视觉大模型 / VLM

DocVAL: Validated Chain-of-Thought Distillation for Grounded Document VQA

DocVAL：用于基于文档的视觉问答的验证链式思维蒸馏

Pinaki Prasad Guha Neogi, Ahmad Mohammadshirazi, Ser-Nam Lim, Rajiv Ramnath

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Engineering, Ohio State University, Ohio, US（工程系，俄亥俄州立大学，俄亥俄，美国） ； Department of Computer Science, University of Central Florida, Florida, US（计算机科学系，中央佛罗里达大学，佛罗里达，美国） 纠错

专题命中 视觉问答 ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；grounding(abstract)

AI总结 提出DocVAL框架，通过验证链式思维蒸馏将大型教师模型的空间推理能力转移到紧凑学生模型，结合规则验证器和两阶段训练，在文档VQA任务上提升定位性能。

RoboSurg-VQA: A Multimodal Benchmark for Surgical Segmentation-Aware Visual Question Answering

RoboSurg-VQA：面向手术分割感知的视觉问答多模态基准

Chengyi Zhang, Zi Ye, Ziyang Wang

机构 * Swansea University, UK（威尔士大学） ； Maynooth University, Ireland（迈诺特大学） ； Aston University, UK（阿斯顿大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出RoboSurg-VQA基准，通过重新利用公共手术分割数据集，构建分割感知的视觉问答任务，以评估在机器人辅助和微创手术中恶劣视觉条件下的语言化临床问题理解能力。

PathNavigate: A Training-Free Pathology Agent with Surprise-Guided Scan and Shared Slide Memory for Whole-Slide Image VQA

PathNavigate: 一种无需训练的病理学代理，具有惊喜引导扫描和共享幻灯片记忆用于全切片图像VQA

Chunze Yang, Qidong Liu, Wenjie Zhao, Yue Tang, Jiusong Ge, Di Zhang, Jiashuai Liu, Lei Wu, Junbo Lu, Ni Zhang, Xian Wu, Zeyu Gao, Chen Li

机构 * School of Comp. Science & Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯Jarvis实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出PathNavigate，一种无需训练的病理学代理，通过惊喜引导扫描和共享幻灯片记忆，在严格检查预算下高效定位证据并回答临床查询。

MedVIGIL: Evaluating Trustworthy Medical VLMs Under Broken Visual Evidence

MedVIGIL: 在视觉证据受损下评估可信的医学视觉语言模型

Hanqi Jiang, Junhao Chen, Mingyu Kang, Hyeokjae Kwon, Yi Pan, Lifeng Chen, Weihang You, Haozhen Gong, Ruiyu Yan, Jinglei Lv, Lin Zhao, Hui Ren, Quanzheng Li, Tianming Liu, Xiang Li

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Chungbuk National University（Chungbuk国立大学） ； Chungnam National University Hospital（Chungnam国立大学医院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； New York University（纽约大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） 纠错

专题命中 视觉问答 ：VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MedVIGIL基准，通过300例由放射科医生监督构建的扰动证据测试集，评估医学视觉语言模型在视觉证据失效时的可靠性，并引入MedVIGIL复合评分（MCS）进行审计。

Autonomous Frontier-Based Exploration with VLM Guidance

基于自主前沿探索与VLM引导

Aarush Aitha, Avideh Zakhor

机构 * EECS Department, University of California（加州大学EECS系） 纠错

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

AI总结 提出利用视觉语言模型进行高层战略决策，替代几何启发式，通过多模态提示选择最优前沿，在模拟环境中将地图覆盖率提升高达24%。

Comments 8 pages, 10 figures, CVPR 2026: 2nd Workshop on 3D-LLM/VLA: Bridging Language, Vision and Action in 3D Environments

ChainFlow-VLA: Causal Flow Planning with Vision-Language Models

ChainFlow-VLA: 基于视觉语言模型的因果流规划

Xiyang Wang, Xinlin Wang, Tingguang Zhou, Gong Chen, Xingtai Gui, Zhi Xu, Xiaolei Wu, Feiyang Tan, Hangning Zhou, Mu Yang

机构 * Afari Intelligent Drive（阿法瑞智能驾驶） ； Tianjin University（天津大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

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

AI总结 提出ChainFlow-VLA框架，通过自回归生成因果轨迹模式与扩散残差校正的统一概率模型，结合视觉语言模型语义先验，实现自动驾驶中鲁棒的轨迹规划，在NAVSIM v1排行榜上达到94.85分，匹配人类水平。

ETCHR: Editing To Clarify and Harness Reasoning

ETCHR: 通过编辑来澄清和利用推理

Beichen Zhang, Yuhong Liu, Jinsong Li, Yuhang Zang, Jiaqi Wang, Dahua Lin

机构 * The Chinese University of Hong Kong Shanghai AI Laboratory（香港中文大学上海人工智能实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在需要细粒度关注或视角变换的问题上纯文本思维链的瓶颈，提出了一种解耦的图像编辑模型ETCHR，通过两阶段训练（推理模仿和推理增强）弥合语言侧和生成侧差距，无需训练即可插入不同MLLM，在五个任务族上平均Pass@1提升4.61-5.47个百分点。

Comments Code, model and data are open-sourced at https://github.com/InternLM/ETCHR

PROGRESSLM: Towards Progress Reasoning in Vision-Language Models

PROGRESSLM: 迈向视觉-语言模型中的进度推理

Jianshu Zhang, Chengxuan Qian, Haosen Sun, Haoran Lu, Dingcheng Wang, Letian Xue, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Progress-Bench基准和ProgressLM-3B模型，通过两阶段进度推理范式，评估并提升视觉-语言模型从部分观测中推断任务进度的能力。

Comments ACL 2026 Camera Ready Version

MedExpMem: Adapting Experience Memory for Differential Diagnosis

MedExpMem：适应经验记忆用于鉴别诊断

Qianhan Feng, Zhongzhen Huang, Yakun Zhu, Yannian Gu, Winnie Chiu Wing Chu, Xiaofan Zhang, Qi Dou

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出MedExpMem经验记忆框架，通过存储和利用诊断失败中的判别经验，增强医学视觉语言模型的鉴别诊断能力，在放射学基准上最高提升7.0%准确率。

Comments MICCAI 2026 Early Accept. Submission Version

CoReVAD: A Contextual Reasoning Framework for Training-Free Video Anomaly Detection

CoReVAD: 一种无需训练的视频异常检测上下文推理框架

Hyeongmuk Lim, Youngbum Hur

机构 * Department of Industrial Engineering, Inha University, Incheon, Republic of Korea（韩国釜山大学工业工程系） 纠错

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

AI总结 提出CoReVAD框架，利用单一冻结视觉语言模型直接生成异常分数和时间描述，通过局部响应清洗和全局时序上下文精炼实现无需训练的视频异常检测，在UCF-Crime和XD-Violence数据集上取得竞争性能并提供可解释解释。

Comments Accepted to ICPR 2026

Visually-Guided Policy Optimization for Multimodal Reasoning

视觉引导的多模态推理策略优化

Zengbin Wang, Feng Xiong, Liang Lin, Xuecai Hu, Yong Wang, Yanlin Wang, Man Zhang, Xiangxiang Chu

机构 * AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） ； SYSU（南方科技大学） ； BUPT（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉语言模型在推理中视觉关注不足和时序遗忘问题，提出视觉引导策略优化（VGPO）框架，通过视觉注意力补偿机制和双粒度优势重加权策略增强视觉聚焦，提升多模态推理性能。

Comments Accepted to ACL 2026, https://github.com/wzb-bupt/VGPO

FireScope: Wildfire Risk Raster Prediction with a Chain-of-Thought Oracle

FireScope: 基于思维链预言机的野火风险栅格预测

Mario Markov, Stefan Maria Ailuro, Luc Van Gool, Konrad Schindler, Danda Pani Paudel

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 提出FireScope框架，利用视觉语言模型结合强化学习和视觉监督，通过推理轨迹生成野火风险栅格，在跨大陆泛化中取得显著性能提升。

Comments CVPR 2026, Project Page: https://firescope.ai/research

SPACENUM: Revisiting Spatial Numerical Understanding in VLMs

SPACENUM: 重新审视视觉语言模型中的空间数值理解

Jianshu Zhang, Yijiang Li, Huifeixin Chen, Haoran Lu, Letian Xue, Bingyang Wang, Han Liu

机构 * Northwestern（西北大学） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； USC（南加州大学） ； GaTech（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出SpaceNum框架，通过Num2Space和Space2Num双向任务评估VLM在动态过渡和静态布局中对空间数值的理解，发现模型依赖浅层空间线索，难以建立稳定的坐标感知表示。

Comments Project page: https://sterzhang.github.io/SpaceNum-Home

4DThinker: Thinking with 4D Imagery for Dynamic Spatial Understanding

4DThinker: 用4D图像进行动态空间理解的思考

Zhangquan Chen, Manyuan Zhang, Xinlei Yu, Xiang An, Bo Li, Xin Xie, ZiDong Wang, Mingze Sun, Shuang Chen, Hongyu Li, Xiaobin Hu, Ruqi Huang

机构 * Tsinghua University, SIGS（清华大学 SIGS） ； Meituan（美团） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； LMMs-Lab（LMMs实验室） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 提出4DThinker框架，通过动态潜在心理图像（在连续隐藏空间中模拟场景演化）增强视觉语言模型的动态空间推理能力，并引入无标注数据生成、动态图像微调及4D强化学习，在多个基准上超越强基线。

Comments 21 pages, 16 figures

PhotoFlow: Agentic 3D Virtual Photography Missions

PhotoFlow: 智能体式3D虚拟摄影任务

Jiarui Guo, Haojia Wei, Yiming Zhang, Yifei Liu, Yuning Gong, Hongjie Zhang, Xue Yang, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Sichuan University（四川大学） 纠错

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

AI总结 提出PhotoFlow智能体框架，通过导演-评审-反思闭环搜索机制，在任意Blender场景中根据语言指令自动完成虚拟摄影，并引入VPhotoBench基准，实验表明其在外观质量对齐和成功率上优于现有方法。

VISD: Enhancing Video Reasoning via Structured Self-Distillation

VISD: 通过结构化自蒸馏增强视频推理

Hao Lin, Kunyang Lv, Xu Jiang, Jingqi Tian, Zhongjing Du, Jiayu Ding, Qiaoman Zhang, Hongbo Jin

机构 * HUST（华中科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出VISD框架，利用结构化自蒸馏和方向-幅度解耦机制，实现细粒度信用分配，提升视频推理准确性和训练效率。

DDX-TRACE: A Benchmark for Medical Diagnostic Trajectories in VLMs

DDX-TRACE: 视觉语言模型中医学诊断轨迹的基准

Jiazhen Pan, Weixiang Shen, Jun Li, Julian Canisius, Felix Bitzer, Paula Roßmüller, Jiancheng Yang, Virginie Kreutzinger, Daniel Rueckert, Benedikt Wiestler

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； TUM University Hospital（TUM大学医院） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； Aalto University（阿尔托大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出DDX-TRACE基准，通过隐藏证据的多轮诊断轨迹评估VLM在神经放射学中的工作流质量，揭示最终诊断分数无法反映的推理缺陷。

Comments 41 pages

Metacognition as Reward: Reinforcing LLM Reasoning via Knowledge and Regulation Signals

元认知作为奖励：通过知识和调节信号强化LLM推理

Sirui Chen, Lei Xu, Yuying Zhao, Yutian Chen, Yu Wang, Beier Zhu, Hanwang Zhang, Shengjie Zhao, Chaochao Lu

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 提出元认知奖励（MaR）框架，利用元认知知识和调节信号作为过程奖励，提升LLM推理质量，在22个基准上平均提升7.7%。

Eyes on VLM: Benchmarking Gaze Following and Social Gaze Prediction in Vision Language Models

Eyes on VLM: 视觉语言模型中注视跟随与社会性注视预测的基准测试

Hengfei Wang, Anshul Gupta, Pierre Vuillecard, Jean-Marc Odobez

机构 * Idiap Research Institute（Idiap研究机构） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,title_cn)；vision language model(title)；vision-language model(abstract)；grounding(abstract)

AI总结 提出EyeVLM评估框架，通过零样本和微调方式测试视觉语言模型在注视跟随（几何视觉处理）和社会性注视预测（社交推理）两个核心任务上的能力，发现当前VLM缺乏精确的注视理解能力。

Comments Under review

PGT: Procedurally Generated Tasks for improving visual grounding in MLLMs

PGT: 用于提升多模态大语言模型视觉定位的程序化生成任务

Rim Assouel, Amir Bar, Michal Drozdzal, Adriana Romero-Soriano

机构 * Mila - Qu\'ebec AI Institute ； FAIR at Meta Superintelligence Labs ； McGill University ； Canada CIFAR AI Chair 纠错

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

AI总结 提出程序化生成任务(PGT)框架，通过叠加几何基元生成密集监督信号，解耦视觉定位能力与语义先验，显著提升多模态大语言模型在细粒度理解任务上的表现。

Transcoders Trace Visual Grounding and Hallucinations in Vision-Language Models

Transcoders 追踪视觉语言模型中的视觉基础与幻觉

Dimitrios Damianos, Leon Voukoutis, Georgios Skyrianos, Vassilis Katsouros, Georgios Paraskevopoulos

机构 * Institute of Language and Speech Processing（语言与语音处理研究所） ； Athena Research Center（雅典研究中心） 纠错

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

AI总结 采用基于Transcoders的功能中心框架分解视觉语言模型的计算路径，揭示视觉输入如何影响文本生成，并通过反事实分析和图结构特征预测幻觉。

Debiased Negative Mining Improves Out-of-distribution Detection with Pre-trained Vision-Language Models

去偏负挖掘提升基于预训练视觉语言模型的分布外检测

Bo Peng, Jie Lu, Guangquan Zhang, Zhen Fang

机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

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

AI总结 针对分布外检测中负标签的假阴性问题，提出通过间接近似负标签分布来校正采样偏差的理论框架，并转化为基于ID标签和未标注语料数据的蒙特卡洛采样方法，在多种OOD检测设置中达到新最优。

Comments KDD 2026

General Hazard Detection

通用危险检测

Stephanie Ng, CP Lim, SueJen Looi, Hendrik Zurlinden, David Nguyen, Lei Wei, Saeid Nahavandi, Hailing Zhou

机构 * Swinburne University of Technology（斯winburne大学） ； National Transport Research Organisation（国家交通运输研究组织） ； Google Cloud（谷歌云） ； Deakin University（德金大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；visual reasoning(abstract)

AI总结 针对现有危险检测系统在抽象安全概念上的局限性，提出基于规则合规评估的CompliVision数据集和结合LLaVA视觉推理与人在回路反馈的通用危险检测框架。

Comments 20 pages, 7 figures and 4 tables

VideoTemp-o3: Harmonizing Temporal Grounding and Video Understanding in Agentic Thinking-with-Videos

VideoTemp-o3：在智能视频思考中协调时间定位与视频理解

Wenqi Liu, Yunxiao Wang, Shijie Ma, Meng Liu, Qile Su, Tianke Zhang, Haonan Fan, Changyi Liu, Kaiyu Jiang, Jiankang Chen, Kaiyu Tang, Bin Wen, Fan Yang, Tingting Gao, Han Li, Yinwei Wei, Xuemeng Song

机构 * Shandong University（山东大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beihang University（北航） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

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

AI总结 提出VideoTemp-o3统一框架，通过联合建模视频定位与问答、设计统一掩码机制和专用奖励，解决长视频理解中采样效率低、定位弱和工作流僵化问题。

Comments ICML 2026

Seeing without Looking: Do Vision-Language Benchmarks Really Test Vision?

不看而见：视觉-语言基准测试真的测试视觉吗？

Zixuan Lan, Luzhe Sun, Matthew R. Walter, Jiawei Zhou

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； Stony Brook University（石溪大学） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） 纠错

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

AI总结 通过系统性实验发现，视觉-语言模型对细粒度视觉证据的依赖程度低于预期，表明当前基准测试不足以可靠评估其视觉基础能力。

Comments Accepted to GRAIL-V: Grounded Retrieval and Agentic Intelligence for Vision-Language, CVPR 2026 Workshop. accepted version

Graph Alignment Topology as an Inductive Bias for Grounding Detection

图对齐拓扑作为接地检测的归纳偏置

Paul Landes, Pranav Herur, Adam Cross, Jimeng Sun

机构 * Department of Pediatrics, University of Illinois College of Medicine Peoria（伊利诺伊大学皮奥里亚医学院儿科部） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机与数据科学学院） ； Carle Illinois College of Medicine, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校卡莱医学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title)；分类 cs.AI

AI总结 提出利用图对齐拓扑作为归纳偏置，通过构建参考信息与LLM输出之间的对齐二分图并训练图神经网络建模对齐结构，在幻觉检测和问答任务上取得最先进结果。

Smart-Insertion-V: Photorealistic Video Insertion via a Closed-Loop Feedback Dual-Stream Framework

Smart-Insertion-V: 通过闭环反馈双流框架实现逼真的视频插入

Xiao Cao, Yansong Qu, Xiangzhen, Chang, Wen Xiao, Jiakui Hu, Heyuan Li, Jialun Liu, Zhiyong Huang, Xuelong Li

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

AI总结 提出一种端到端双流框架Smart-Insertion-V，通过闭环反馈机制和双世界视角旋转位置编码解决参考对象与源视频风格域差异大的问题，实现无需掩码的逼真视频对象插入。

Mechanistic Interpretability of EEG Foundation Models via Sparse Autoencoders

基于稀疏自编码器的脑电图基础模型机制可解释性

William Lehn-Schiøler, Magnus Ruud Kjær, Rahul Thapa, Magnus Guldberg Pedersen, Anton Mosquera Storgaard, Nick Williams, Radu Gatej, Tue Lehn-Schiøler, Andreas Brink-Kjær, Sadasivan Puthusserypady, Sándor Beniczky, James Zou, Lars Kai Hansen

机构 * BrainCapture ； DTU Health Tech（技术大学丹麦健康技术） ； DTU Compute（技术大学丹麦计算） ； Department of Biomedical Data Science（生物医学数据科学系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Seer Medical（Seer医疗） ； Filadelfia Epilepsy Hospital（菲拉德尔菲亚癫痫医院） ； University Hospital of Copenhagen（哥本哈根大学医院） 纠错

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

AI总结 通过TopK稀疏自编码器从三种EEG Transformer中提取稀疏特征字典，结合临床分类法评估单语义性和纠缠性，并引入概念引导分析目标与非目标区域，揭示模型表征失败和临床纠缠问题。

Comments Preprint. 14 pages, 7 figures, 4 tables

GenAI-Driven Threat Detection with Microsoft Security Copilot

GenAI驱动的威胁检测与Microsoft Security Copilot

Scott Freitas, Amir Gharib

机构 * Microsoft Security Research（微软安全研究） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出动态威胁检测代理（DTDA），结合统一活动时间线、版本化LLM提示合同、规划器-执行器调查循环和动态告警生成，在Microsoft Security Copilot中实现持续、可解释的威胁检测，在线评估精确率80.1%，离线F1分数0.78。

RMA: an Agentic System for Research-Level Mathematical Problems

RMA：一个面向研究级数学问题的智能体系统

Zelin Zhao, Bo Yuan, Jaemoo Choi, Yongxin Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出Research Math Agents (RMA)框架，通过多角色多轮协作的智能体工作流，在First Proof基准上解决80%的研究级数学问题，优于GPT-5.2R等基线。