视觉大模型 / VLM

What Should a Streaming Video Model Remember?

流式视频模型应该记住什么？

Haonan Ge, Yiwei Wang, Hang Wu, Yujun Cai

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 针对流式视频理解中固定记忆预算下的长程历史利用问题，提出选择性潜在记忆框架SelectStream，通过惊喜驱动自适应窗口、优先级保持合并和查询条件图推理三个机制，实现高效在线推理，在多个基准上取得领先性能。

Tool-IQA: Augmenting Image Quality Assessment with Simple Tools

Tool-IQA: 利用简单工具增强图像质量评估

Guanyi Qin, Junjie Zhang, Chunming He, Yibing Fu, Jie Liang, Tianhe Wu, Lei Zhang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） ； Nanyang Technical University（南洋理工大学） ； Duke University（杜克大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出Tool-IQA，通过为视觉语言模型配备放大镜和伽马校正器等简单工具，将被动评分转变为工具增强的工作流程，显著提升图像质量评估性能。

$μ_0$: A Scalable 3D Interaction-Trace World Model

$\mu_0$: 一种可扩展的3D交互轨迹世界模型

Seungjae Lee, Yoonkyo Jung, Jusuk Lee, Jonghun Shin, Amir Hossein Shahidzadeh, Yao-Chih Lee, H. Jin Kim, Jia-Bin Huang, Furong Huang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Seoul National University（首尔大学） 纠错

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

AI总结 提出基于3D轨迹的可扩展世界模型$\mu_0$，通过预测交互点轨迹实现跨本体机器人学习，无需动作标签，性能媲美有监督模型。

X-Tokenizer: A Multimodal Action Tokenizer for Vision-Language-Action Pretraining

X-Tokenizer: 一种用于视觉-语言-动作预训练的多模态动作分词器

Miracle Kang, Lights Shi, Lucy Liang, Roy Gan, Dongxiu Liu, Pushi Zhang, Sylas Chen, Shawn Qin, Yinan Zheng, Jinliang Zheng, Hao Wang, Xianyuan Zhan, Hang Su

机构 * Square Robot ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出X-Tokenizer，通过语义残差量化（SRQ）和掩码动作建模（MAM）将动作离散化为语义接口，在2.4M轨迹上预训练后提升VLA模型的多模态接地和长程任务性能。

Comments Project page: https://x-square-robot.github.io/X-Tokenizer_projectPage/

Mitigating Object Hallucinations in LVLMs via Attention Imbalance Rectification

通过注意力不平衡修正减轻LVLM中的对象幻觉

Han Sun, Qin Li, Peixin Wang, Min Zhang

机构 * Shanghai Key Laboratory of Trustworthy Computing, East China Normal University（上海可信计算实验室，东华大学） 纠错

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

AI总结 发现多模态和token间注意力不平衡是对象幻觉的因果因素，提出轻量级解码干预方法AIR，通过重新分配注意力权重修正不平衡，在多个基准上减少幻觉达35.1%，并提升通用能力。

Comments CVPR 2026 Findings Track, code is available at https://github.com/Ice-wave/AIR

Combining Retrieval-Augmented Text Generation with LLMs for Reading Content Recommendations

结合检索增强文本生成与大型语言模型的阅读内容推荐

Sooyeon Kim, Piotr S. Maciąg

机构 * Institute of Computer Science, Warsaw University of Technology（计算机科学学院，华沙技术大学） 纠错

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

AI总结 提出结合检索增强生成（RAG）与大型语言模型的系统，通过四个模块实现个性化阅读内容生成，实验表明RAG将相关性和接地性提升26-35个百分点。

iTRIALSPACE: Programmable Virtual Lesion Trials for Controlled Evaluation of Lung CT Models

iTRIALSPACE：用于肺CT模型受控评估的可编程虚拟病灶试验

Fakrul Islam Tushar, Umme Hafsa Momy, Joseph Y. Lo, Geoffrey D. Rubin

机构 * Department of Radiology and Imaging Sciences, University of Arizona（亚利桑那大学放射科和影像科学系） ； Department of Biomedical Engineering, Florida International University（佛罗里达国际大学生物医学工程系） ； Center for Virtual Imaging Trials, Department of Radiology, Duke University Medical Center（达特茅斯大学医学中心虚拟成像试验中心，放射科） 纠错

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

AI总结 提出可编程评估框架iTRIALSPACE，通过四阶段流水线（结节分析、试验规范、掩膜插入、CT合成）构建受控虚拟病灶试验，揭示固定基准无法发现的模型缺陷。

Comments 11 pages, 13 figures, 13 tables

Attention, not scale, drives human-AI alignment in multimodal language prediction

注意力，而非规模，驱动多模态语言预测中的人机对齐

Viktor Kewenig, Andrew Lampinen, Samuel A. Nastase, Christopher Edwards, Quitterie Lacome D'Elascombe, Akilles Rechardt, Jeremy I Skipper, Gabriella Vigliocco

机构 * Psychology and Language Science, Experimental Psychology, University College London, London, UK（心理学与语言科学、实验心理学，伦敦大学学院，伦敦，英国） ； Google Deepmind, Mountain View, US（谷歌DeepMind，山景城，美国） ； Princeton Neuroscience Institute, Princeton University, Princeton, NJ, USA（普林斯顿神经科学研究所，普林斯顿大学，普林斯顿，新泽西州，美国） ； Computer Science Department, Exeter University（计算机科学系，埃克塞特大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过比较五种视觉-语言模型与600名人类在视觉世界范式中的表现，发现添加视觉上下文显著提升模型与人类在预测评分上的一致性，且注意力机制而非模型规模是主要驱动因素。

Comments 39 pages, 6 Figures, published in NPJ Artificial Intelligence

Prior over Evidence: Stereotype-Driven Diagnosis in LLM-Based L2 Pronunciation Feedback

先验优于证据：基于LLM的二语发音反馈中的刻板印象驱动诊断

Rong Wang, Kun Sun

机构 * University of Tuebingen（蒂宾根大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)

AI总结 研究测试了LLM在二语发音反馈中是否基于语音证据而非预训练先验进行诊断，发现评分准确性与推理脱钩，音素级反馈收敛于固定困难音素集，且声学证据仅在直接探测目标维度时改善评分。

Comments 12 pages, 2 figures

HATS: A Human-Agent Teleoperation System for Multi-Arm Data Collection

HATS：用于多臂数据收集的人-智能体遥操作系统

Zesen Lin, Jian-Jian Jiang, Haoming Cen, Xiao-Ming Wu, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

专题命中 其他VLM ：MLLM(summary_cn,abstract)

AI总结 提出HATS系统，由单操作员借助MLLM智能体控制两主臂和两辅助臂，实现高效多臂数据收集，性能媲美双人专家团队。

GePBench: Evaluating Fundamental Geometric Perception for Multimodal Large Language Models

GePBench：评估多模态大语言模型的基础几何感知能力

Shangyu Xing, Changhao Xiang, Yuteng Han, Yifan Yue, Zhen Wu, Xinyu Liu, Zhangtai Wu, Fei Zhao, Xinyu Dai

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

专题命中 其他VLM ：multimodal large language model(title,abstract)

AI总结 提出GePBench基准，系统评估多模态大语言模型的几何形状识别与空间关系感知能力，发现现有模型存在显著缺陷，而基于该基准训练可提升下游任务性能。

SLU-2K: A Question-Based Benchmark for Semantic Evaluation of Sign Language Translation

SLU-2K：基于问题的手语翻译语义评估基准

Zeno Testa, Antonino Furnari, Lorenzo Baraldi, Natalia Díaz-Rodríguez

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学） ； University of Catania（卡塔尼亚大学） ； University of Granada（格拉纳达大学） ； CITIC & DaSCI Institute（CITIC与DaSCI研究所） 纠错

专题命中 其他VLM ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出SLU-2K基准，通过2350个视频问答对评估手语翻译的语义理解，揭示当前系统在语义正确性上的不足。

Comments Accepted at the GenSign Workshop, CVPR 2026

NVMOS: Non-Verbal Vocalization Quality Assessment in Speech

NVMOS：语音中非语言发声质量评估

Jialong Mai, Jinxin Ji, Xiaofen Xing, Wencui Liu, Xiangmin Xu

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

专题命中 其他VLM ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对非语言发声（如笑声、叹息）的感知质量评估空白，构建NV-MOS数据集，提出首个专用模型NVMOS，通过局部聚焦模块达到专家级评估一致性。

Comments 6 pages. Code and model: https://github.com/yongaifadian1/NVMOS

Label Shift Aware Adaptation for Online Zero-shot Learning with Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP)

基于对比语言-图像预训练（CLIP）的在线零样本学习中的标签偏移感知自适应

Pengxiao Han, Changkun Ye, Yanshuo Wang, Jinguang Tong, Miaohua Zhang, Xuesong Li, Jie Hong, Lars Petersson

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） ； China North Vehicle Research Institute（中国北方车辆研究所） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 其他VLM ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对在线零样本学习中测试数据与CLIP训练数据分布不匹配的问题，提出标签偏移感知（LSA）方法，通过域自适应和标签偏移校正提升分类性能。

Auteur: Language-Driven Cinematographic Framing for Human-Centric Video Generation

Auteur: 以语言驱动的电影化取景实现以人为中心的视频生成

Muhammed Burak Kizil, Enes Sanli, Niloy J. Mitra, Xuelin Chen, Erkut Erdem, Aykut Erdem, Duygu Ceylan

机构 * Koç University（科克大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Adobe（Adobe公司） ； Hacettepe University（哈切特佩大学） 纠错

专题命中 其他VLM ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Auteur方法，通过将相机运动参数化为以人为中心的取景（包括镜头尺寸、角度和构图），并利用领域特定语言（DSL）和微调的多模态大语言模型，实现语言驱动的电影化取景，在人类中心视频生成中优于现有方法。

Comments Project Page: https://cyberiada.github.io/Auteur/

Modeling Engagement with Brand and Organizational TikTok Videos Using Machine-Assisted Theory-Ensemble Annotation

使用机器辅助理论集成标注建模品牌和组织TikTok视频的参与度

Sander Paekivi, Andres Karjus

专题命中 其他VLM ：multimodal large language model(abstract)

AI总结 利用多模态大语言模型标注77个理论驱动的结构变量，分析约1万个TikTok视频，以预测参与度并探索短视频文化差异。