视觉大模型 / VLM

Sparse Autoencoders as Plug-and-Play Firewalls for Adversarial Attack Detection in VLMs

稀疏自编码器作为视觉语言模型中对抗攻击检测的即插即用防火墙

Hao Wang, Yiqun Sun, Pengfei Wei, Lawrence B. Hsieh, Daisuke Kawahara

机构 * Magellan Technology Research Institute (MTRI)（马杰伦技术研究 institute） ； Waseda University（早稻田大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于稀疏自编码器的轻量级对抗攻击检测框架SAEgis，通过插入预训练VLM中的稀疏自编码模块，利用学习到的稀疏潜在特征检测对抗扰动输入，实验显示其在跨领域和跨攻击设置中表现优异，且无需额外对抗训练。

Object Hallucination-Free Reinforcement Unlearning for Vision-Language Models

面向视觉语言模型的无对象幻觉强化反学习

Kaidi Jia, Yujie Lin, Chengyi Yang, Jiayao Ma, Jinsong Su

机构 * Xiamen University（厦门大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HFRU框架，通过视觉编码器深度语义删除，结合对齐破坏与GRPO优化，实现高效反学习，减少对象幻觉，实验显示在目标识别和人脸识别任务中性能优异。

OralMLLM-Bench: Evaluating Cognitive Capabilities of Multimodal Large Language Models in Dental Practice

OralMLLM-Bench: 评估多模态大语言模型在牙科实践中的认知能力

Rongyang Wang, Shuang Zhou, Jiashuo Wang, Wenya Xie, Xiaoxia Che

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

AI总结 本文提出OralMLLM-Bench，通过27个临床任务评估多模态大语言模型在牙科影像分析中的认知能力，揭示模型与牙科医生的性能差异及改进方向。

Comments 21 pages, 4 figures, 5 tables

Hard to Read, Easy to Jailbreak: How Visual Degradation Bypasses MLLM Safety Alignment

难以阅读，却容易被破解：视觉退化如何绕过大语言模型的安全对齐

Zhixue Song, Boyan Han, Yiwei Wang, Chi Zhang

机构 * AGI Lab, Westlake University, China（西lake大学AGI实验室，中国） ； University of California, Merced, USA（加州大学默塞德分校，美国） 纠错

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

AI总结 研究发现视觉退化会削弱大语言模型的安全防御，提出结构化认知卸载策略以缓解风险。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

Breaking the Illusion: When Positive Meets Negative in Multimodal Decoding

打破幻觉：当积极与消极在多模态解码中相遇

Yubo Jiang, Yitong An, Xin Yang, Abudukelimu Wuerkaixi, Xuxin Cheng, Fengying Xie, Zhiguo Jiang, Cao Liu, Ke Zeng, Haopeng Zhang

机构 * School of Astronautics, Beihang University（北京航空航天大学航天学院） ； Longcat Interaction Team, Meituan（美团Longcat交互团队） ； Tianmushan Laboratory, Beihang University（北京航空航天大学天门山实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出PND框架，通过在解码过程中引入正负对比路径，增强视觉真实性，无需重新训练即可在POPE、MME和CHAIR数据集上取得最佳性能。

Comments Accepted by CVPR 2026 (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition). 11 pages, 5 figures. Code available at: https://github.com/JiangYubo4399/PND

ShellfishNet: A Domain-Specific Benchmark for Visual Recognition of Marine Molluscs

ShellfishNet：面向海洋软体动物视觉识别的领域专用基准数据集

Ziheng Zhou, Yang Wang, Nan Wang, Chengliang Wu, Jun Yan

机构 * IT College, Shanghai Ocean University（上海海洋大学信息学院） ； Fudan University（复旦大学） ； DP Technology（DP技术） 纠错

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

AI总结 本文构建了ShellfishNet数据集，包含8691张图像，用于评估视觉模型在真实环境下的泛化能力，测试了80种神经网络模型及多模态大语言模型的性能。

Q-Probe: Scaling Image Quality Assessment to High Resolution via Context-Aware Agentic Probing

Q-Probe：通过上下文感知代理探测扩展图像质量评估至高分辨率

Xiang Li, Xueheng Li, Yu Wang, Xuanhua He, Zhangchi Hu, Weiwei Yu, Chengjun Xie

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences（中国科学院智能 Machines 研究所） 纠错

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

AI总结 Q-Probe通过上下文感知探测方法解决高分辨率图像质量评估中的局部退化捕捉问题，提出Vista-Bench基准和三阶段训练框架，实现高分辨率下的最优性能。