视觉大模型 / VLM

Sub-Token Routing for KV Cache Compression

子令牌路由用于KV缓存压缩

Wei Jiang, Wei Wang

机构 * Futurewei Technologies（未来智科） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(summary_cn,abstract)；LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出子令牌路由方法，在保留令牌内对值向量分组并选择性保留，与令牌级压缩互补，在LLM和VLM中提升压缩性能。

Comments 17 pages, 8 tables, 2 figures

Dense Coordinate-List Fine-Tuning Induces a Controllable Interference Surface in Vision-Language Models

密集坐标列表微调在视觉语言模型中诱导可控干扰面

Chenyu Zhou, Qiliang Jiang, Boguang Pan

机构 * School of Engineering, Institute of Science Tokyo（东京科学大学工学院） ； College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） ； Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda University（早稻田大学信息生产系统研究生院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究密集坐标列表微调对视觉语言模型结构化输出（如重复、终止）的影响，发现其产生结构绑定且跨家族的干扰面，可通过目标信号分离和结构轴探针进行测量与控制。

One Layer's Trash is Another Layer's Treasure: Adaptive Layer-wise Visual Token Selection in LVLMs

一层的垃圾是另一层的宝藏：LVLMs中自适应逐层视觉标记选择

Yongru Chen, Kai Zhang, Zeliang Zong, Yuchen Lu, Wenming Tan, Ye Ren, Jilin Hu

机构 * Hikvision Research Institute（海康威视研究院） ； Peking University（北京大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出自适应逐层视觉标记选择（ALVTS），通过轻量级选择器为不同层路由重要标记，实现高效压缩，在89%压缩率下保留96.7%精度。

Comments Accepted by CVPR 2026 (highlight)

Gaze Heads: How VLMs Look at What They Describe

注视头：视觉语言模型如何观察它们所描述的内容

Rohit Gandikota, David Bau

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 发现视觉语言模型的语言骨干中存在一组“注视头”，其注意力跟踪当前描述的图像区域，通过干预这些头可精确控制模型描述内容，准确率达83.1%。

3D-RFT: Reinforcement Fine-Tuning for Video-based 3D Scene Understanding

3D-RFT：基于视频的3D场景理解的强化微调

Xiongkun Linghu, Jiangyong Huang, Baoxiong Jia, Siyuan Huang

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

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出3D-RFT框架，将可验证奖励的强化学习（RLVR）扩展到视频3D感知与推理，通过直接优化评估指标（如3D IoU和F1分数）提升性能，4B模型超越8B模型。

Comments Accepted at ICML 2026. Project page: https://3d-rft.github.io/

RepFusion: Leveraging Multimodal Priors for Denoising in Representation Space

RepFusion：利用多模态先验在表示空间中进行去噪

Xichen Pan, Aashu Singh, Satya Narayan Shukla, Xiangjun Fan, Shlok Kumar Mishra, Saining Xie

机构 * Meta AI ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出RepFusion方法，利用多模态大语言模型作为噪声表示编码器，为扩散变压器提供条件信号，在相似推理预算下优于新初始化解码器基线。

Comments Project Page: https://xichenpan.com/repfusion

Encoder Winners Do Not Reliably Transfer Across VLA Backbone Scale: A Frozen-Backbone Grafting Diagnostic

编码器胜者无法可靠跨VLA骨干网络规模迁移：一种冻结骨干嫁接诊断方法

Qingping Zeng, Fei She

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出冻结骨干嫁接诊断方法，发现小规模VLA上最优的视觉编码器在大规模骨干上并非最优，编码器选择依赖于骨干网络规模。

Comments 23 pages, 5 figures, 8 tables

DeepJEB++: Foundation Model-Driven Large-Scale 3D Engineering Dataset via 2D Latent Space Augmentation

DeepJEB++: 基于基础模型驱动的二维潜空间增强的大规模三维工程数据集

Soyoung Yoo, Leekyo Jeong, Jinsu Ra, Dongeon Lee, Sunwoong Yang, Hyogu Jeong, Namwoo Kang

机构 * Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院赵春植移动研究生院） ； Department of Mechanical Engineering, Hanyang University（汉阳大学机械工程系） ； Narnia Labs（纳尼亚实验室） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出DeepJEB++框架，通过二维潜空间增强和基础模型，将少量喷气发动机支架种子设计扩展为大规模带仿真标签的三维数据集，实现40倍扩展。

Comments 16 pages, 14 figures. Submitted to ASME Journal of Mechanical Design

Semantic Communication for the Internet of Underwater Things: Architectures, Applications, Challenges, and Future Directions

水下物联网的语义通信：架构、应用、挑战与未来方向

Ruhul Amin Khalil, Asiya Jehangir, Hanane Lamaazi, Saddaf Rubab, Nasir Saeed

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)

AI总结 本文综述了语义通信在水下物联网中的应用，探讨了其架构、学习驱动方法及代表性应用，并指出了关键研究方向，旨在提升资源受限水下网络的通信效率。

Comments 33 pages, 10 figures, and 9 tables. The paper is submitted to IEEE for Possible Publication

Listening with Attention: Entropy-Guided Explainability for Transformer-Based Audio Models

基于注意力的听觉：面向Transformer音频模型的熵引导可解释性

Ravi Ranjan, Utkarsh Grover, Xiaomin Lin, Agoritsa Polyzou

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； University of South Florida（南佛罗里达大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出LEAF-X框架，通过熵引导注意力加权、多层注意力展开和因果消融，为Transformer语音识别模型生成稀疏的帧级归因，提升忠实度32%、局部性/稀疏性35-39%。

Comments 17 pages, 3 figures, and 9 tables. Accepted in Interspeech 2026 conference