视觉大模型 / VLM

SIEVES: Selective Prediction Generalizes through Visual Evidence Scoring

SIEVES：通过视觉证据评分实现选择性预测

Hector G. Rodriguez, Marcus Rohrbach

机构 * TU Darmstadt（图宾根大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(summary_cn,abstract)；visual question answering(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 SIEVES通过视觉证据评分提升视觉问答在分布外任务中的覆盖范围，相比非 grounding 基准线提升三倍，适用于多种推理模型，无需依赖模型权重或 logit。

Descriptor: Distance-Annotated Traffic Perception Question Answering (DTPQA)

描述：距离标注的交通感知问答（DTPQA）

Nikos Theodoridis, Tim Brophy, Reenu Mohandas, Ganesh Sistu, Fiachra Collins, Anthony Scanlan, Ciaran Eising

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, University of Limerick（利默尼克大学电子与计算机工程系） ； Data Driven Computer Engineering Research Centre, University of Limerick（利默尼克大学数据驱动计算机工程研究中心） ； Lero, The Irish Software Research Centre, University of Limerick（利默尼克大学Lero爱尔兰软件研究中心） ； Valeo Vision Systems（瓦莱奥视觉系统） 纠错

专题命中 视觉问答 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出DTPQA基准，用于评估视觉语言模型在交通场景中的感知能力，包含合成和真实数据集，通过距离标注分析模型在远距离下的表现。

Journal ref IEEE Data Descriptions, 2026

Grounded Continuation: A Linear-Time Runtime Verifier for LLM Conversations

grounded continuation: 一种线性时间的运行时验证器用于大语言模型对话

Qisong He, Yi Dong, Xiaowei Huang

机构 * School of Computer Science and Informatics, University of Liverpool, UK（利兹大学计算机科学与信息学学院） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种线性时间的运行时验证器，用于检测大语言模型对话中基于已废弃前提的延续。通过显式依赖图验证，该方法在LongMemEval-KU和LoCoMo基准上表现出色，准确率显著高于基线模型。

Chain-of-Procedure: Hierarchical Visual-Language Reasoning for Procedural QA

过程链：用于过程问答的层次视觉语言推理

Guanhua Chen, Yutong Yao, Shenghe Sun, Ci-Jun Gao, Shudong Liu, Lidia S. Chao, Feng Wan, Derek F. Wong

机构 * NLP ； CT Lab, Department of Computer and Information Science, University of Macau（计算机与信息科学系，澳门大学CT实验室） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Macau（电气与计算机工程系，澳门大学） ； Centre for Cognitive and Brain Sciences, University of Macau（认知与脑科学中心，澳门大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)

AI总结 本文提出ProcedureVQA基准，针对视觉过程问答任务，通过过程链框架解决现有VLMs在跨模态检索和步骤分解上的不足，实验显示其在六个VLMs上提升达13%。