视觉大模型 / VLM

Does Language Shift Break Medical Vision-Language Models? Indonesian Radiology Visual Question Answering Case Study

语言转换会破坏医学视觉语言模型吗？印度尼西亚放射学视觉问答案例研究

Pieter Christy Yan Yudhistira, Dzaki Rafif Malik, Novanto Yudistira

机构 * Intelligent System Laboratory, Faculty of Computer Science Brawijaya University（智能系统实验室，计算机科学学院布拉维亚大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过构建印尼语放射学VQA数据集IndoRad-VQA，评估医学视觉语言模型在非英语临床语言下的鲁棒性，发现英语与印尼语设置间存在8-25%的性能差距，表明需要更包容的多语言评估。

Comments accepted to MMFM-BIOMED Workshop @ CVPR 2026

Automated Report-Derived Oncology VQA Benchmark for Evaluating Vision-Language Models on 3D Medical Imaging

自动化报告驱动的肿瘤学VQA基准：用于评估3D医学影像上的视觉-语言模型

Bo Liu, Hanxue Gu, Xiangru Li, Zheren Zhu, Jacob Ellison, Kang Wang, Janine M. Lupo, Yang Yang, Hui Lin

机构 * UCSF–UC Berkeley Joint Graduate Program in Bioengineering（UCSF-伯克利生物工程联合研究生项目） ； Department of Radiology, UCSF（UCSF放射科） ； Department of Radiation Oncology, UCSF（UCSF放射肿瘤科） 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 提出一个自动化管道，从私有放射学报告和3D肿瘤影像生成多选VQA数据集，构建无污染基准，评估六种视觉-语言模型，发现视觉依赖因数据集而异。

Enginuity: A Dataset and Benchmark for Vision-Language Understanding of Engineering Diagrams

Enginuity：工程图纸视觉语言理解的数据集与基准

Abhishek Kumar, Isha Motiyani, Tilak Kasturi, Ethan Seefried, Prahitha Movva, Tirthankar Ghosal

机构 * Predii ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 针对工程图纸领域缺乏公开基准的问题，提出首个开放数据集Enginuity，通过结构化零件表提取和自由形式视觉问答两项任务评估前沿VLM，揭示零件识别与描述保真度之间的系统性差距。

Diversity Over Frequency: Rethinking Tool Use in Visual Chain-of-Thought Agents

多样性优于频率：重新思考视觉思维链智能体中的工具使用

Dong-Hee Kim, Reuben Tan, Donghyun Kim

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 本文研究视觉思维链智能体在复杂推理任务中的工具使用，发现工具使用崩溃现象，并提出熵正则化方法通过鼓励多样化探索提升推理性能。

Comments Presented in ICML 2026

NewtPhys: Do Foundation Models Understand Newtonian Physics?

NewtPhys: 基础模型理解牛顿物理学吗？

Sebastian Cavada, Soumava Paul, Tuan-Hung Vu, Andrei Bursuc, Raoul de Charette

机构 * Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； Valeo.ai（Valeo人工智能公司） ； MBZUAI（马克斯·普朗克人工智能研究所） 纠错

专题命中 视觉问答 ：VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出NewtPhys，一个基于真实场景多视图图像和物理模拟的4D物理标注数据集，用于系统评估基础模型在低层次牛顿物理推理中的能力，揭示了现有模型的局限性。

TurtleAI: Benchmarking Multimodal Models for Visual Programming in Turtle Graphics

TurtleAI：海龟图形学中视觉编程的多模态模型基准测试

Chao Wen, Jacqueline Staub, Adish Singla

机构 * MPI-SWS（马克斯·普朗克研究所-斯图加特） 纠错

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

AI总结 提出TurtleAI基准，包含823个基于海龟图形学真实任务的视觉编程任务，评估20多个多模态模型发现成功率低于30%，并通过少量种子样本生成合成数据微调Qwen2-VL-72B提升约20%性能。

Comments ACL Findings 2026 paper

MUSE: A Unified Agentic Harness for MLLMs

MUSE: 多模态大语言模型的统一智能体框架

Jianglin Lu, Hailing Wang, Xu Ma, Qihua Dong, Mingyuan Zhang, Yizhou Wang, Yun Fu

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 提出MUSE框架，通过可组合模块（任务表示、视觉处理、感知工具、结构化解析、确定性验证和验证器引导修复）提升冻结多模态大语言模型性能，无需重新训练。

OVO-S-Bench: A Hierarchical Benchmark for Streaming Spatial Intelligence in Multimodal LLMs

OVO-S-Bench：多模态大语言模型中流式空间智能的分层基准

Yifei Li, Pengyiang Liu, Yuhang Zang, Zhongyue Shi, Qi Fu, Hongye Hao, Jiwen Lu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 提出OVO-S-Bench，一个完全人工标注的流式空间智能基准，包含1680个问题，涵盖四个抽象层次，评估38个MLLM，发现Gemini-3.1-Pro落后人类专家27分，流式空间微调MLLM表现不如其骨干模型。

Comments 48 pages, 12 figures, 15 tables. Project page: https://internlm.github.io/OVO-S-Bench/

CP-Agent: Context-Aware Multimodal Reasoning for Cellular Morphological Profiling under Chemical Perturbations

CP-Agent: 化学扰动下细胞形态学轮廓的上下文感知多模态推理

Yuxin Zhang, Yiyao Li, Ping Shu Ho, Simon See, Zhenqin Wu, Kevin Tsia

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与计算机工程系） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） ； School of Biomedical Engineering, The University of Hong Kong（香港大学生物医学工程学院） ； Nvidia AI Technology Center（NVIDIA人工智能技术中心） ； Advanced Biomedical Instrumentation Centre（先进生物医学仪器中心） 纠错

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

AI总结 提出CP-Agent，一种基于上下文感知对齐模块CP-CLIP的多模态大语言模型，用于生成药物扰动下细胞形态变化的可解释机制性解释，实现高精度处理与机制区分（最大F1分数0.896），并整合工具使用与推理生成结构化报告以加速药物发现。

Comments ICLR 2026

Perceive Before Reasoning: A Pre-Reasoning Perception Framework for Efficient and Reliable Proactive Mobile Agents

先感知后推理：一种用于高效可靠主动移动代理的预推理感知框架

Zhijie Ding, Weinan Hong, Zicheng Zhu, Lei Li, Dezhi Kong, Hao Wang, Peng Zhou, Xuchu Jiang, Jiaming Xu

机构 * HyperAI Team, Xiaomi Corporation（HyperAI团队，小米公司） ； Zhongnan University of Economics and Law（中南财经政法大学） ； Jilin University（吉林大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出预推理感知框架（PRPF），通过轻量级多模态主动感知器（MPP）进行干预门控和上下文压缩，仅在需要时激活主动代理推理器（PAR），以解决主动移动代理中干预时机与方式决策的目标错位和冗余推理问题。

SCOPE: Real-Time Natural Language Camera Agent at the Edge

SCOPE：边缘实时自然语言相机代理

Nikolaj Hindsbo, Sina Ehsani, Pragyana Mishra

机构 * Armada AI 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 提出SCOPE模块化代理，用于自然语言控制的PTZ相机，在边缘部署实现实时感知、规划与控制，并通过仿真和物理实验评估延迟、准确性和错误模式。

Comments 9 pages, 4 figures, 6 tables. Accepted at HRI '26 (21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction), Edinburgh, Scotland, March 16--19, 2026. Code: https://github.com/HindsboNikolaj/SCOPE

Journal ref Proceedings of the 21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI '26), ACM, 2026

Disentangling Visual and Factual Correctness in LVLMs' Visualization Literacy

解构LVLMs可视化素养中的视觉与事实正确性

Soohyun Lee, Jaeyoung Kim, Seokhyeon Park, Sihyeon Lee, Jiwon Song, Bohyoung Kim, Hyunjoo Song, Jinwook Seo

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； MADI Co., Ltd.（MADI公司） ； Hankuk University of Foreign Studies（韩国民法大学） ； Soongsil University（顺天大学） 纠错

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

AI总结 提出框架分离视觉正确性与事实正确性，通过反事实测试和仲裁指标揭示LVLMs在可视化素养评估中依赖事实记忆而非视觉推理的问题。

Comments Under review at IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG). 23 pages, 9 figures

GeoDrive-Bench: Benchmarking Region-Specific Multimodal Reasoning in Autonomous Driving

GeoDrive-Bench：自动驾驶中区域特定多模态推理的基准测试

Yingzi Ma, Chaowei Xiao, Ming Jiang

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 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GeoDrive-Bench基准，通过5053个跨六国人工验证的多选题，评估视觉语言模型在感知、预测、规划和区域推理四个驾驶任务中基于区域特定交通规则的推理能力，并设计蒸馏算法注入区域知识以提升模型性能。

Act Like a Pathologist: Tissue-Aware Whole Slide Image Reasoning

像病理学家一样：组织感知的全切片图像推理

Wentao Huang, Weimin Lyu, Peiliang Lou, Qingqiao Hu, Xiaoling Hu, Shahira Abousamra, Wenchao Han, Ruifeng Guo, Jiawei Zhou, Chao Chen, Chen Wang

机构 * Stony Brook University（石英溪大学） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出一种问题引导、组织感知的粗到细检索框架HistoSelect，通过识别相关组织区域并选择最具信息量的补丁，在减少70%视觉标记的同时提升病理问答准确性。

Comments 14 pages, 8 figures. Accepted by CVPR'26

World Models Meet Language Models: On the Complementarity of Concrete and Abstract Reasoning

世界模型遇见语言模型：论具体推理与抽象推理的互补性

Yucheng Zhou, Wei Tao, Yiwen Guo, Jianbing Shen

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出受控具体推理框架及PF-OPSD方法，通过结合世界模型的视觉模拟与多模态大语言模型的抽象推理，在空间前瞻和开放域物理预测任务上提升性能与鲁棒性。

Eliciting Complex Spatial Reasoning in MLLMs through Wide-Baseline Matching

通过宽基线匹配激发多模态大语言模型中的复杂空间推理

Hao Zhong, Muzhi Zhu, Shenyan Zeng, Anzhou Li, Cong Chen, Hua Geng, Duochao Shi, Wentao Ye, Tao Lin, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * State Key Laboratory of CAD & CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ReasonMatch-Bench基准和动态对应强化学习（DCRL）方法，以系统评估和提升多模态大语言模型在宽基线匹配任务中的空间推理能力。

Comments CVPR 2026. Project page: https://aim-uofa.github.io/reasonmatch/ Code: https://github.com/aim-uofa/ReasonMatch

PhotoCraft: Agentic Reasoning with Hierarchical Self-Evolving Memory for Deep Image Search

PhotoCraft: 具有层次自进化记忆的深度图像搜索代理推理

Kailin Lyu, Zhiqiang Yuan, Jianwei He, Qiwei Yan, Xuanbo Su, Nanxing Hu, Yang Liu, Ce Hao, Shengqian Qin, Lianyu Hu, Jinchao Zhang, Jie Zhou

机构 * Pattern Recognition Center, WeChat AI, Tencent Inc.（微信AI模式识别中心，腾讯公司） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PhotoCraft，一种无需训练的分层记忆系统，通过工作、情景和语义记忆增强多模态大语言模型，实现深度图像搜索中的多步推理和知识迁移，在DISBench上提升检索性能达18.5%。

CORE: Conflict-Oriented Reasoning for General Multimodal Manipulation Detection

CORE: 面向冲突的通用多模态篡改检测推理

Jinjie Shen, Yaxiong Wang, Yujiao Wu, Lechao Cheng, Tianrui Hui, Nan Pu, Zhihui Li, Zhun Zhong

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

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

AI总结 提出CORE框架，通过构建冲突归因语料库和面向冲突的推理，增强多模态大语言模型的冲突捕捉能力，实现鲁棒且泛化的多模态篡改检测。

Comments Accepted by ICML 2026

UR$^2$: Unify RAG and Reasoning through Reinforcement Learning

UR$^2$：通过强化学习统一检索增强生成与推理

Weitao Li, Boran Xiang, Xiaolong Wang, Zhinan Gou, Weizhi Ma, Yang Liu

机构 * Dept. of Comp. Sci. & Tech., Institute for AI, Tsinghua University, Beijing, China（计算机科学与技术系，人工智能研究院，清华大学，北京，中国） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University, Beijing, China（人工智能产业研究机构（AIR），清华大学，北京，中国） ； School of Management Science & Information Engineering, Hebei University of Economics and Business, Hebei, China（管理科学与信息工程学院，河北经贸大学，河北，中国） 纠错

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

AI总结 提出UR$^2$框架，通过强化学习动态协调检索与推理，结合难度感知课程和混合知识访问策略，在开放域问答、MMLU-Pro、医学和数学推理任务上优于现有基线，性能接近GPT-4o-mini和GPT-4.1-mini。

MIND: Multi-rationale INtegrated Discriminative Reasoning Framework for Multi-modal Large Models

MIND：面向多模态大模型的多理由集成判别推理框架

Chuang Yu, Jinmiao Zhao, Mingxuan Zhao, Yunpeng Liu, Xiujun Shu, Yuanhao Feng, Bo Wang, Xiangyu Yue

机构 * Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Peking University（北京大学） ； MMLab, CUHK（CUHK多模态实验室） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在多理由语义建模、逻辑鲁棒性和抗误导方面的不足，提出MIND推理框架，通过“理解-反思-纠正”机制实现从被动模仿到主动判别推理的范式转变。

Comments Accepted to ICML 2026

Physical Plausibility Reasoning via HCM-GRPO: Empowering Compact Model for Superior Performance

通过 HCM-GRPO 实现物理合理性推理：赋能紧凑模型以获得卓越性能

Zhiyuan Hu, Zheng Sun, Yi Wei, Long Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Health Information Technology Limited（阿里巴巴健康信息技术有限公司） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在物理合理性推理中数据缺乏和推理能力弱的问题，提出包含大规模数据集和 HCM-GRPO 方法的完整解决方案，以紧凑模型超越大规模开源和闭源模型。

Beyond the Literal: Decomposing Pragmatic Intent in Multimodal Meme Understanding

超越字面：多模态模因理解中的语用意图分解

Zhengyi Zhao, Shubo Zhang, Zezhong Wang, Luyao Ye, Huimin Wang, Hanqi Yan, Binyang Li, Kam-Fai Wong, Yulan He

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei（华为） ； Central China Normal University（中央师范大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； University of International Relations（国际关系大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision language model(abstract)

AI总结 针对大型视觉语言模型（LVLMs）在理解模因时倾向于描述字面内容而非语用意图的问题，提出Intent Projection框架，通过表示、输出和目标三层面的字面-语用分解，在六个基准上超越开源模型并缩小与专有模型的差距。

Cross-Vendor Sola ISPM Benchmark: Evaluating Agentic AI for Federated Identity Security Reasoning

跨厂商Sola ISPM基准测试：评估面向联邦身份安全推理的智能体AI

Eden Yavin, Gal Engelberg, Konstantin Koutsyi, Leon Goldberg, Gal Baron

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract)

AI总结 针对多云和SaaS平台中跨厂商身份安全配置错误与权限提升路径的评估缺失，提出包含50个数据驱动任务的跨厂商Sola ISPM基准测试，并构建评估框架，实验表明结构化关系上下文将答案正确性相对提升约34%，探索查询减少约70%。

Comments 22 pages, 4 figures, 8 tables, 2 appendices

QoEReasoner: An Agentic Reasoning Framework for Automated and Explainable QoE Diagnosis in RANs

QoEReasoner: 用于RAN中自动化和可解释QoE诊断的智能体推理框架

Qizhe Li, Haolong Chen, Shan Dai, Zhuo Li, Zhiwei Hu, Xuan Li, Guangxu Zhu, Qingjiang Shi

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract)

AI总结 提出QoEReasoner，一种基于LLM的智能体系统，通过确定性工具、领域知识库和历史案例库实现RAN中QoE退化的自动、可解释诊断，准确率提升18%-40%，诊断时间从30分钟降至3分钟。

WildRoadBench: A Wild Aerial Road-Damage Grounding Benchmark for Vision-Language Models and Autonomous Agents

WildRoadBench: 面向视觉语言模型与自主智能体的野外航拍道路损伤定位基准

Bingnan Liu, Chenhang Cui, Rui Huang, Jiani Luo, Zhirong Shen, Tinghao Wang, Xiande Huang, Lingbei Meng, Fei Shen, An Zhang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； De Artificial Intelligence Lab（德人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； 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 ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(title,abstract)；grounding(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 提出WildRoadBench基准，通过VLM直接定位和LLM驱动智能体自主研究两种协议，评估模型在航拍道路损伤定位上的性能，发现现有方法在野外场景下仍不可靠。

Comments Preprint. Under review. 4 figures, 6 tables

Video-OPD: Efficient Post-Training of Multimodal Large Language Models for Temporal Video Grounding via On-Policy Distillation

Video-OPD：通过在线策略蒸馏实现多模态大语言模型在时序视频定位中的高效后训练

Jiaze Li, Hao Yin, Haoran Xu, Boshen Xu, Wenhui Tan, Zewen He, Jianzhong Ju, Zhenbo Luo, Jian Luan

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出Video-OPD框架，利用在线策略蒸馏和教师验证分歧聚焦课程，以高效后训练多模态大语言模型进行时序视频定位，克服稀疏奖励和高计算开销问题。

Hand Trajectory Fusion for Egocentric Natural Language Query Grounding

面向自我中心自然语言查询定位的手部轨迹融合

Enmin Zhong, Carlos R. del-Blanco, Fernando Jaureguizar, Narciso García

机构 * Grupo de Tratamiento de Imágenes (GTI), Information Processing and Telecommunications Center , ETSI Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid, Spain（图像处理小组（GTI）、信息处理与电信中心、电信工程学院、马德里理工大学、西班牙） 纠错

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

AI总结 针对自我中心视频中的自然语言查询定位任务，提出手部轨迹编码器与自适应门控交叉注意力融合方法，利用手部运动信息提升查询定位性能。

Comments Accepted for the poster session at the Egocentric Vision (EgoVis) Workshop in Conjunction with CVPR 2026

Knowledge-Preserved Model Tuning in Null-Space for Robust Spatio-Temporal Video Grounding

零空间中知识保留的模型调优用于鲁棒的时空视频定位

Haoxuan Chen, Xianqin Liu, Jian-Fang Hu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, China（中山大学计算机科学与工程学院） ； National Information Center of GACC (Guangdong), GuangZhou, China（广东省GACC国家信息中心） ； Guangdong Province Key Laboratory of Information Security Technology, China（广东省信息安全技术重点实验室） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（教育部机器智能与高级计算重点实验室） 纠错

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

AI总结 针对低质量视频导致预训练知识被破坏的问题，提出零空间调优（NST）框架，通过将可学习残差限制在冻结权重的零空间内来保留预训练知识，同时利用质量自适应单元和双空间重参数化合成残差，在混合质量基准上达到最优性能。

Comments Accepted by ICME 2026

Regret Pre-training: Bridging Prior and Posterior Views for Enhanced Knowledge Grounding

遗憾预训练：桥接先验与后验视角以增强知识基础

Mingkuan Zhao, Xiayu Sun, Wentao Hu, Suquan Chen, Jiaxuan Li, Xiaoyan Zhu, Xin Lai, Jiayin Wang

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)；分类 cs.AI

AI总结 提出遗憾预训练框架，通过双视角架构利用未来信息增强因果语言模型，在OLMoE-1B-7B架构上平均准确率提升至33.9%。

Grounding Functional Similarity by Invariance-Aware Model Stitching

通过不变性感知模型拼接实现功能相似性评估

Ioannis Athanasiadis, Anmar Karmush, Michael Felsberg

机构 * Ioannis Athanasiadis ； Anmar Karmush ； Michael Felsberg 纠错

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

AI总结 针对标准模型拼接忽略不变性导致功能相似性误判的问题，提出前向-后向兼容性要求下的不变性感知模型拼接方法，揭示隐藏的功能差异。