视觉大模型 / VLM

Seeing is Believing? Evaluating Vision-Language Model Susceptibility in Agent-to-Agent Multimodal Persuasion

见多识广？评估面向Agent-to-Agent多模态说服的视觉语言模型易受性

Haoyi Qiu, Yilun Zhou, Pranav Narayanan Venkit, Kung-Hsiang Huang, Jiaxin Zhang, Nanyun Peng, Chien-Sheng Wu

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Salesforce AI Research（Salesforce AI研究） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文研究了在多智能体多模态说服场景中，视觉语言模型对多模态内容的易受性，提出了MMPersuade框架和数据集，通过实验揭示了多模态输入在说服中的优势，以及说服对象的领域和格式依赖性，以及心理策略在不同上下文和模型架构下的效果差异。

Adversarial Attacks Already Tell the Answer: Directional Bias-Guided Test-time Defense for Vision-Language Models

对抗攻击已揭示答案：面向视觉语言模型的定向偏差引导测试时防御

Liangsheng Liu, Si Chen, Jiamin Wu, Weiwei Feng, Zhixin Cheng, Xiaotian Yin, Wenfei Yang, Tianzhu Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National Key Laboratory of Deep Space Exploration, Deep Space Exploration Laboratory（国家深空探测重点实验室，深空探测实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出定向偏差引导防御（DBD），利用对抗样本在CLIP特征空间中沿主导方向偏移的现象，通过估计防御方向并采用DB分数双流重建策略恢复鲁棒表示，在15个数据集上实现最先进对抗鲁棒性且保持干净准确率。

Comments Accepted by ICLR2026

Evaluating Stochastic Collapse and Implicit Bias in Multimodal Large Language Models

评估多模态大语言模型中的随机坍缩与隐式偏差

Huiyuan Zheng, Houtao Zhang, Boyang Wang, Qingyi Si, Hongcheng Guo

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Beihang University（北航） ； JD.com（京东） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(title,abstract)

AI总结 提出RandomBench基准测试，通过熵和分布偏差指标揭示多模态大语言模型在逻辑中性场景下存在随机坍缩现象，即无法维持均匀随机性。

4DPC$^2$hat: Towards Dynamic Point Cloud Understanding with Failure-Aware Bootstrapping

4DPC$^2$hat: 面向动态点云理解的失败感知自举学习

Xindan Zhang, Weilong Yan, Yufei Shi, Xuerui Qiu, Tao He, Ying Li, Ming Li, Hehe Fan

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

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出首个针对动态点云理解的多模态大语言模型4DPC$^2$hat，通过构建大规模跨模态数据集4DPC$^2$hat-200K和引入Mamba增强的时间推理模块及失败感知自举学习策略，显著提升了动作理解与时间推理能力。

Comments Accept by ICML 2026

RedEdit: Agentic Red-Teaming of Image Safety Classifiers via MCTS-Guided Photo-Editing

RedEdit: 基于MCTS引导的照片编辑的图像安全分类器智能红队测试

Weilin Lin, Ziqi Lin, Zhenxing Zhou, Jianze Li, Tong Zhang, Hui Xiong, Li Liu

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：VLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出RedEdit，一种基于视觉语言模型提议和蒙特卡洛树搜索规划的黑盒红队代理，通过组合编辑工具序列使不安全图像逃避检测，平均不到两次编辑即可使76.2%的不安全图像绕过分类器，同时保留93.0%的恶意语义。

The Mirage of Performance Gains: Why Contrastive Decoding Fails to Mitigate Object Hallucinations in MLLMs?

性能提升的幻象：为何对比解码无法减轻多模态大语言模型中的对象幻觉？

Hao Yin, Guangzong Si, Zilei Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东部技术研究所） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文研究了对比解码方法在减轻多模态大语言模型（MLLMs）中对象幻觉方面的有效性，发现其性能提升主要源于两个误导性因素，挑战了对比解码策略的有效性。

How Far Did They Go? The Persuasive Tactics of Covert LLM Agents in a Discontinued Field Experiment

他们走了多远？已终止现场实验中隐蔽LLM代理的说服策略

Kokil Jaidka, Saifuddin Ahmed

机构 * Wee Kim Wee school of Communication and Information, Nanyang Technological University（魏家伟通信与信息学院，南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 通过分析Reddit r/ChangeMyView已终止现场实验的公开数据集，研究隐蔽LLM代理在身份丰富的讨论论坛中使用的说服策略，发现其系统性采用身份定位、权威信号、对齐策略和认知偏差触发，构成以说服效率为导向的修辞架构。

Toward Trustworthy Portrait Editing: Evaluation of Demographic Misrepresentation in I2I Models

迈向可信的人像编辑：评估 I2I 模型中的人口统计误表示

Huichan Seo, Minki Hong, Sieun Choi, Jihie Kim, Jean Oh

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

AI总结 本文通过控制基准测试，评估了指令引导的图像到图像编辑器中身份保留失败的两个模式（软擦除和刻板印象替换），发现肤色变浅等偏差普遍存在且人口统计不均，并提出提示级约束作为缓解措施。

Comments 22 pages, 10 figures. Huichan Seo, Minki Hong and Sieun Choi contributed equally

Membrane: A Self-Evolving Contrastive Safety Memory for LLM Agent Defense

Membrane: 一种用于LLM智能体防御的自演化对比安全记忆

Minseok Choi, Seungbin Yang, Dongjin Kim, Subin Kim, Jungmin Son, Yunseung Lee, Jaegul Choo, Youngjun Kwak

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能实验室） ； Financial Tech Lab, KakaoBank Corp（Kakao银行金融科技实验室） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 提出Membrane，一种基于对比安全记忆（CSM）的自演化护栏，通过将有害交互及其良性对应物蒸馏为对比单元来防御不断演化的越狱攻击，无需重新训练即可实现高F1和低良性拒绝率。