视觉大模型 / VLM

MSUE: Multi-Modal Soccer Understanding Expert

MSUE：多模态足球理解专家

Litao Li, Yibo Yu, Yufeng Hu, Zhuo Yang, Jiali Wen, Yixin Chen, Yixi Zhou

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出MSUE多专家问答架构，结合VLM数据合成管道与LLM动态调度文本、图像、视频专家，在SoccerNet VQA挑战中达到0.95准确率，获第三名。

Comments 6 pages, 1 figures

4DP-QA: Scalable QA for 4D Perception in Vision Language Models

4DP-QA：面向视觉语言模型中4D感知的可扩展问答

Seokju Cho, Abhishek Badki, Hang Su, Jindong Jiang, Ziyao Zeng, Seungryong Kim, Sifei Liu, Orazio Gallo

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Yale University（耶鲁大学） ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能学院） 纠错

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

AI总结 针对视觉语言模型难以理解动态场景的问题，提出一种关注运动场景理解的问答生成流水线，通过真运动追踪解耦物体与相机运动，生成大规模数据集4DP-QA和基准4DP-QA-Bench，训练现有模型在外部基准上取得性能提升。

Comments Project page: https://research.nvidia.com/labs/lpr/4dpqa

Modeling Complex Behaviors: Multi-Personality Composition and Dynamic Switching in Vision-Language Models

建模复杂行为：视觉语言模型中的多人格组合与动态切换

Peiqi Jia, Haonan Jia, Ziqi Miao, Linkang Du, Yuntao Wang, Zhou Su

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本研究在视觉语言模型中引入显式人格条件，建立包括单人格、多人格和人格切换的系统评估框架，发现人格提示可提升图像描述但损害精确推理任务，并观察到多特质组合与动态切换中的平衡与残留效应。

Comments 16 pages, 4 figures, 10 tables

ProcessThinker: Enhancing Multi-modal Large Language Models Reasoning via Rollout-based Process Reward

ProcessThinker: 通过基于展开的过程奖励增强多模态大语言模型推理

Jingpei Wu, Xiao Han, Weixiang Shen, Boer Zhang, Zifeng Ding, Volker Tresp

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Mina AI ； Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI (relAI)（康拉德·楚泽可靠人工智能卓越学校（relAI）） 纠错

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

AI总结 提出ProcessThinker，一种无需显式过程奖励模型的后训练方法，通过步骤标记格式和基于展开的过程奖励，为多步推理提供密集的步骤级奖励，提升多模态推理一致性。

Comments Accepted at ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models. 7 pages, 1 figure

Brain-IT-VQA: From Brain Signals to Answers

Brain-IT-VQA: 从脑信号到答案

Roman Beliy, Matias Cosarinsky, Oliver Heinimann, Navve Wasserman, Michal Irani

机构 * Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） 纠错

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

AI总结 提出 Brain-IT-VQA 框架，基于 fMRI 脑信号解码语言令牌并结合语言模型进行视觉问答，在 NSD-VQA 新基准上显著优于先前方法，并用于分析脑区对视觉信息的贡献。

UniReason-Med: A Shared Grounded Reasoning Interface for 2D-to-3D Transfer in Medical VQA

UniReason-Med: 用于医学VQA中二维到三维迁移的共享基础推理接口

Mengzhuo Chen, Yan Shu, Chi Liu, Hongming Piao, Xidong Wang, Derek Li, Bryan Dai

机构 * IQuest Research 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出UniReason-Med框架，通过共享基础推理接口从2D医学图像向3D医学VQA迁移推理能力，结合监督微调和强化学习，显著提升3D推理性能。

IAPO: Input Attribution-Aware Policy Optimization for Tool Use in Small Multimodal Agents

IAPO：面向小型多模态代理工具使用的输入归因感知策略优化

Yifan Yang, Zhen Zhang, Jiayi Tian, Liyan Tan, Zheng Zhang

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 提出输入归因感知策略优化（IAPO），通过强化学习对齐模型与教师模型的输入归因，提升多模态小语言模型的工具调用能力，在六个测试集上平均准确率提升3%。

EverydayGPT: Confidence-Gated Routing for Efficient and Safe Hybrid GPT-RAG Conversational QA

EverydayGPT: 用于高效安全混合GPT-RAG对话问答的置信门控路由

Jaspreet Singh Nahal

机构 * Dr. A.P.J. Abdul Kalam Technical University（阿卜杜尔·卡拉姆技术大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)

AI总结 提出置信门控路由机制，通过联合策略决定检索与生成路径，使85%的查询使用快速RAG提取，延迟降低120倍以上，同时保持答案质量。

Comments 12 pages, 10 figures, 6 tables. Code and evaluation scripts available at: https://github.com/merciless-admiral-3083/EverydayGPT. This paper studies routing strategies for hybrid GPT-RAG systems under resource constraints, focusing on efficiency-safety tradeoffs rather than state-of-the-art accuracy

Fanar-Sadiq: A Multi-Agent Architecture for Grounded Islamic QA

Fanar-Sadiq：一种用于基于经典伊斯兰问答的多智能体架构

Ummar Abbas, Mourad Ouzzani, Mohamed Y. Eltabakh, Omar Sinan, Gagan Bhatia, Hamdy Mubarak, Majd Hawasly, Mohammed Qusay Hashim, Kareem Darwish, Firoj Alam

机构 * Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所） ； HBKU（哈马德本·卡尔白大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)

AI总结 针对大语言模型在伊斯兰问答中易产生幻觉和错误归因的问题，提出基于多智能体工具增强架构的Fanar-Sadiq系统，通过意图感知路由、检索增强教法回答、精确经文引用和确定性计算器，在公开基准上实现高效准确的伊斯兰问答。

Comments Islamic QA; Religious NLP; Retrieval-Augmented Generation; Multi-Agent LLMs; Tool-Augmented Reasoning; Faithful Generation; Fiqh Reasoning