视觉大模型 / VLM

Grounding Everything in Tokens for Multimodal Large Language Models

基于令牌的多模态大语言模型的 grounding

Xiangxuan Ren, Zhongdao Wang, Liping Hou, Pin Tang, Guoqing Wang, Chao Ma

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence（人工智能混合专家模型关键实验室） ； AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院） ； Central Research Institute, Huawei（华为中央研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出GETok方法，通过整合可学习的令牌词汇提升多模态大语言模型在2D空间中的物体定位能力，实验显示其在多种指引用例任务中表现更优。

Comments 19 pages, 16 figures, 12 Tables

Recall to Predict: Grounding Motion Forecasting in Interpretable Motion Bank

回忆以预测：在可解释的运动库中 grounded 运动预测

Abhishek Vivekanandan, Ahmed Abouelazm, J. Marius Zöllner

机构 * FZI Forschungszentrum Informatik（弗劳恩霍夫研究所信息技术研究中心） ； Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,summary_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种端到端的可区分框架，通过对比学习构建全面的'运动库'来 grounding 运动预测，采用新颖的锚点检索层动态检索显式运动先验，结合 DETR 式解码器和 WTA 动态高斯混合模型，实现可解释的多模态预测。

Comments Sumitted for PeerReview

Ablation Study of Multimodal Perception, Language Grounding, and Control for Human-Robot Interaction in an Object Detection and Grasping Task

多模态感知、语言接地与控制在物体检测与抓取任务中的人机交互消融研究

Zi Tian, Guanting Shen

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

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

AI总结 本文通过消融研究探讨多模态感知、语言接地和控制模块对端到端性能的影响，评估最佳组合以优化执行时间和成功率。

Comments 10 pages

X2SAM: Any Segmentation in Images and Videos

X2SAM：图像和视频中的任意分割

Hao Wang, Limeng Qiao, Chi Zhang, Lin Ma, Guanglu Wan, Xiangyuan Lan, Xiaodan Liang

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 X2SAM是一种统一的分割多模态大语言模型，能够将图像分割能力扩展到视频，结合LLM和Mask Memory模块，支持通用、开放词汇、指称、推理、基于视觉的对话生成及交互式分割。

Comments Technical Report

Grounding Synthetic Data Generation With Vision and Language Models

基于视觉和语言模型的合成数据生成基础

Ümit Mert Çağlar, Alptekin Temizel

机构 * Graduate School of Informatics（信息学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种视觉-语言 grounded 框架，用于可解释的遥感合成数据增强与评估，引入 ARAS400k 数据集，包含 100k 真实图像和 300k 合成图像，用于语义分割和图像描述生成。

Comments Accepted for presentation at IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Synthetic Data for Computer Vision Workshop (SynData4CV) 2026

Model-Based Proactive Cost Generation for Learning Safe Policies Offline with Limited Violation Data

基于模型的主动成本生成：用于在有限违规数据下学习安全策略

Ruiqi Xue, Lei Yuan, Kainuo Cheng, Jing-Wen Yang, Yang Yu

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Polixir Technologies Nanjing, China（南京Polixir科技有限公司） ； Tencent Game AI Center Shenzhen, China（腾讯深圳游戏AI中心） 纠错

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

AI总结 本文提出PROCO框架，利用大语言模型整合自然语言知识，通过构建保守成本函数和模型基于的模拟，减少约束违规并提升安全性，适用于离线数据中极少或无违规样本的高风险场景。

Semantic Context-aware mOdality fUsion Transformer (SCOUT): A Context-Aware Multimodal Transformer for Concept-Grounded Pathology Report Generation

语义上下文感知的多模态融合变换器（SCOUT）：一种基于概念的多模态变换器，用于病理报告生成

Suryakant Singh, Saarthak Kapse, Joel Saltz, Prateek Prasanna

机构 * Stony Brook University（石桥大学） 纠错

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

AI总结 SCOUT通过整合局部组织学模式、整张滑片上下文和专家编纂的语义描述符，实现病理报告生成的语义上下文感知，提升临床相关性和可解释性。

A Unified Theory of Sparse Dictionary Learning in Mechanistic Interpretability: Piecewise Biconvexity and Spurious Minima

稀疏字典学习在机制可解释性中的统一理论：分段双凸性与虚假极值

Yiming Tang, Harshvardhan Saini, Zhaoqian Yao, Zheng Lin, Yizhen Liao, Jingyi Cui, Yisen Wang, Mengnan Du, Dianbo Liu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Indian Institute of Technology, Dhanbad（印度德里理工学院） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出稀疏字典学习的统一理论，揭示其分段双凸性及虚假极值问题，通过线性表示基准揭示路径学，提出特征锚定技术提升特征恢复性能。

VoxAfford: Multi-Scale Voxel-Token Fusion for Open-Vocabulary 3D Affordance Detection

VoxAfford：多尺度体素-标记融合用于开放词汇3D affordance检测

Haowen Sun, Shaolong Zhang, Mingyang Li, Chengzhong Ma, Xinzhe Chen, Qiongjie Cui, Xingyu Chen, Zeyang Liu, Xuguang Lan

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（人机混合增强智能国家级实验室，人工智能与机器人研究所，西安交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VoxAfford，通过多尺度几何特征增强输出标记，提升3D affordance检测的定位精度，实验显示mIoU提升8%，并验证了零样本迁移能力。

PACE: Parameter Change for Unsupervised Environment Design

PACE：无监督环境设计的参数变化

Fang Yuan, Quanjun Yin, Siqi Shen, Yuxiang Xie, Junqiang Yang, Long Qin, Junjie Zeng, Qinglun Li

机构 * College of Systems Engineering, National University of Defense Technology（国防科技大学系统工程学院） ； Test Center, National University of Defense Technology（国防科技大学测试中心） ； State Key Laboratory of Digital Intelligent Modeling（数字智能建模与仿真国家重点实验室） ； Fujian Key Laboratory of Urban Intelligent Sensing（福建城市智能感知重点实验室） ； Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception（多媒体可信感知重点实验室） 纠错

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

AI总结 PACE通过政策参数变化评估环境，提升强化学习泛化能力，实验显示在MiniGrid和Craftax上优于现有无监督环境设计方法。

Exploring Prompt Alignment with Clinical Factors in Zero-Shot Segmentation VLMs for NSCLC Tumor Segmentation

探索临床因素在零样本分割VLMs中的提示对齐用于NSCLC肿瘤分割

Suraj Pai, Thibault Heintz, Cosmin Ciausu, Marion Tonneau, Hugo Aerts, Raymond Mak

机构 * Artificial Intelligence in Medicine Program, Mass General Brigham, Harvard Medical School, USA（麻省总医院布里奇沃特医学中心人工智能医学项目，哈佛医学院，美国） 纠错

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

AI总结 研究通过分析VoxTell在NSCLC肿瘤数据集上的提示对齐方向，发现解剖位置主导空间注意力，零样本分割VLMs在NSCLC肿瘤分割中表现优于其他模型。

Zero-Shot Signal Temporal Logic Planning with Disjunctive Branch Selection in Dynamic Semantic Maps

动态语义地图中基于零样本信号时间逻辑的规划与离散分支选择

Bowen Ye, Ancheng Hou, Junyue Huang, Ruijia Liu, Xiang Yin

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Key Laboratory of System Control and Information Processing, the Ministry of Education of China（中国教育部系统控制与信息处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种零样本STL规划求解器，通过映射条件Transformer与轻量启发式结合，有效处理复杂离散子公式，利用传递强化学习确保时间一致性和逻辑连贯性，实验证明其在动态语义地图中具有优越的零样本泛化能力。

Beyond the 'Diff': Addressing Agentic Entropy in Agentic Software Development

超越'差异'：应对代理软件开发中的代理熵

Matteo Casserini, Alessandro Facchini, Andrea Ferrario

机构 * Dipartimento Tecnologie Innovative, SUPSI（技术创新部，SUPSI） ； Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA), SUPSI（达勒莫利人工智能研究所（IDSIA），SUPSI） ； Management in Networked and Digital Societies (MINDS) Department, Kozminski University（网络化与数字化社会管理（MINDS）系，科津斯基大学） ； Institute of Biomedical Ethics and History of Medicine, University of Zurich（生物医学伦理与医学史研究所，苏黎世大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种过程导向的可解释框架，通过时间、工具调用和架构边界揭示代理决策过程，解决代理行为与架构意图的偏离问题，为代理监控提供意图层面的 telemetry。

Comments Camera-ready version of the position paper accepted to the Human-Centered Explainable AI (HCXAI) Workshop at CHI 2026

AI Realtor: Towards Grounded Persuasive Language Generation for Automated Copywriting

AI 房地产经纪人：迈向基于现实的说服性语言生成以实现自动化文案写作

Jibang Wu, Chenghao Yang, Yi Wu, Simon Mahns, Chaoqi Wang, Hao Zhu, Fei Fang, Haifeng Xu

机构 * Schmidt Sciences（施密特科学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型的代理框架，用于房地产营销中的自动化文案写作中的基于现实的说服性语言生成。通过系统的人类受试者实验，证明了该方法在保持事实准确性的同时，生成的营销描述更受潜在购房者青睐。