视觉大模型 / VLM

Grammar of the Wave: Towards Explainable Multivariate Time Series Event Detection via Neuro-Symbolic VLM Agents

波的语法：通过神经符号VLM智能体实现可解释的多变量时间序列事件检测

Sky Chenwei Wan, Yifei Y. Wang, Tianjun Hou, Xiqing Chang, Aymeric Jan

机构 * AI Lab, SLB（SLB人工智能实验室） ； Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris, France（巴黎电信学院，巴黎高等理工学院，法国） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,title_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出语言引导的时间序列事件检测（TSED）任务，通过事件逻辑树（ELT）将文本描述转化为结构化时序逻辑，并构建神经符号VLM智能体SELA，实现零/少样本事件检测与可解释推理。

Comments 8 pages (main text), 28 pages total including appendix. 9 figures, 7 tables

Where, What, Why, and Importance: Structured Defect Grounding for Text-to-Image Feedback

位置、类型、原因与重要性：面向文本到图像反馈的结构化缺陷定位

Huaisong Zhang, Hao Yu, Yuxuan Zhang, Jiahe Wang, Xinrui Chen, Haoxiang Cao, Feng Lu, Wendong Zhang, Changqian Yu, Chun Yuan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Kolors Team, Kuaishou Technology（快手科技Kolors团队） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； South China Normal University（华南师范大学） 纠错

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 提出结构化缺陷定位（SDG）方法，将文本到图像生成中的缺陷诊断建模为结构化集合预测，通过构建SDG-30K数据集和SDG-Eval评估协议，并利用视觉语言模型作为检测器，结合BoxFlow-GRPO将预测的缺陷集合转化为空间奖励以改进扩散模型对齐。

Comments 25 pages, 9 figures

Constructing Evaluation Datasets for Procedural Reasoning: Balancing Naturalness, Grounding, and Multi-Hop Coverage

构建程序性推理评估数据集：平衡自然性、基础性和多跳覆盖

Sarah Elshabrawy, Rahul K. Dass, Ashok K. Goel

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 研究基于任务-方法-知识（TMK）模型的问题生成策略对程序性和多跳推理数据集质量的影响，提出基础性验证框架，发现严格TMK生成策略在基础性和可用性上最优。

Comments 10 pages, 2 numbered figures. Workshop submission to HAIL @ AIED 2026

GIVE: Grounding Human Gestures in Vision-Language-Action Models

GIVE：在视觉-语言-动作模型中接地人类手势

Pengfei Liu, Gen Li, Junqiao Fan, Boyu Ma, Jindou Jia, Yang Xiao, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学MARS实验室） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型忽略手势导致意图理解不准的问题，提出GIVE方法，通过视觉和语义双路径增强手势理解，在真实HRI实验中目标识别准确率提升40%，任务成功率提升80%。

Comments Project page: https://luis-cloud-sg.github.io/GIVE-project/

MinhwaNet: Faithful but Insufficient Object Grounding in Korean Folk Painting

MinhwaNet: 韩国民俗画中忠实但不足的对象定位

Joonhyung Bae

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出MinhwaNet，通过部分级检测器生成对象证据图，发现韩国民俗画中符号列表不足以预测画作类型，而符号布局更重要，揭示了忠实但不足的解离现象。

Objects Before Words: Object-First Inductive Biases for Grounding Language in Child-View Video

物体先于词汇：用于从儿童视角视频中语言接地学习的物体优先归纳偏置

Sathira Silva, Abrham Kahsay Gebreselasie, Muhammad Umer Sheikh, Kartik Kuckreja, Daniel Harari, Muhammad Haris Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） 纠错

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

AI总结 针对婴儿视角视频中命名参照物出现时间和位置的双重歧义，提出BabyMind方法，通过物体优先的归纳偏置、掩码区域接口和原型空间多实例对比学习，在稀疏弱监督下提升语言接地性能。

FENCE: A Financial and Multimodal Jailbreak Detection Dataset

FENCE：一个金融和多模态越狱检测数据集

Mirae Kim, Seonghun Jeong, Youngjun Kwak

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

AI总结 针对金融领域多模态越狱检测资源匮乏的问题，提出FENCE数据集，包含韩英双语文本和图像，用于训练和评估检测器，实验表明基线检测器准确率达99%。

Comments lrec 2026 accepted paper

From AGI to ASI

从AGI到ASI

Tim Genewein, Matija Franklin, Alexander Lerchner, Laurent Orseau, Samuel Albanie, Adam Bales, Cole Wyeth, Stephanie Chan, Iason Gabriel, Joel Z. Leibo, Allan Dafoe, Marcus Hutter, Thore Graepel, Shane Legg

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 探讨从人类级通用人工智能到超级智能的转变路径，包括扩展、范式转变、递归改进和多智能体涌现，并分析摩擦与瓶颈。

An Explainable AI Assistant for Introductory Programming Education: Improving Feedback Reliability with Instructor-AI Collaboration

面向入门编程教育的可解释AI助手：通过教师-AI协作提高反馈可靠性

Muntasir Hoq, Griffin Pitts, Bradford Mott, Seung Lee, Jessica Vandenberg, Shuyin Jiao, Narges Norouzi, James Lester, Bita Akram

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出一种可解释AI驱动的课堂助手，通过分析学生代码、映射逻辑错误到教师识别的误解并提供教师撰写的反馈，提高入门编程课程中反馈的可靠性和可解释性。

Comments Full paper accepted to the 27th International Conference on AI in Education (AIED 2026)

Action Without Interaction: Probing the Physical Foundations of Video LMMs via Contact-Release Detection

无交互行动：通过接触-释放检测探测视频LMMs的物理基础

Daniel Harari, Michael Sidorov, Chen Shterental, Liel David, Abrham Kahsay Gebreselasie, Muhammad Haris Khan

机构 * Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） ； 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.CV、cs.AI

AI总结 研究探讨了视频LMMs在实际视觉输入中语义理解的深度，通过接触-释放检测发现模型在物理基础方面的不足。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026 workshop on Cognitive Foundations for Multimodal Models (CogVL)

SPARC: Reliable Spatial Annotations from Robot Demonstrations at Scale

SPARC：来自机器人演示的可靠空间标注

Nils Blank, Paul Mattes, Maximilian Xiling Li, Jakub Suliga, Thomas Roth, Moritz Reuss, Pankhuri Vanjani, Rudolf Lioutikov

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） 纠错

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

AI总结 提出SPARC框架，利用机器人任务的时空结构生成可靠性评分，自动标注演示中的空间信息，减少噪声标签并保留更多有用样本，在物体定位基准上优于纯检测基线。

IVIE: A Neuro-symbolic Approach to Incremental and Validated Generation of Interactive Fiction Worlds

IVIE：一种用于增量且经过验证的交互式小说世界生成的神经符号方法

Micaela Vaucher, Santiago Silveira, Santiago Góngora, Luis Chiruzzo

机构 * Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería, Universidad de la República（乌拉圭共和国大学工程学院计算机研究所） 纠错

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

AI总结 提出IVIE神经符号方法，结合LLM的创造力与符号验证的连贯性，通过四阶段增量生成管道构建可玩的交互式小说世界，人类评估显示其生成沉浸式、主题连贯的世界，平衡了灵活性与叙事一致性。

Comments 10 pages, 3 figures. To appear in the Proceedings of the 16th International Conference on Computational Creativity (ICCC'26), June 2026

Multi-Field Hybrid Retrieval-Augmented Generation for Maritime Accident Root Cause Analysis

面向海事事故根因分析的多字段混合检索增强生成

Seongjin Kim, Sungil Kim

机构 * Department of Industrial Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST)（蔚山国立科学技术院工业工程系） 纠错

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

AI总结 提出多字段混合检索增强生成框架，利用结构化事故卡片和分层原因分类，通过字段感知的混合检索与融合排序，显著提升海事事故根因分析的检索和生成质量。

TrajGenAgent: A Hierarchical LLM Agent for Human Mobility Trajectory Generation

TrajGenAgent: 一种用于人类移动轨迹生成的分层LLM智能体

Siyu Li, Toan Tran, Lingyi Zhao, Khurram Shafique, Li Xiong

机构 * Emory University（埃默里大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出TrajGenAgent，一种无需微调的分层LLM智能体框架，通过编排器-工作者两阶段设计生成真实轨迹，在时空保真度、语义一致性和个体行为真实性上优于现有方法。

Comments 14 pages, 2 figures, 8 tables. Accepted by the 27th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM 2026)

Parthenon Law: A Self-Evolving Legal-Agent Framework

Parthenon Law: 一种自我进化的法律智能体框架

Hejia Geng, Leo Liu

机构 * tapntell.ai 纠错

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

AI总结 本文提出Parthenon框架，通过分解模型、工具、知识等组件并引入反泄漏学习循环，使法律领域的大语言模型智能体能够从经验中自我进化，显著提升法律事务处理性能。

HalluJudge: A Reference-Free Hallucination Detection for Context Misalignment in Code Review Automation

HalluJudge: 代码审查自动化中上下文错位的无参考幻觉检测

Kla Tantithamthavorn, Hong Yi Lin, Patanamon Thongtanunam, Wachiraphan Charoenwet, Minwoo Jeong, Ming Wu

机构 * Monash University Australia（墨尔本大学澳大利亚） ； The University of Melbourne Australia（墨尔本大学澳大利亚） ； Atlassian USA（Atlassian美国） 纠错

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

AI总结 提出无参考幻觉检测方法HalluJudge，通过上下文对齐评估生成评论的根基性，采用多分支推理策略，在F1=0.85且成本$0.009下与开发者偏好67%一致。

Comments Accepted at FSE'26: Industry Track, Full-Length, Peer-Reviewed

From Prompts to Preferences: An Open-Source Platform for Generative AI-Enhanced Conjoint Analysis

从提示到偏好：生成式AI增强联合分析的开源平台

Philipp Brauner

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出一个开源、自托管的联合分析调查平台，利用生成式AI（大语言模型和文本到图像模型）创建集成刺激格式，降低研究门槛，并通过概念验证研究展示其有效性。

A Multiplexing Design Space: Theory, Method, and Application

复用设计空间：理论、方法与应用

Yiwen Xing, Afrah Farea, Saiful Khan, Min Chen

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出一种针对特定应用约束的复用设计空间探索方法，以机器学习工作流中多个二维标量场分析为例，通过三步设计流程和预设计步骤，识别出相对最优的默认复用设计及用户可控的微小变体。

Constrained Semantic Decompression in LLMs through Persian Proverb-Conditioned Story Generation

通过波斯谚语条件故事生成实现LLM中的约束语义解压缩

Zahra Habibzadeh, Paria Khoshtab, Amir Mesbah, Yadollah Yaghoobzadeh

机构 * Tehran Institute for Advanced Studies, Khatam University, Iran（德黑兰高级研究所，卡塔姆大学，伊朗） ； School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran（电气与计算机工程学院，工程学院，德黑兰大学，伊朗） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出约束语义解压缩任务，通过波斯谚语条件故事生成测试大语言模型的抽象到实现能力，构建PAND数据集，发现解压缩差距，并表明显式推理和迭代细化可部分缓解。

Helping Figures Tell their Story! Paper-Grounded Video Generation Explaining Complex Scientific Figures

帮助图表讲述它们的故事！基于论文的视频生成解释复杂科学图表

Ishani Mondal, Javad Baghirov, Jordan Boyd-Graber

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院市分校） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出MINARD流水线，从图表及其论文生成基于区域分解的叙述性视频，并发布FigTalk基准，在自动和人工评估中优于现有方法。

Comments Webpage: https://minard.vercel.app/

Finding Novel Precursors for Solar Wind Stream Interaction Regions with Interpretable Deep Learning

利用可解释深度学习发现太阳风流相互作用区的新前兆

Prateek Mayank, Yogesh, Enrico Camporeale, D. Chakrabarty, Lan K Jian, Gregory G. Howes, Thomas E. Berger

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 提出轻量级Transformer模型SIREN，基于11个太阳风参数逐时间步检测流相互作用区，通过自注意力机制和积分梯度归因揭示质子密度和磁场强度为主要前兆，并发现横向速度分量作为新特征。

Comments Manuscript Under Review. 22 pages with 8 figures, including appendix and references