视觉大模型 / VLM

CiteVQA: Benchmarking Evidence Attribution for Trustworthy Document Intelligence

CiteVQA：可信赖文档智能的证据归因基准测试

Dongsheng Ma, Jiayu Li, Zhengren Wang, Yijie Wang, Jiahao Kong, Weijun Zeng, Jutao Xiao, Jie Yang, Wentao Zhang, Bin Wang, Conghui He

机构 * Peking University（北京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 CiteVQA通过要求模型返回元素级边界框引用，评估文档理解中的证据归因，揭示了现有评估方法的可靠性缺口，主要贡献是引入Strict Attributed Accuracy指标。

MedOpenClaw and MedFlowBench: Auditing Medical Agents in Full-Study Workflows

MedOpenClaw 和 MedFlowBench：在完整研究流程中审计医疗代理

Weixiang Shen, Chengzhi Shen, Yanzhu Hu, Che Liu, Junde Wu, Jiayuan Zhu, Xiao Han, Zongyue Li, Jingpei Wu, Min Xu, Daguang Xu, Yueming Jin, Benedikt Wiestler, Daniel Rueckert, Jiazhen Pan

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； TUM University Hospital（TUM大学医院） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； NVIDIA（NVIDIA公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 本文提出 MedFlowBench 和 MedOpenClaw，用于评估医疗影像代理在完整研究流程中生成可审计证据的能力，发现仅依赖答案评分不够，需结合正确证据验证。

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