视觉大模型 / VLM

EVIDENT: Routing MLLM Adaptation through Entity-Grounded Visual Evidence for Cross-Domain Video Temporal Grounding

EVIDENT: 通过实体锚定的视觉证据路由MLLM适配用于跨域视频时间定位

Geo Ahn, Jiwook Han, Youngrae Kim, Joonseok Lee, Jinwoo Choi

机构 * Kyung Hee University（庆尚大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 针对视频时间定位中域迁移导致性能下降的问题，提出EVIDENT框架，通过实体瓶颈适配器、实体绑定蒸馏损失和实体到证据门控机制，利用预训练MLLM的实体注意力实现参数高效的跨域鲁棒时间定位。

Two-Pass Zero-Shot Temporal-Spatial Grounding of Rare Traffic Events in Surveillance Video

监控视频中罕见交通事件的两次通过零样本时空定位

Jiantang Huang

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

AI总结 提出一种无需微调的管道，通过粗到细的两遍分解和专家角色分配，利用冻结视觉语言模型实现罕见交通事件在时间、空间和碰撞类型上的联合定位。

Comments Accepted at CVPR 2026 AUTOPILOT Workshop (Non-Archival Track). 7 pages (4 main + references + appendix), 3 figures, 5 tables

ECG-R1: Protocol-Guided and Modality-Agnostic MLLM for Reliable ECG Interpretation

ECG-R1: 协议引导且模态无关的可靠心电图解读多模态大语言模型

Jiarui Jin, Haoyu Wang, Xingliang Wu, Xiaocheng Fang, Xiang Lan, Zihan Wang, Deyun Zhang, Bo Liu, Yingying Zhang, Xian Wu, Hongyan Li, Shenda Hong

机构 * School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） ； National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学健康数据科学国家研究院） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） ； Tianjin Institute of Cardiology, the Second Hospital of Tianjin Medical University（天津医科大学第二医院心内科） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Jarvis Lab, Tencent（腾讯 Jarvis实验室） ； HeartVoice Medical Technology（HeartVoice医疗科技） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(title,abstract)；grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)

AI总结 提出ECG-R1，通过协议引导数据生成、模态解耦架构和强化学习，实现可靠的心电图解读。

Comments Accepted to ICML 2026

Language Movement Primitives: Grounding Language Models in Robot Motion

语言运动基元：将语言模型锚定在机器人运动中

Yinlong Dai, Benjamin A. Christie, Daniel J. Evans, Dylan P. Losey, Simon Stepputtis

机构 * Collab , Dept. of Mechanical Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24061（合作组，机械工程系，弗吉尼亚理工学院，黑斯堡，VA 24061） ； TEA Lab , Dept. of Mechanical Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24061（TEA实验室，机械工程系，弗吉尼亚理工学院，黑斯堡，VA 24061） 纠错

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

AI总结 提出语言运动基元（LMP）框架，通过将视觉语言模型（VLM）推理与动态运动基元（DMP）参数化结合，实现零样本机器人操作任务。

Dual-Pathway Geometry-Aware MLLM for Spatial Intelligence

双路径几何感知多模态大语言模型用于空间智能

Yufei Zheng, Xuhan Zhu, Zide Liu, Chunpeng Zhou, Chenfeng Wang, Yongchao Xu, Yunnan Wang, Jiawei Liu, Pengfei Yu, Wei Zhai, Yang Cao, Zheng-Jun Zha

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Li Auto Inc.（利汽车公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出GAMSI，一种仅以RGB图像为输入、通过双路径查询和专家引导视觉对齐实现3D结构与度量尺度联合感知的多模态大语言模型，在七个空间智能基准上达到最优性能。

AgentGrounder: Zero-Shot 3D Visual Pointcloud Grounding using Multimodal Language Models

AgentGrounder：使用多模态语言模型的零样本3D视觉点云定位

Cuong Huynh, Maxim Popov, Denis Gridusov, Sergey Kolyubin

机构 * Biomechatronics and Energy-Efficient Robotics (BE2R) Lab, ITMO University（生物机械与高效能机器人实验室，ITMO大学） 纠错

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

AI总结 提出AgentGrounder框架，通过两阶段设计（离线构建对象查找表和在线工具驱动代理）实现零样本3D视觉定位，在ScanRefer和Nr3D上分别提升2.5%和6.3%的准确率。

Comments Code: https://github.com/be2rlab/AgentGrounder

Visualizing the Invisible: Generative Visual Grounding Empowers Universal EEG Understanding in MLLMs

可视化不可见：生成式视觉定位赋能多模态大语言模型的通用脑电图理解

Jun-Yu Pan, Yansen Wang, Enze Zhang, Bao-Liang Lu, Wei-Long Zheng, Dongsheng Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 提出生成式视觉定位（GVG）框架，通过脑电图到图像的生成模型作为视觉翻译器，为多模态大语言模型提供结构化视觉上下文，以增强非视觉脑电图的理解和临床状态解释。

You Can Ground Earlier than See: An Effective and Efficient Pipeline for Temporal Sentence Grounding in Compressed Videos

你可以比看见更早定位：一种用于压缩视频中时序句子定位的高效流程

Xiang Fang, Daizong Liu, Pan Zhou, Guoshun Nan

机构 * The Hubei Engineering Research Center on Big Data Security, School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（大数据安全湖北工程研究中心，网络安全科学与工程学院，华中科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出一种三分支压缩域时空融合框架（TCSF），直接从压缩视频中提取I帧、运动向量和残差特征，实现高效准确的时序句子定位。

Comments Accepted by CVPR 2023

Hierarchical Local-Global Transformer for Temporal Sentence Grounding

层次化局部-全局Transformer用于时间语句定位

Xiang Fang, Daizong Liu, Pan Zhou, Zichuan Xu, Ruixuan Li

机构 * Hubei Engineering Research Center on Big Data Security, School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（大数据安全湖北工程研究中心，华中科技大学网络安全科学与工程学院） ； Wangxuan Institute of Computer fTechnology, Peking University（王宣计算机技术研究院，北京大学） ； School of software, Dalian University of Technology（软件学院，大连理工大学） ； School of Computer Science, and Technology, Huazhong University of Science, and Technology（计算机科学与技术学院，华中科技大学） 纠错

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

AI总结 提出层次化局部-全局Transformer（HLGT），通过建模视频和查询的不同粒度层次及跨模态交互，实现更细粒度的多模态表示，并在三个数据集上取得最先进性能。

Comments Publish in IEEE Transactions on Multimedia

IQA-Spider: Unifying Multi-Granularity Image Quality Assessment with Reasoning, Grounding and Referring

IQA-Spider：统一多粒度图像质量评估与推理、定位和指代

Xinge Peng, Yiting Lu, Xin Li, Zhibo Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出IQA-Spider框架，通过统一推理、定位和指代任务，实现多粒度图像质量评估，并采用两阶段设计解决现有方法仅支持部分感知维度的问题。

Comments Accepted by ICML 2026

Multi-Pair Temporal Sentence Grounding via Multi-Thread Knowledge Transfer Network

多对时序句子定位的多线程知识迁移网络

Xiang Fang, Wanlong Fang, Changshuo Wang, Daizong Liu, Keke Tang, Jianfeng Dong, Pan Zhou, Beibei Li

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Peking University（北京大学） ； Guangzhou University（广州大学） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学） 纠错

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

AI总结 提出多对时序句子定位新任务，并设计多线程知识迁移网络，通过跨模态对比、原型对齐和自适应负样本选择实现多对视频-查询对的协同训练。

Comments Accepted by AAAI 2025

EchoPilot: Training-Free Ultrasound Video Segmentation via Scale-Space Semantic Prompting and Reliability-Gated Memory

EchoPilot: 通过尺度空间语义提示和可靠性门控记忆实现无训练超声视频分割

Ruiqiang Xiao, Zhaohu Xing, Yijun Yang, Zhenyan Han, Weiming Wang, Kaishun Wu, Lei Zhu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Third Affiliated Hospital of Sun Yat-Sen University（中山大学第三附属医院） ； Hong Kong Metropolitan University（香港 Metropolitan 大学） 纠错

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

AI总结 提出EchoPilot，一种无需训练、仅需单点点击和类别名称的超声视频分割框架，通过尺度空间语义提示解决初始化歧义，并引入可靠性门控记忆减少传播漂移，在多个数据集上达到最优性能。

Comments Early accepted to MICCAI 2026. Project page: https://keeplearning-again.github.io/EchoPilot/

CAFD: Concept-Aware DNN Fault Detection using VLMs

CAFD: 使用视觉语言模型的概念感知深度神经网络故障检测

Amin Abbasishahkoo, Mahboubeh Dadkhah, Lionel Briand

机构 * School of EECS, University of Ottawa（渥太华大学电子工程与计算机科学学院） ； Research Ireland Lero centre for software, University of Limerick（利默尼克大学爱尔兰研究中心） 纠错

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

AI总结 提出概念感知故障检测（CAFD）方法，通过整合模型信号、距离特征和基于视觉语言模型的概念故障比（CFR）特征，在保持效率的同时显著提升DNN故障检测性能。

PathMem: Toward Cognition-Aligned Memory Transformation for Pathology MLLMs

PathMem: 面向病理学多模态大模型的认知对齐记忆转换

Jinyue Li, Yuci Liang, Qiankun Li, Xinheng Lyu, Jiayu Qian, Huabao Chen, Kun Wang, Zhigang Zeng, Anil Anthony Bharath, Yang Liu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PathMem框架，通过长期记忆与工作记忆的动态转换机制，实现结构化病理知识整合与可解释记忆控制，在WSI报告生成和开放诊断任务上达到SOTA。

Clarify, Abstain or Answer? Strategising in Conversation with Belief-Augmented Generation

澄清、弃权或回答？基于信念增强生成的对话策略

Joris Baan, Wilker Aziz, Barbara Plank, Raquel Fernández

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； MCML Munich（慕尼黑MCML） ； LMU Munich（慕尼黑莱茵-魏尔堡大学） 纠错

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

AI总结 提出信念增强生成（BAG）方法，通过将大语言模型自身的信念状态注入提示，使其推理多个采样响应并决定对话策略（回答、澄清或弃权），从而提升多轮模糊问答的准确性和策略决策的忠实度。

Generalized Evidential Deep Learning: From a Bayesian Perspective

广义证据深度学习：从贝叶斯视角

Yuanye Liu, Yibo Gao, Yuanyang Chen, Xiahai Zhuang

机构 * School of Data Science, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学数据科学学院，上海，中国） 纠错

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

AI总结 本文从广义贝叶斯框架出发，为证据深度学习建立理论基础，并提出统一可扩展的广义证据深度学习框架，在分类、不确定性估计和OOD检测上取得可比结果。

Comments Submitted to ICML2026

SURGE: Surrogate Gradient Adaptation in Binary Neural Networks

SURGE: 二值神经网络中的替代梯度自适应

Haoyu Huang, Boyu Liu, Linlin Yang, Yanjing Li, Yuguang Yang, Xuhui Liu, Canyu Chen, Zhongqian Fu, Baochang Zhang

机构 * National College for Excellent Engineers, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学优秀工程师学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学人工智能学院） ； School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学电子与信息工程学院） ； King Abdullah University of Science and Technology, Saudi Arabia（沙特国王 Abdullah 科学技术大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab, China（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 针对二值神经网络中梯度失配和固定范围梯度裁剪导致的信息损失问题，提出一种基于理论的可学习梯度补偿框架SURGE，通过双路径梯度补偿器和自适应梯度缩放器实现偏差减少的梯度估计与动态平衡，在图像分类、目标检测和语言理解任务上达到最优性能。

Comments Accepted as a poster at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

FoodMonitor: Benchmarking MLLMs for Explainable Compliance Analysis

FoodMonitor：用于可解释合规性分析的多模态大语言模型基准测试

Ruihao Xu, Xingming Shui, Jingxuan Niu, Yiqin Wang, Jilin Yu, Haoji Zhang, Yansong Tang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） 纠错

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

AI总结 针对现有视频异常检测缺乏规则驱动可解释性的问题，提出FoodMonitor基准，包含双通道违规标注和两阶段匹配评估协议，揭示当前多模态大语言模型在空间定位和细粒度规则理解上的瓶颈。

Referential Security as a New Paradigm for AI Evaluations

引用安全性作为AI评估的新范式

Dan Ristea, Vasilios Mavroudis

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； King's College London（国王学院伦敦） 纠错

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

AI总结 针对AI系统持续更新导致评估标识不稳定问题，提出引用安全性范式，通过将模型身份作为可验证属性来确保评估的可重复性、纵向审计有效性和跨提供商等价性。

AutoSG: LLM-Driven Solver Generation Solely from Task Prompts for Expensive Optimization

AutoSG: 仅从任务提示出发的LLM驱动的昂贵优化求解器生成

Haoran Gu, Handing Wang, Yi Mei, Mengjie Zhang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Victoria University of Wellington（威灵顿维多利亚大学） 纠错

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

AI总结 提出AutoSG框架，通过检索增强生成、单步自优化和无实例评估机制，从自然语言提示直接生成可执行定制求解器，解决昂贵优化中的幻觉、结构破坏和评估成本问题。

MTLLFM: Multimodal-Temporal Laughter Localization: UR-FUNNY-Temporal and SMILE-Temporal Benchmarks with an Adaptive Multimodal Fusion Model

MTLLFM: 多模态时间笑声定位——UR-FUNNY-Temporal和SMILE-Temporal基准数据集与自适应多模态融合模型

Eyal Hanania, Nadav Kirsch, Daniel Arkushin, Jonathan Benvenisti, Amos Bercovich, Elie Zemmour, Sahar Froim

机构 * WSC-Sports（WSC-体育） 纠错

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

AI总结 针对现有方法无法精确捕捉短暂笑声事件时间边界的问题，本文提出两个完全标注的时间笑声数据集（UR-FUNNY-Temporal和SMILE-Temporal）和一个轻量级弱监督框架，通过固定HuBERT和MAE编码器结合时间softmax池化与自适应模态门控，实现从片段级标签到帧级时间定位，在体育广播数据上达到99% F1和68.1%定位精度，并将下游笑声推理CIDEr提升227%。

Comments Accepted to the Workshop on Affective & Behavior Analysis in-the-wild, CVPR 2026

Understanding Data Temporality Impact on Large Language Models Pre-training

理解数据时间性对大型语言模型预训练的影响

Hippolyte Pilchen, Romain Fabre, Franck Signe Talla, Patrick Perez, Edouard Grave

机构 * Kyutai 纠错

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

AI总结 研究预训练数据顺序对大型语言模型获取时间敏感事实知识的影响，通过构建包含7000多个时间相关问题的基准并训练60亿参数模型，发现按时间顺序训练比随机打乱训练能产生更及时和精确的知识。

Meta-Agent: From Task Descriptions to Verified Multi-Agent Systems

Meta-Agent：从任务描述到经过验证的多智能体系统

Andy Xu, Yu-Wing Tai

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

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

AI总结 提出Meta-Agent两阶段框架，通过任务规划、网络搜索、代码生成和验证机制，自动从自然语言任务描述构建并执行可靠的多智能体系统，在编码、上下文学习和开放推理任务中提升成功率、错误恢复和工作流稳定性。

Specification-Based Code-Text-Code Reengineering for LLM-Mediated Software Evolution

基于规约的代码-文本-代码重构：面向LLM介导的软件演化

Oleg Grynets, Vasyl Lyashkevych, Arsen Dolichnyi, Roman Piznak, Taras Zelenyy, Volodymyr Morozov

机构 * EPAM Systems（EPAM系统） ； McLean, Virginia, USA（美国弗吉尼亚州麦莱恩） ； Lviv, Ukraine（乌克兰利沃夫） ； Kyiv, Ukraine（乌克兰基辅） 纠错

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

AI总结 提出一种基于规约的Code2Text2Code重构框架，通过将源代码转换为中性文本规约并迭代验证，解决直接Code2Code转换中的语义漂移、行为变化等问题，实现受控的LLM介导软件演化。

Comments 15 pages, 9 figures, 7 tables, 39 references

AION: Next-Generation Tasks and Practical Harness for Time Series

AION：下一代时间序列任务与实用框架

Tianxiang Zhan, Xiaobao Song, Tong Guan, Shirui Pan, Ming Jin

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 针对时间序列研究向结合预测、上下文推理、工具使用和结构化决策支持的现实任务转变，提出AION框架，通过时间锚定、知识推理和可靠性机制（如实验后分析和分层审查）实现更详细的过程追踪和审查步骤。

Comments Project page and code are available at https://github.com/ztxtech/aion

CLIP-Guided SAM: Parameter-Efficient Semantic Conditioning for Promptable Segmentation

CLIP引导的SAM：用于可提示分割的参数高效语义条件

Shayan Jalilian, Abdul Bais

机构 * University of Regina, Regina, SK, Canada（里贾纳大学） 纠错

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

AI总结 提出CLIP-Guided SAM框架，通过轻量级多模态语义适配器将CLIP特征注入SAM图像编码器，实现内部语义条件化，在低标注数据下提升分割性能并支持手动和半自动两种模式。

PoseRefer: Pathway-Local Parameters for Semantically Grounded Reference Resolution

PoseRefer: 用于语义基础指代消解的通路-局部参数

Anna Deichler

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 提出PoseRefer架构，通过解耦姿态和文本通路并冻结MiniLM类别嵌入，在MM-Conv数据集上实现31.9%的top-1准确率，并揭示融合准确性可能受类别表示伪影影响。

Comments ICRA 2026 Workshop on Semantics for Reliable Robot Autonomy: From Environment Understanding and Reasoning to Safe Interaction

Unifying Speech Editing Detection and Content Localization via Prior-Enhanced Audio LLMs

通过先验增强的音频大语言模型统一语音编辑检测与内容定位

Jun Xue, Yi Chai, Yanzhen Ren, Jinshen He, Zhiqiang Tang, Zhuolin Yi, Yihuan Huang, Yuankun Xie, Yujie Chen

机构 * Key Laboratory of Aerospace Information Security（航空信息安全与可信计算重点实验室） ； School of Cyber Science and Engineering（网络安全工程学院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Anhui University（安徽大学） ； Communication University of China（中国通信大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 提出基于音频大语言模型的统一框架，通过生成式方法联合处理语音编辑检测和内容定位，并引入先验增强策略和声学一致性损失以提升性能。

Teaching Through Analogies: A Modular Pipeline for Educational Analogy Generation

通过类比教学：教育类比生成的模块化流水线

Mariam Barakat, Ekaterina Kochmar

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出一个模块化流水线，将教育类比生成分解为四个阶段，基于结构映射理论，评估12个LLM在两个数据集上的表现，发现子概念显著提升解释质量和封闭检索精度，并引入LLM作为评判的评估方法。

Comments 36 pages, 25 figures. To appear in Proceedings of the 21st Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 2026)

Machine Psychometrics: A Mathematical Psychology of Artificial Intelligence

机器心理测量学：一种人工智能的数学心理学

Alex Bogdan, Adrian de Valois-Franklin

机构 * Evolutionairy AI 纠错

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

AI总结 针对人工智能评估中忽视心理结构或过度拟人化的两种错误，本文引入机器心理测量学，通过测量潜在行为、元认知、沟通和自我建模倾向，构建机器心智档案和信任协议，以测量而非判断来理解非人类智能体。

Comments 45 pages, 11 figures