视觉大模型 / VLM

Diagnosing Visual Ignorance in Vision-Language Models

诊断视觉语言模型中的视觉忽视

Runyu Zhou, Qi Zhang, Qixun Wang, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言模型依赖语言先验的内部机制，通过层替换和探针分析揭示多阶段瓶颈，并引入渐进视觉退化指标发现基准测试可能奖励视觉忽视。

The Dual Mechanisms of Spatial Variable Binding in Vision-Language Models

视觉-语言模型中空间变量绑定的双重机制

Kelly Cui, Nikhil Prakash, Shoval Messica, Ayush Raina, David Bau, Antonio Torralba, Tamar Rott Shaham

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Northeastern University（东北大学） ； Sony Playstation（索尼PlayStation） 纠错

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

AI总结 本文揭示视觉-语言模型通过语言骨干中的内容无关空间关系编码和视觉编码器中的全局布局表示两种机制实现空间变量绑定，其中视觉编码器起主导作用。

Comments 37 pages, 53 figures

Attention Consistent Longitudinal Medical Visual Question Answering Guided by Vision Foundation Models

基于视觉基础模型的注意力一致纵向医学视觉问答

Jialin Wu, Qianru Zhang, Georges El Fakhri, Xiaofeng Liu

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Yale Biomedical Imaging Institute（耶鲁大学生物医学成像研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种注意力引导的编码器-解码器框架，通过轻量级配准和自适应掩码生成，结合辅助损失函数，实现胸部X光片的纵向医学视觉问答，在Medical-Diff-VQA基准上取得优异性能。

Comments Accepted to CVPR 2026 Workshop PHAROS-AIF-MIH

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2026, pp. 6448-6458

Explicit Evidence Grounding via Structured Inline Citation Generation

通过结构化内联引文生成实现显式证据基础

Anar Yeginbergen, Amelie Wührl, Anna Rogers, Rodrigo Agerri

机构 * University of the Basque Country (UPV/EHU)（巴斯克大学） ； IT University of Copenhagen（哥本哈根IT大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(title)

AI总结 提出FullCite框架，通过提示生成、约束解码和后处理跨度对齐三种策略生成结构化内联引文，在三个QA基准上评估引文质量和忠实性，发现LLMs虽能识别相关文档但难以精确定位支持性证据跨度。