视觉大模型 / VLM

MetaRA: Metamorphic Robustness Assessment for Multimodal Large Language Model-based Visual Question Answering Systems

MetaRA: 多模态大语言模型基于视觉问答系统的元形态鲁棒性评估

Quanxing Xu, Yuhao Tian, Ling Zhou, Xian Zhong, Xiaohua Huang, Rubing Huang, Chia-Wen Lin

机构 * School of Computer Science and Engineering, Macau University of Science and Technology, Macao SAR（澳门科学技术大学计算机科学与工程学院） ； Hubei Key Laboratory of Transportation Internet of Things, School of Computer Science and Artificial Intelligence, Wuhan University of Technology（湖北省交通物联网重点实验室，武汉理工大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(title,abstract)；multimodal large language model(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MetaRA，一种基于元形态测试的框架，用于评估多模态大语言模型基于视觉问答系统的鲁棒性，通过生成受控的图像-问题输入变体，揭示模型在语言扰动、视觉线索依赖和多模态推理中的弱点。

CaMo: Camera Motion Grounded Evaluation and Training for Vision-Language Models

CaMo：基于摄像机运动的视觉-语言模型评估与训练

Hsiang-Wei Huang, Junbin Lu, Kuang-Ming Chen, Jianxu Shangguan, Cheng-Yen Yang, Jenq-Neng Hwang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Washington, Seattle, USA（华盛顿大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于摄像机运动的视觉-语言模型评估与训练方法CaMo，通过要求模型生成显式的空间叙述并进行推理，揭示了现有空间视觉-语言模型在空间认知方面的不足，并展示了CaMo在空间叙述评估和直接空间问题回答准确性上的一致表现。

Comments Code and model available at https://github.com/hsiangwei0903/CaMo

Rethinking Visual Attribution for Chest X-ray Reasoning in Large Vision Language Models

重新思考用于大视觉语言模型胸部X光推理中的视觉归因

Guangzhi Xiong, Qiao Jin, Sanchit Sinha, Zhiyong Lu, Aidong Zhang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； National Institutes of Health（美国国立卫生研究院） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文针对大视觉语言模型在胸部X光推理中视觉归因的可靠性问题，提出了一种因果评估框架，通过反事实编辑保留仅由专家标注区域验证的X光-VQA样本，以确定模型预测的因果责任区域。通过11种归因方法、6种开源LVLMs和两种输出模式，发现现有归因方法往往无法识别LVLMs所使用的证据。为此，本文提出MedFocus，一种基于概念的归因方法，通过不平衡最优传输局部化具有临床意义的解剖区域，并通过针对性干预测量其对模型输出的因果效应，显著优于现有方法，推动医疗LVLMs的更可信归因。

Does AI See like Art Historians? Interpreting How Vision Language Models Recognize Artistic Style

AI 是否能像艺术史家一样看？解析视觉语言模型如何识别艺术风格

Marvin Limpijankit, Milad Alshomary, Yassin Oulad Daoud, Amith Ananthram, Tim Trombley, Emily L. Spratt, Anna Filonenko, Hannah Pivo, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal, Noam M. Elcott, Kathleen McKeown

机构 * Columbia University, Department of Computer Science（哥伦比亚大学计算机科学系） ； Columbia University, Department of Art History & Archaeology（哥伦比亚大学艺术史与考古系） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 本文研究了视觉语言模型（VLMs）在识别艺术风格方面的机制，通过跨学科合作，分析VLMs如何预测艺术风格，并评估其与艺术史家判断艺术风格的标准的一致性。

Comments 20 pages, 18 figures

INAR-VL: Input-Aware Routing for Edge-Cloud Vision-Language Inference

INAR-VL：面向边缘-云视觉-语言推断的输入感知路由

Ahmed Šabanović, Paul Joe Maliakel, Ivona Brandić

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出INAR-VL，一种轻量级的边缘-云路由系统，用于多模态推断的两级部署。该系统通过轻量级的图像和文本复杂度信号指导路由和模型选择，在本地执行简单查询，将复杂查询卸载到云端，从而在延迟、能耗和准确性之间取得平衡。

Comments 8 pages, 3 figures

From Seeing to Thinking: Decoupling Perception and Reasoning Improves Post-Training of Vision-Language Models

从感知到思考：解耦感知与推理提升视觉语言模型的训练

Juncheng Wu, Hardy Chen, Haoqin Tu, Xianfeng Tang, Freda Shi, Hui Liu, Hanqing Lu, Cihang Xie, Yuyin Zhou

机构 * Amazon（亚马逊） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Vector Institute, Canada CIFAR AI Chair（向量研究所，加拿大CIFAR人工智能主席） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract,comments)；visual reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究通过解耦感知与推理，发现视觉任务性能受限于感知能力不足而非推理本身，通过分阶段训练提升模型的感知与推理能力，从而在多个视觉数学和感知任务中取得更优表现。

Comments 19 pages, 9 figures; Accepted to ICML 2026; Project Page: https://ucsc-vlaa.github.io/VLM-CapCurriculum/

Seeing Together: Multi-Robot Cooperative Egocentric Spatial Reasoning with Multimodal Large Language Models

协同视见：基于多模态大语言模型的多机器人协作自体空间推理

Kunyu Peng, Zhikun Zhou, Kailun Yang, Di Wen, Ruiping Liu, Yufan Chen, Junwei Zheng, Hao Shi, Yi Zhou, M. Saquib Sarfraz, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Hunan University（湖南大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文研究了多机器人协作动态空间推理问题，提出了首个针对该任务的基准CoopSR以及多机器人自体问答数据集EgoTeam，通过引入SP-CoR框架实现了细粒度的协作空间推理，显著提升了多机器人协作推理性能。

What's Holding Back Latent Visual Reasoning?

是什么在阻碍潜在视觉推理？

André G. Viveiros, Nuno Gonçalves, André F. T. Martins, Matthias Lindemann

机构 * Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa（里斯本大学理工学院） ； Instituto de Telecomunicações（电信研究所） ； TransPerfect（TransPerfect公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究探讨了现有模型如何利用潜在令牌，发现潜在令牌在最终预测中起作用有限，主要问题在于训练数据中潜在令牌信息有限且推理时生成的潜在令牌偏离真实表示，需要高质量数据和更精确的潜在令牌预测来推动发展。

Reasoning Portability: Guiding Continual Learning for MLLMs in the RLVR Era

推理可移植性：引导MLLMs在RLVR时代的持续学习

Qiuhe Hong, Yuyang Liu, Shuo Yang, Tiantian Peng, Fei Zhu, Yonghong Tian

机构 * Shenzhen Graduate School of Peking University（北京大学深圳研究生院） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, HKISI, CAS（香港科学院人工智能与机器人研究中心） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出了一种名为推理可移植性（RP）的机制，通过在持续学习中引入推理层面的约束，改进了多模态大语言模型在RLVR环境下的适应能力，实验表明RDB-CL在提升最后准确率方面优于基线方法。

DMN: A Compositional Framework for Jailbreaking Multimodal LLMs with Multi-Image Inputs

DMN: 一种用于多图像输入多模态大语言模型的组合框架

Wenzhuo Xu, Zhipeng Wei, Zonghao Ying, Deyue Zhang, Dongdong Yang, Xiangzheng Zhang, Quanchen Zou

机构 * AI Security Lab（360人工智能安全实验室） ； International Computer Science Institute（国际计算机科学研究所） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Beihang University（北航大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；visual reasoning(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出DMN框架，通过分布式指令、多模态证据和数字链任务，提升多图像输入多模态大语言模型的 jailbreak 性能，实验表明其在GPT-4o、Gemini-2.5-pro和Claude Sonnet 4上的攻击成功率超过90%。

Comments ACL 2026 main conference

Pseudocode-Guided Structured Reasoning for Automating Reliable Inference in Vision-Language Models

基于伪代码的结构化推理用于自动化可靠推理在视觉-语言模型中

Weicong Ni, Tianbao Jiang, Linlin Wang

机构 * East China Normal University（东华师范大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于伪代码的结构化推理框架（PStar），旨在通过自适应选择结构化伪代码推理路径，提高视觉-语言模型在复杂任务中的可靠性和鲁棒性，从而减少幻觉现象并提升推理性能。

CogOmniControl: Reasoning-Driven Controllable Video Generation via Creative Intent Cognition

CogOmniControl: 通过创意意图认知实现推理驱动的可控视频生成

Hongji Yang, Songlian Li, Yucheng Zhou, Xiaotong Zhao, Alan Zhao, Chengzhong Xu, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学SKL-IOTSC、CIS实验室） ； Online-Video BU, Tencent（腾讯在线视频事业部） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CogOmniControl框架，通过将可控视频生成分解为创意意图认知和生成两个阶段，利用专门训练的CogVLM生成更专业清晰的输出，并通过强化学习对齐不同条件的控制，最终在两个基准测试中超越现有开源模型。

Artifact-Bench: Evaluating MLLMs on Detecting and Assessing the Artifacts of AI-Generated Videos

Artifact-Bench: 评估MLLMs在检测和评估AI生成视频中的伪影

Yuqi Tang, Yang Shi, Zhuoran Zhang, Qixun Wang, Xuehai Bai, Yue Ding, Ruizhe Chen, Bohan Zeng, Xinlong Chen, Xuanyu Zhu, Bozhou Li, Yuran Wang, Yifan Dai, Chengzhuo Tong, Xinyu Liu, Yiyan Ji, Yujie Wei, Yuhao Dong, Shilin Yan, Fengxiang Wang, Yi-Fan Zhang, Haotian Wang, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan

机构 * Kling Team（Kling团队） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Artifact-Bench，一个用于评估多模态大语言模型在检测和分析AI生成视频伪影能力的基准，揭示了现有模型在伪影感知和推理上的显著局限性。

MotionMERGE: A Multi-granular Framework for Human Motion Editing, Reasoning, Generation, and Explanation

MotionMERGE: 一种用于人体动作编辑、推理、生成和解释的多粒度框架

Bizhu Wu, Jinheng Xie, Wenting Chen, Zhe Kong, Jianfeng Ren, Linlin Shen, Ruibin Bai, Rong Qu

机构 * Computer Vision Institute, School of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（计算机视觉研究院，计算机科学与软件工程学院，深圳大学） ； Guangdong Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Shenzhen University（广东省智能信息处理重点实验室，深圳大学） ； School of Computer Science, University of Nottingham Ningbo China（Nottingham Ningbo 中国计算机科学学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（电子与计算机工程系，新加坡国立大学） ； Department of Radiation Oncology, Stanford University（放射肿瘤科，斯坦福大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； School of Computer Science, University of Nottingham（计算机科学学院，Nottingham大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MotionMERGE框架，通过细粒度语言引导的动作控制、跨粒度协同预训练和细粒度动作-语言对齐，实现了更精确的动作生成、理解和编辑，并建立了新的细粒度文本驱动动作编辑和动作引导推理基准。

IterSIMP-σ: Evaluating LLM-Assisted Spatial Interventions in Stress-Aware Topology Optimization

IterSIMP-σ：评估LLM辅助的应力感知拓扑优化中的空间干预

Shaoliang Yang, Jun Wang, Yunsheng Wang

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(abstract)；multimodal large language model(abstract)

AI总结 本文研究多模态大语言模型（LLM）是否能作为可检查的空间提案模块用于应力感知拓扑优化。IterSIMP-σ保持SIMP优化器作为最小化合规性的有限元求解器，并在其周围放置一个确定性的应力传递、门控评估器和混合LLM/规则解释器。每次求解后，密度和von Mises应力场被渲染；解释器提出排名的空间干预；确定性的安全措施接受、拒绝或停止每个动作。主要动作是软密度种子，所选元素在下一次求解前被初始化为高密度，但在最优标准更新时仍保持自由。我们评估该循环在16问题2D控制器-政策基准、6问题探索性3D扩展、被动固体和输入消融、应力阈值敏感性以及固定体积归因研究中，比较LLM提案与确定性最大应力热点种子、随机应力区域种子和基于规则的控制。2D控制器-政策基准显示保留合规性差异较小（软种子LLM的几何均值低1.9%），但此诊断不显著（W=33，双侧p=0.382）且不是固定体积可行最终比较。在固定体积研究中，LLM条件完成了44/48次尝试评估；25/44次完成评估产生了全部门通过的保留状态。与基于规则的控制的可行最终评分分为4/4/1，确定性精确热点种子仍具竞争力。接受的LLM空间动作有每步记录的平均归一化种子到热点距离为0.221。结果支持IterSIMP-σ作为可检查的LLM辅助设计自动化框架用于空间干预，但尚未作为证据表明LLM视觉推理能改进应力约束优化。

Comments 44 pages, 19 figures, 14 tables

P2DNav: Panorama-to-Downview Reasoning for Zero-shot Vision-and-Language Navigation

P2DNav: 全景到俯视视角的零样本视觉-语言导航

Kai Sheng, Liuyi Wang, Haojie Dai, Jinlong Li, Yongrui Qin, Zongtao He, Chengju Liu, Qijun Chen

机构 * Department of Control Science and Engineering, Tongji University（控制科学与工程系，同济大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出P2DNav框架，通过全景到俯视视角的分解、滑动窗口对话记忆和反思重新定位机制，解决零样本视觉-语言导航中的方向推理与局部定位问题，实验表明其在R2R-CE基准上性能优异。

EgoCoT-Bench: Benchmarking Grounded and Verifiable Operation-Centric Chain of Thought Reasoning for MLLMs

EgoCoT-Bench: 用于MLLMs的 grounded 和可验证的 operation-centric 思维链推理基准测试

Yang Dai, Dian Jiao, Tianwei Lin, Wenqiao Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出EgoCoT-Bench，一个用于评估MLLMs在第一人称视角下细粒度操作中心推理能力的基准测试，包含3172个可验证的问答对，涵盖感知、预见和高层次推理等任务，旨在解决现有基准测试在细粒度推理和证据验证方面的不足。

CaptchaMind: Training CAPTCHA Solvers via Reinforcement Learning with Explicit Reasoning Supervision

CaptchaMind: 通过强化学习与显式推理监督训练CAPTCHA求解器

Pengcheng Wang, Haoxiang Liu, Yang Dai, Xiangxiang Zeng, Guanhua Chen, Baotian Hu, Longyue Wang, Weihua Luo

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出CaptchaMind，一种基于强化学习的CAPTCHA求解器，通过显式推理监督训练，实现了82.9%的平均成功率，显著优于现有方法。

Comments 17 pages, 12 figures

Beyond Classification Accuracy: Neural-MedBench and the Need for Deeper Reasoning Benchmarks

超越分类准确度：Neural-MedBench与更深层次推理基准的需求

Miao Jing, Mengting Jia, Junling Lin, Zhongxia Shen, Huan Gao, Mingkun Xu, Shangyang Li

机构 * School of Physics Science and Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学物理科学与技术学院） ； Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学技术研究院） ； Beijing Chaoyang Hospital, Capital Medical University（北京朝阳医院） ； Sleep Medical Center, Huzhou Third Municipal Hospital, Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University（湖州第三人民医院睡眠医学中心，温州医科大学附属医院） ； University of Macau（澳门大学） ； Renyixun Health Technology Co., Ltd（仁颐讯健康科技有限公司） ； Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking University（北京大学交叉学科研究院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出Neural-MedBench，一个专门用于测试多模态神经病学推理能力的基准，揭示现有医疗数据集过于强调分类准确度的问题，并通过系统评估发现模型推理失败而非感知误差主导性能下降，强调需要兼顾广度与深度的评估框架。

Comments 23 pages, 12 figures

Journal ref ICLR'2026

A Nash Equilibrium Framework For Training-Free Multimodal Step Verification

为无训练多模态步骤验证构建纳什均衡框架

Rohit Sinha, Kunal Tilaganji, Tanuja Ganu, Nagarajan Natarajan, Amit Sharma, Vineeth N. Balasubramanian

机构 * Microsoft Research India（微软印度研究院） ； Indian Institute of Technology Hyderabad（印度海得拉巴理工学院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种无训练的多模态步骤验证方法，将步骤验证视为专门法官之间的协调问题，并通过纳什均衡游戏形式化法官之间的交互，通过闭式解计算均衡分数，实现对分歧的敏感过滤和稳定性意识的排名，实验表明跨模态一致性（而非平均置信度）提供了鲁棒的验证信号。

Comments ICLR 2026 Workshop VerifAI-2

AffectVerse: Emotional World Models for Multimodal Affective Computing

AffectVerse: 多模态情感计算中的情感世界模型

Bo Zhao, Fanghua Ye, Yixin Ji, Sicheng Zhao, Xiaojiang Peng, Zitong YU

机构 * Great Bay University（大湾大学） ； Tencent（腾讯） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出AffectVerse，一种基于Qwen2.5-Omni的多模态情感计算模型，通过引入情感世界模块实现短期潜在情感预测，利用未来预测作为自监督信号，提高了情感计算的准确性。

PERL: Parameter Efficient Reasoning in CLIP Latent Space

PERL：在CLIP潜在空间中实现参数高效的推理

Simone Carnemolla, Salvatore Calcagno, Daniela Giordano, Concetto Spampinato, Matteo Pennisi

机构 * University of Catania（卡塔尼亚大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出PERL，一种在CLIP潜在空间中通过迭代潜在推理实现参数高效适应的框架，该方法在多个基准测试中表现出最佳的参数-性能权衡，仅需约6K可训练参数即可实现强的新型类别准确率和竞争性的迁移性能。

Comments Submitted to NeurIPS 2026

RECIPE: Procedural Planning via Grounding in Instructional Video

RECIPE: 通过指令视频中的 grounding 实现过程规划

Luigi Seminara, Antonino Furnari, Lorenzo Torresani

机构 * Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University, Boston（东北大学北斯托顿学院计算机科学学院） ； Department of Mathematics and Computer Science, University of Catania, Italy（卡塔尼亚大学数学与计算机科学系） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,title_cn)；VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出RECIPE方法，通过利用指令视频中的grounding信息来改进过程规划任务，通过利用预计算的文本嵌入实现大规模视频数据的验证，从而提升规划的准确性和鲁棒性。

EgoBabyVLM: Benchmarking Cross-Modal Learning from Naturalistic Egocentric Video Data

EgoBabyVLM：基于自然主义第一人称视频数据的跨模态学习基准测试

Dongyan Lin, Phillip Rust, Angel Villar Corrales, Alvin W. M. Tan, Mahi Luthra, Charles-Éric Saint-James, Rashel Moritz, Sheila Krogh-Jespersen, Vanessa Stark, Surya Parimi, Jiayi Shen, Youssef Benchekroun, Yosuke Higuchi, Martin Gleize, Tom Fizycki, Nicolas Hamilakis, Manel Khentout, Sho Tsuji, Balázs Kégl, Juan Pino, Michael C. Frank, Emmanuel Dupoux

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Meta Reality Labs（Meta现实实验室） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(summary_cn,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究探讨了儿童如何从有限的视觉-语言输入中获得语言 grounding 的鲁棒性，提出了 EgoBabyVLM 挑战，推动模型在自然主义数据中实现 grounded language learning。

Mitigating Mask Prior Drift and Positional Attention Collapse in Large Diffusion Vision-Language Models

缓解大扩散视觉-语言模型中的遮蔽先验漂移和位置注意力崩溃

Sujung Hong, Chanyong Yoon, Seong Jae Hwang

机构 * Department of Artificial Intelligence, Yonsei University, Seoul, Republic of Korea（首尔大学人工智能系） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(summary_cn,abstract)；vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文研究了大扩散视觉-语言模型在长形式生成中的重复生成和视觉 grounding 退化问题，提出了一种无需训练的解决方案来缓解遮蔽先验漂移和位置注意力崩溃。

Concept-Guided Noisy Negative Suppression for Zero-Shot Classification and Grounding of Chest X-Ray Findings

基于概念的噪声负样本抑制用于零样本分类和胸片发现的 grounding

Chenyu Lian, Hong-Yu Zhou, Chun-Ka Wong, Jing Qin

机构 * The Center for Smart Health, School of Nursing, the Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China（香港理工大学智能健康中心，护理学院，中国香港） ； Research Institute for Smart Ageing, the Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China（香港理工大学智能老龄化研究 institute，中国香港） ； School of Biomedical Engineering, Tsinghua Medicine, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学生物医学工程学院，清华大学，北京，中国） ； Queen Mary Hospital, LKS Faculty of Medicine, The University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港大学李嘉诚医学院Queen Mary医院，中国香港） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,title_cn)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于概念的噪声负样本抑制框架CoNNS，通过构建层次化概念本体，解决不同患者间相似发现导致的噪声负样本问题，提升零样本理解任务的性能。

Comments Early accepted by MICCAI 2026

Foundation models on the bridge: Semantic hazard detection and safety maneuvers for maritime autonomy with vision-language models

桥梁上的基础模型：基于视觉-语言模型的语义危险检测与安全操作用于海上自主性

Kim Alexander Christensen, Andreas Gudahl Tufte, Alexey Gusev, Rohan Sinha, Milan Ganai, Ole Andreas Alsos, Marco Pavone, Martin Steinert

机构 * Dept. of Mechanical and Industrial Engineering, NTNU（机械与工业工程系，挪威科技大学） ； Dept. of Aeronautics and Astronautics, Stanford University（航空航天工程系，斯坦福大学） ； Dept. of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于视觉-语言模型的语义危险检测与安全操作方法，用于满足IMO草案MASS代码对海上自主船舶的要求，通过快速-慢速异常管道和短时间范围的人类可覆盖回退操作来实现，在40个港口场景中验证了该方法的性能。

Comments 17 pages without bibliography or appendix. The main paper has 16 figures. Paper webpage can be found at https://kimachristensen.github.io/bridge_policy/

Journal ref Ocean Engineering 359, Part 3 (2026), Article 124646

Navigating the Emotion Tree: Hierarchical Hyperbolic RAG for Multimodal Emotion Recognition

在情绪树中导航：用于多模态情绪识别的分层双曲RAG

Zeheng Wang, Bo Zhao, Yijie Zhu, Zhishu Liu, Hui Ma, Ruixin Zhang, Shouhong Ding, Qianyu Xie, Zitong Yu

机构 * Great Bay University（广东东莞大亚湾大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出HyperEmo-RAG，一种利用结构化情绪知识库的检索增强生成框架，通过双曲空间嵌入和证据图构建来提升多模态情绪识别的性能。

Beyond Waypoints: Dual-Heatmap Grounding for Cross-Embodiment Semantic Navigation

超越航点：双热图接地用于跨具身语义导航

Kaijie Yun, Yue Chen

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； JD AI Research（京东人工智能研究院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)

AI总结 本文提出一种统一的视觉-语言框架，通过双热图表示替代单点回归，以解决语义指令与物理可达性之间的差距，从而提升跨具身语义导航的鲁棒性和性能。

Vision Harnessing Agent for Open Ad-hoc Segmentation

用于开放即兴分割的视觉引导代理

Zilin Wang, Stella X. Yu

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种名为VASA的视觉引导即兴分割代理，该代理通过结合视觉语言模型、分割基础模型和视觉引导工作流，实现了无需训练的即兴分割任务，其在PARS和RefCOCO等基准测试中均表现出色。

Comments 23 pages, 11 figures