视觉大模型 / VLM

WeatherOcc3D: VLM-Assisted Adverse Weather Aware 3D Semantic Occupancy Prediction

WeatherOcc3D: 借助VLM的恶劣天气感知3D语义占用预测

A. Enes Doruk, Abdelaziz Hussein, Hasan F. Ates

机构 * Department of Artificial Intelligence（人工智能系） ； Data Engineering Ozyegin University Istanbul, Türkiye（数据工程奥祖根大学伊斯坦布尔，土耳其） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：VLM(title,title_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种借助预训练CLIP隐空间的框架，通过语言环境线索指导多传感器融合，解决恶劣天气下传感器可靠性问题，提升3D语义占用预测的鲁棒性。

Neutral-Reference Prompting for Vision-Language Models

视觉-语言模型的中性参考提示

Senmao Tian, Xiang Wei, Shunli Zhang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出NeRP策略，通过中性提示和参考图像提升模型对未知类别的判别能力，同时保持对已知类别的准确性。

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AGC: Adaptive Geodesic Correction for Adversarial Robustness on Vision-Language Models

AGC：面向视觉-语言模型对抗鲁棒性的自适应测地修正

Zhiwei Li, Jiacheng Xue, Weining Wang, Ajian Liu, Xingyu Gao, Zhenan Sun, Qi Li

机构 * NLPR & MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（自动化研究所国家工程研究中心与人工智能院，中国科学院） ； School of Computer Science and Engineering, Central South University（中南大学计算机科学与工程学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 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AGC，一种无需训练的防御机制，通过自适应步长修正输入特征，提升视觉-语言模型的对抗鲁棒性，实测在八个细粒度数据集上提升44.4%的鲁棒准确率，同时降低10倍推理延迟。

Less Precise Can Be More Reliable: A Systematic Evaluation of Quantization's Impact on VLMs Beyond Accuracy

精度降低可能更可靠：对VLMs量化影响的系统评估

Aymen Bouguerra, Daniel Montoya, Alexandra Gomez-Villa, Chokri Mraidha, Fabio Arnez

机构 * Computer Vision Center（计算机视觉中心） 纠错

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

AI总结 本文系统评估了量化对VLMs可靠性的影响，发现量化能提升准确率、校准、异常检测和抗噪能力，但不改善协变量偏移或虚假相关性。

Comments Accepted at ICML 2026

MIND: Decoupling Model-Induced Label Noise via Latent Manifold Disentanglement

MIND: 通过潜在流形解耦模型诱导标签噪声

Dayong Ren

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing 210023, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，南京210023，中国） 纠错

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

AI总结 MIND通过潜在流形解耦技术解决模型诱导标签噪声问题，通过动态投影样本到潜在结构聚类，提升噪声识别能力，验证了其在复杂基准测试中的优越性。

Comments Accepted, to appear in ICML2026

When and Why Adversarial Training Improves PINNs: A Neural Tangent Kernel Perspective

何时以及为何对抗训练能提升PINNs：神经 tangent 核视角

Yuan-dong Cao, Chi Chiu SO, Jun-Min Wang, He Wang

机构 * School of Mathematics and Statistics, Beijing Institute of Technology, China（北京理工大学数学与统计学院，中国） ； School of Professional Education and Executive Development The Hong Kong Polytechnic University, China（香港理工大学专业教育学院及管理发展学院，中国） ； Department of Computer Science & UCL AI Centre, University College London, UK（伦敦大学学院计算机科学系及UCL人工智能中心，英国） 纠错

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

AI总结 本文从神经 tangent 核角度分析对抗训练提升PINNs的机制，提出理论框架并设计高效算法，实验证明能显著改善PINNs训练病理，提升模型精度。

TopoEvo: A Topology-Aware Self-Evolving Multi-Agent Framework for Root Cause Analysis in Microservices

TopoEvo: 一种面向拓扑的自演化多智能体框架用于微服务中的根本原因分析

Junle Wang, Xingchuang Liao, Wenjun Wu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University Beijing, China（人工智能学院，北京航空航天大学，北京，中国） 纠错

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

AI总结 针对微服务中观测数据异质性、故障传播和拓扑漂移问题，TopoEvo通过多模态对齐、拓扑约束推理和自演化机制，提升根本原因分析的鲁棒性与准确性。

Comments 12 pages

Do Coding Agents Understand Least-Privilege Authorization?

编码代理是否理解最小特权授权？

Zheng Yan, Jingxiang Weng, Charles Chen, Dengyun Peng, Ethan Qin, Jiannan Guan, Jinhao Liu, Qiming Yu, Yixin Yuan, Fanqing Meng, Carl Che, Mengkang Hu

机构 * Evolvent AI Research Team（Evolvent AI研究院） 纠错

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

AI总结 研究编码代理是否能自主推断最小特权授权边界，提出Sufficiency-Tightness Decomposition方法，提升敏感任务成功率并降低攻击成功率。