视觉大模型 / VLM

Instruction Lens Score: Your Instruction Contributes a Powerful Object Hallucination Detector for Multimodal Large Language Models

指令透镜分数：您的指令为多模态大语言模型提供了一个强大的对象幻觉检测器

Runhe Lai, Xinhua Lu, Yanqi Wu, Jinlun Ye, Weijiang Yu, Ruixuan Wang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China（中山大学计算机科学与工程学院，广州，中国） ； Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室，深圳，中国） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, MOE, Guangzhou, China（机器智能与高级计算关键实验室，教育部，广州，中国） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出InsLen，通过结合校准局部分数和上下文一致性分数，有效检测多模态大语言模型中的对象幻觉，无需额外训练或辅助模型。

Comments Accepted by ICML-2026

Towards Automated Air Traffic Safety Assessment Around Non-Towered Airports Using Large Language Models

基于大语言模型的非塔台机场飞行安全评估自动化方法研究

Torsten Darrell, Mahyar Ghazanfari, Jordan Kam, Alexandre Bayen, Amin Tabrizian, Peng Wei

机构 * Research Intern, Department of Mechanical and Aerospace Engineering, George Washington University（乔治华盛顿大学机械与航空航天工程系研究实习生） ； Ph.D. Student, Department of Mechanical and Aerospace Engineering, George Washington University（乔治华盛顿大学机械与航空航天工程系博士生） ； Undergraduate Student, Aerospace Program, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校航空航天项目本科生） ； Full Professor, Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系教授） ； Ph.D. Student, Department of Computer Science, George Washington University（乔治华盛顿大学计算机科学系博士生） ； Associate Professor, Department of Mechanical and Aerospace Engineering, George Washington University（乔治华盛顿大学机械与航空航天工程系副教授） 纠错

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

AI总结 本文提出利用视觉语言模型分析非塔台机场CTAF通讯、气象数据和飞行轨迹，通过实证研究和合成数据验证，展示框架在识别飞行冲突中的有效性，表明VLM在非塔台机场安全评估中的潜力。

Comments 25 pages, 17 figures, 5 tables, Accepted to AIAA 2026

Birds of a Feather Flock Together: Background-Invariant Representations via Linear Structure in VLMs

同鸟同群：通过VLMs中的线性结构实现背景不变表示

Youssef Zaazou, Mark Thomas

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文通过VLMs嵌入空间的高线性可加性，提出一种利用合成数据构建背景不变表示的方法，实现了Waterbirds数据集上90%以上的最差组准确率，并展示了良好的仿真到现实迁移能力。

Comments 36 pages, 7 figures

Don't Look at the Numbers: Visual Anchoring Bias and Layer-wise Representation in VLMs

不要看数字：视觉锚定偏差与视觉语言模型中的分层表示

M. Shalankin

机构 * M. Shalankin 纠错

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

AI总结 研究揭示视觉锚定对VLM性能评估的系统性偏差，通过分层分析发现不同层的表示差异及架构依赖的融合机制。

When Looking Is Not Enough: Visual Attention Structure Reveals Hallucination in MLLMs

当观察不足时：视觉注意结构揭示大语言模型中的幻觉

Fanpu Cao, Xin Zou, Xuming Hu, Hui Xiong

机构 * Thrust of Artificial Intelligence, HKUST (Guangzhou)（人工智能前沿 thrust，香港科技大学（广州）） ； Department of Computer Science and Engineering, HKUST（计算机科学与工程系，香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文通过分析视觉注意的高频结构揭示大语言模型中的幻觉现象，提出LaSCD解码策略，有效减少幻觉并保持模型能力。

MolDeTox: Evaluating Language Model's Stepwise Fragment Editing for Molecular Detoxification

MolDeTox：评估语言模型的逐步片段编辑用于分子去毒化

Jueon Park, Wonjune Jang, Jiwoo Lee, Yein Park, Jaewoo Kang

机构 * Korea University（韩国大学） ； Myongji University（明知大学） ； AIGEN Sciences（AIGEN科技公司） 纠错

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

AI总结 本文提出MolDeTox基准，用于评估语言模型在分子去毒化中的逐步片段编辑能力，通过细粒度评估提升分子结构有效性与生成质量。

MM-OptBench: A Solver-Grounded Benchmark for Multimodal Optimization Modeling

MM-OptBench：一种面向多模态优化建模的求解器导向基准

Zhong Li, Qi Huang, Yuxuan Zhu, Mohammad Mohammadi Amiri, Niki van Stein, Thomas Bäck, Matthijs van Leeuwen, Zaiwen Wen, Lincen Yang

机构 * Great Bay University（大湾大学） ； Leiden University（莱顿大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦塞拉尔理工学院） ； Peking University（北京大学） 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MM-OptBench，一个基于求解器的多模态优化建模基准，通过文本和视觉信息生成数学模型和求解器代码，评估9种多模态大语言模型在不同难度实例上的表现，结果显示任务仍远未解决。

Comments Paper under review

Persistent and Conversational Multi-Method Explainability for Trustworthy Financial AI

持久且可对话的多方法可解释性用于可信金融AI

Georgios Makridis, Georgios Fatouros, John Soldatos, George Katsis, Dimosthenis Kyriazis

机构 * University of Piraeus, Greece（希腊比雷埃克斯大学） ； ExpertAI-Lux S.à r.l（ExpertAI-Lux公司） 纠错

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

AI总结 本文提出一种用于金融情感分析的以人为中心的可解释AI架构，结合持久化存储、多方法解释三角验证和自动化评估，提升金融AI的可信度和可解释性。

Comments 5 pages

Logit-Attention Divergence: Mitigating Position Bias in Multi-Image Retrieval via Attention-Guided Calibration

Logit-Attention Divergence：通过注意力引导的校准缓解多图像检索中的位置偏差

Mingtao Xian, Yifeng Yang, Qinying Gu, Xinbing Wang, Nanyang Ye

机构 * Zhiyuan College, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学紫阳学院） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需训练的注意力引导去偏框架，通过利用内在注意力信号在推理时进行实例级校正，显著提升排列不变性并取得最佳性能。

DeconDTN-Toolkit: A Library for Evaluation and Enhancement of Robustness to Provenance Shift

DeconDTN-Toolkit：一个用于评估和增强对溯源转移鲁棒性的工具包

Yongsen Tan, Zhecheng Sheng, Xiruo Ding, Serguei V. S. Pakhomov, Trevor Cohen

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DeconDTN-Toolkit，通过模拟不同程度的溯源转移，评估和增强模型对溯源转移的鲁棒性，揭示经验风险最小化方法的脆弱性，并提供理论和实用工具以应对溯源混淆问题。

Comments Accepted to CHIL 2026

Probing Cross-modal Information Hubs in Audio-Visual LLMs

探测音频-视觉大语言模型中的跨模态信息枢纽

Jihoo Jung, Chaeyoung Jung, Ji-Hoon Kim, Joon Son Chung

机构 * Department of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science ； The Graduate School of Advanced Imaging Science, Multimedia \& Film, Chung-Ang University, Seoul, Republic of Korea 纠错

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

AI总结 本文研究了音频-视觉大语言模型中音频与视觉模态间的跨模态信息流动，发现信息主要存储在sink tokens中，并提出一种无需训练的hallucination缓解方法。

Comments Accepted by ICML 2026

Safety-Oriented Evaluation of Language Understanding Systems for Air Traffic Control

面向安全的语言理解系统在空交通管制中的评估

Yujing Chang, Yash Guleria, Duc-Thinh Pham, Nhut-Huy Pham, Ningli Wang, Vu N. Duong, Sameer Alam

机构 * ATMRI, Nanyang Technological University (NTU), Singapore（航空交通管理研究所，南洋理工大学（NTU），新加坡） ； School of Management, Indian Institute of Technology Mandi, India（管理学院，印度理工学院曼迪分校，印度） ； Centre of AI Research, VinUniversity, Vietnam（人工智能研究中心，文大学，越南） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出面向安全的评估框架，揭示现有LLM在空交通管制中的可靠性不足，指出需建立后果意识的评估协议以确保AI辅助系统的安全部署。