.CL 73%

OSCBench: Benchmarking Object State Change in Text-to-Video Generation

OSCBench:文本到视频生成中对象状态变化的基准测试

Xianjing Han, Bin Zhu, Shiqi Hu, Franklin Mingzhe Li, Patrick Carrington, Roger Zimmermann, Jingjing Chen

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) Singapore Management University(新加坡管理大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Fudan University(复旦大学)

专题命中 GUI与屏幕智能体 :multimodal large language model(abstract);MLLM(abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出OSCBench基准,用于评估文本到视频模型在对象状态变化上的性能,揭示当前模型在处理新场景时的不足。

Comments ACL 2026 Main Conference, Project page: https://hanxjing.github.io/OSCBench

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4. 幻觉与鲁棒性 4 篇

2504.10466 2026-04-20 cs.CV 81%

Art3D: Training-Free 3D Generation from Flat-Colored Illustration

Art3D: 无需训练的从平面着色插图生成3D

Xiaoyan Cong, Jiayi Shen, Zekun Li, Rao Fu, Tao Lu, Srinath Sridhar

机构 * Brown University(布朗大学)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :VLM(summary_cn,abstract);分类 cs.CV

AI总结 Art3D通过结合预训练2D图像生成模型和基于VLM的现实感评估,将平面着色插图提升为3D,解决了传统方法在处理无3D illusion的参考图像时的局限性,展示了其在多种绘画风格中的适应性。

Comments Technical Report. Project Page: https://joy-jy11.github.io/

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2601.05201 2026-04-20 cs.CV cs.AI cs.CL 81%

Mechanisms of Prompt-Induced Hallucination in Vision-Language Models

视觉-语言模型中提示诱导幻觉的机制

William Rudman, Michal Golovanevsky, Dana Arad, Yonatan Belinkov, Ritambhara Singh, Carsten Eickhoff, Kyle Mahowald

机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) Brown University(布朗大学) Technion(技术学院) University of Tübingen(图宾根大学) Harvard University(哈佛大学)

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

AI总结 研究揭示了视觉-语言模型在提示诱导幻觉中的机制,通过分析三种模型发现特定注意力头可显著减少幻觉现象,揭示了模型对提示的响应差异。

Comments ACL 2026 Main

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2602.21950 2026-04-20 cs.CL 78%

MEDSYN: Benchmarking Multi-EviDence SYNthesis in Complex Clinical Cases for Multimodal Large Language Models

MEDSYN:多证据合成在复杂临床病例中的基准测试用于多模态大语言模型

Boqi Chen, Xudong Liu, Jiachuan Peng, Marianne Frey-Marti, Bang Zheng, Kyle Lam, Lin Li, Jianing Qiu

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) MBZUAI(马克斯·普朗克人工智能研究所) Amazon(亚马逊) University of Oxford(牛津大学) University of Bern(伯尔尼大学) Imperial College London(伦敦帝国理工学院) Peking University(北京大学)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :multimodal large language model(title,abstract)

AI总结 MEDSYN是一个多语言、多模态的复杂临床病例基准测试,用于评估多模态大语言模型在差分诊断和最终诊断中的表现,揭示模型在异质临床证据合成中的不足。

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2604.15678 2026-04-20 cs.CV 57%

HyCal: A Training-Free Prototype Calibration Method for Cross-Discipline Few-Shot Class-Incremental Learning

HyCal:一种无需训练的跨学科少样本类增量学习原型校准方法

Eunju Lee, MiHyeon Kim, JuneHyoung Kwon, Yoonji Lee, JiHyun Kim, Soojin Jang, YoungBin Kim

机构 * Chung-Ang University(Chung-Ang 大学) KT Corporation(KT 公司) Dentium ETRI

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

AI总结 本文提出HyCal方法,通过结合余弦相似度和马氏距离,解决跨学科少样本类增量学习中的领域引力问题,提升在不平衡数据下的性能。

Comments Accepted to CVPR 2026. Eunju Lee and MiHyeon Kim contributed equally as co-first authors

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5. VLM训练与架构 10 篇

2604.15628 2026-04-20 cs.CV cs.CL cs.IR cs.LG cs.MM 91%

SIMMER: Cross-Modal Food Image--Recipe Retrieval via MLLM-Based Embedding

SIMMER:通过基于MLLM的嵌入进行跨模态食物图像-食谱检索

Keisuke Gomi, Keiji Yanai

机构 * The University of Electro-Communications(电通大学)

专题命中 VLM训练与架构 :MLLM(title,title_cn);multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出SIMMER,利用基于MLLM的嵌入模型VLM2Vec,通过统一编码器处理食物图像和食谱文本,设计定制化提示模板和数据增强策略,实现跨模态检索的高精度。

Comments 20 pages, 6 figures

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2604.16264 2026-04-20 cs.CV cs.LG 81%

Information Router for Mitigating Modality Dominance in Vision-Language Models

信息路由器用于缓解视觉-语言模型中的模态主导问题

Seulgi Kim, Mohit Prabhushankar, Ghassan AlRegib

机构 * OLIVES at the Center for Signal Information Processing CSIP, School of Electrical

专题命中 VLM训练与架构 :vision-language model(title);vision language model(abstract);分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出MoIR信息路由器,通过在融合前减少信息差异,缓解视觉-语言模型中模态主导问题,提升鲁棒性和下游性能。

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2604.11490 2026-04-20 cs.AI cs.CL cs.CV 81%

Anthropogenic Regional Adaptation in Multimodal Vision-Language Model

人为区域适应于多模态视觉-语言模型

Samuel Cahyawijaya, Peerat Limkonchotiwat, Tack Hwa Wong, Hitesh Laxmichand Patel, Amit Agarwal, Manuel Antonio Rufino, Carlos Rafael Catalan, Muhammad Reza Qorib, Vicky Feliren, Holy Lovenia, Aye Hninn Khine, Frederikus Hudi, David Anugraha, Alham Fikri Aji, Romrawin Chumpu, Viet-Thanh Pham, Minghan Wang, Mohamed Fazli Imam, Ruochen Zhang, Joseph Marvin Imperial, Khumaisa Nur'aini, Do Xuan Long, Musa Izzanardi Wijanarko, Joel Ruben Antony Moniz, Patrick Amadeus Irawan, Hanif Muhammad Zhafran, Isaiah Flores, Salsabila Zahirah Pranida, Jun Kevin, Jostin Jerico Rosal, Patricia Nicole Monderin, Kun Kerdthaisong, Ahmad Mustafid, My Chiffon Nguyen, Natchapon Jongwiriyanurak, Siva Worajitwannakul, Haochen Li, Adrian Xuan Wei Lim, Bin Wang, Muhammad Ravi Shulthan Habibi, Lynnette Hui Xian Ng, Mithil Bangera, Yeshil Bangera, Priyaranjan Pattnayak, Dun Li Chan, Sherissa Caren Djuniwar, Cho Chan Myei Oo, Hee Ming Shan

机构 * Cohere SEACrowd AI Singapore Universiti Teknologi PETRONAS Oracle Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Monash University, Indonesia(莫纳什大学(印尼)) King Mongkut’s University of Technology Thonburi(泰国孔敬大学) Nara Institute of Science and Technology(奈良科学技術大學) Stanford University(斯坦福大学) MBZUAI National University of Singapore(新加坡国立大学) Monash University, Australia(莫纳什大学(澳大利亚)) Brown University(布朗大学) University of Bath(巴斯大学) Mila - Quebec AI Institute(蒙特利尔AI研究所) Institut Teknologi Bandung(Bandung 工程技术大学) Ateneo de Manila University(马尼拉亚特内奥大学) Universitas Pelita Harapan(Pelita Harapan 大学) Seoul National University of Science and Technology(首尔科学技术大学) Thammasat University(泰国 Thammasat 大学) Independent(独立) University College London(伦敦大学学院) Nanyang Technological University(南洋理工大学) MiroMind AI University of Indonesia(印度尼西亚大学) University of New Haven(纽黑文大学) INTI International University and Colleges(INTI 国际大学和学院) Binus University(Binus 大学) National University Philippines(菲律宾国家大学) ThoughtFull

专题命中 VLM训练与架构 :vision-language model(title,abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出人为区域适应框架,通过地理通用化简化方法提升多模态模型在特定区域的文化相关性,实验显示在东南亚地区提升5-15%的同时保持全球性能。

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2604.15703 2026-04-20 cs.CV 79%

P3T: Prototypical Point-level Prompt Tuning with Enhanced Generalization for 3D Vision-Language Models

P3T: 用于3D视觉-语言模型的增强泛化原型点级提示微调

Geunyoung Jung, Soohong Kim, Kyungwoo Song, Jiyoung Jung

机构 * Department of Artificial Intelligence, University of Seoul(首尔大学人工智能系) Department of Applied Statistics, Yonsei University(延世大学应用统计系)

专题命中 VLM训练与架构 :vision-language model(title,abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出P3T,一种针对3D视觉-语言模型的高效提示微调方法,通过点级提示器和文本提示器提升模型泛化能力,并引入原型损失减少类别内方差,实验表明其在分类和少样本学习中表现优异。

Comments Accepted by ICRA 2026

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2604.15871 2026-04-20 cs.CV cs.AI 73%

UniEditBench: A Unified and Cost-Effective Benchmark for Image and Video Editing via Distilled MLLMs

UniEditBench: 一种统一且成本效益高的图像和视频编辑基准,通过压缩的多模态大语言模型

Lifan Jiang, Tianrun Wu, Yuhang Pei, Chenyang Wang, Boxi Wu, Deng Cai

机构 * Zhejiang University(浙江大学)

专题命中 VLM训练与架构 :MLLM(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 UniEditBench提出统一的图像和视频编辑基准,支持基于重建和指令驱动的方法,通过压缩的多模态大语言模型提供多维评分,减少部署成本并提高评估效率。

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2601.12193 2026-04-20 cs.CV 70%

VeRVE: Versatile Retrieval for Videos via Unified Embeddings

VeRVE:通过统一嵌入实现视频的多功能检索

Shaunak Halbe, Bhagyashree Puranik, Jayakrishnan Unnikrishnan, Kushan Thakkar, Vimal Bhat, Toufiq Parag

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) Amazon(亚马逊) Keystone AI

专题命中 VLM训练与架构 :MLLM(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV

AI总结 本文提出VeRVE框架,结合语义和时刻级检索能力,支持复杂多模态查询,通过对比对齐视觉和文本嵌入实现高效检索,优于其他多模态大语言模型方法。

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2604.15780 2026-04-20 cs.LG cs.CL 70%

Pruning Unsafe Tickets: A Resource-Efficient Framework for Safer and More Robust LLMs

裁剪不安全的票据:一种资源高效的更安全且更稳健的大语言模型框架

Wai Man Si, Mingjie Li, Michael Backes, Yang Zhang

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security(CISPA海德堡信息安全中心)

专题命中 VLM训练与架构 :LLaVA(abstract,abstract_cn);分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种资源高效的剪枝框架,通过识别并移除与不安全行为相关的参数,减少不安全生成并提高对抗鲁棒性,同时保持模型性能。

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2604.14605 2026-04-20 cs.CV 70%

Towards Design Compositing

面向设计合成

Abhinav Mahajan, Abhikhya Tripathy, Sudeeksha Reddy Pala, Vaibhav Methi, K J Joseph, Balaji Vasan Srinivasan

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) IIT Kharagpur(印度理工学院哈里科特) IIT Kanpur(印度理工学院坎普尔) Adobe Research(Adobe研究)

专题命中 VLM训练与架构 :LLaVA(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV

AI总结 本文提出GIST,一种无需训练的身份保持图像合成器,用于提升组件到设计流程中的视觉和谐与美学质量。

Comments Accepted to CVEU workshop at CVPR 2026

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2604.13061 2026-04-20 cs.CL cs.AI 57%

Token Statistics Reveal Conversational Drift in Multi-turn LLM Interaction

令牌统计揭示多轮LLM交互中的对话漂移

Wael Hafez, Amir Nazeri

机构 * Semarx Research LLC(Semarx研究公司)

专题命中 VLM训练与架构 :grounding(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究通过令牌频率统计监测对话一致性,提出Bipredictability指标,验证其在多轮交互中的有效性,显示结构监控可补充语义评估。

Comments 13 Pages, 3 Figures

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2603.20210 2026-04-20 cs.CL cs.AI 57%

CRoCoDiL: Continuous and Robust Conditioned Diffusion for Language

CRoCoDiL:连续且稳健的语言条件扩散

Roy Uziel, Omer Belhasin, Itay Levy, Akhiad Bercovich, Ran El-Yaniv, Ran Zilberstein, Michael Elad

机构 * NVIDIA

专题命中 VLM训练与架构 :grounding(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出CRoCoDiL,通过连续语义空间改进扩散模型,实现更高质量和更快的文本生成。

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6. 其他VLM 3 篇

2604.15781 2026-04-20 cs.HC 80%

ReVis: Towards Reusable Image-Based Visualizations with MLLMs

ReVis:面向基于图像的可视化可重用性的方法

Xiaolin Wen, Changlin Li, Manusha Karunathilaka, Can Liu, Fangzhuo Jin, Yong Wang

专题命中 其他VLM :MLLM(summary_cn,abstract)

AI总结 ReVis通过引入领域特定语言和MLLM管道,实现复杂可视化的灵活重用,支持分解与再现,并通过交互界面实现数据更新与编码定制。

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2602.00114 2026-04-20 cs.CV cs.AI cs.LG 75%

1S-DAug: One-Shot Data Augmentation for Robust Few-Shot Generalization

1S-DAug:一种用于鲁棒少样本泛化的单次数据增强

Yunwei Bai, Ying Kiat Tan, Yao Shu, Tsuhan Chen

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州))

专题命中 其他VLM :vision language model(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出1S-DAug,一种基于单例图像生成多样且忠实变体的生成增强算子,通过结合传统几何扰动、受控噪声注入和去噪扩散过程,提升少样本分类性能,实现在多个基准测试中提升20%的准确率。

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