视觉大模型 / VLM

MatchLM2Lite: A Scalable MLLM-to-Lite Framework for Reproduced Content Identification

MatchLM2Lite: 一种可扩展的MLLM-to-Lite框架用于重复内容识别

Xiaotian Fan, Hiok Hian Ong, David Yuchen Wang, Zirui Zhu, Kanchan Sarkar, Kun Xu

机构 * Tiktok（字节跳动） ； National University of Singapore School of Computing（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：MLLM(title,title_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出MatchLM2Lite框架，通过将多模态大语言模型蒸馏为轻量模型，实现视频、音频和文本联合建模的实时重复内容识别，在降低35倍计算成本的同时保持高准确率，并成功部署于大规模生产环境。

Are Neuro-Inspired Multi-Modal Vision-Language Models Resilient to Membership Inference Privacy Leakage?

受神经启发的多模态视觉-语言模型对成员推断隐私泄露是否具有弹性？

David Amebley, Sayanton Dibbo

机构 * The University of Alabama（阿拉巴马大学） ； Alabama Center for the Advancement of AI（阿拉巴马人工智能 advancement 中心） ； Trustworthy AI Lab（可信人工智能实验室） ； Department of Computer Science, The University of Alabama（计算机科学系） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究受神经启发的多模态视觉-语言模型（VLM）对基于图像-文本的成员推断攻击的弹性，提出拓扑正则化框架，实验表明神经VLM在保持模型效用同时显著降低攻击成功率。

Comments Accepted at USENIX WOOT '26

FUSE: Quantifying Uncertainty in Vision-Language Models by Bayesian Fusing Epistemic and Aleatoric Uncertainty

FUSE: 通过贝叶斯融合认知不确定性和偶然不确定性来量化视觉语言模型中的不确定性

Harry Zhang, Luca Carlone

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出FUSE概率框架，通过贝叶斯融合视觉语言模型中的偶然不确定性和认知不确定性，生成标量不确定性度量，用于可靠预测输出正确性，实现SOTA不确定性校准。

Comparing Human Gaze and Vision-Language Model Attention in Safety-Relevant Environments

安全相关环境中的人类注视与视觉语言模型注意力的比较

Marta Vallejo, Siwen Wang

机构 * Heriot-Watt University（赫瑞-瓦特大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究通过眼动追踪实验和GPT-4o等视觉语言模型，比较了人类与模型在安全相关场景中的注意力分布，发现模型无需训练数据即可近似人类注视模式。

Comments 30 pages, 33 figures. Submitted as a preprint. Code and data available upon reasonable request

Intrinsic Gradient Suppression for Label-Noise Prompt Tuning in Vision-Language Models

视觉语言模型中标签噪声提示调优的内在梯度抑制

Jiayu Li, Jiaxin Qi, Sheng Zhou, Jiaqiang Huang, Xiansheng Hua

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 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出双Softmax提示调优（DSPT），通过内在梯度抑制机制自适应压制高错误噪声样本的梯度，实现标签噪声下的鲁棒提示调优。

On the Adversarial Robustness of Multimodal LLM Judges

多模态大语言模型评判器的对抗鲁棒性

Zihan Wang, Guansong Pang, Zelin Liu, Wenjun Miao, Jin Zheng, Xiao Bai

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and System, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of Software Development Environment, Jiangxi Research Institute, Beihang University（北京航空航天大学江西研究院软件开发环境国家重点实验室） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算机与信息系统学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出RobustMLLMJudge框架评估多模态大语言模型作为评判器时的对抗鲁棒性，并设计MGSIA攻击方法，通过语义诱导和高分流形对齐生成可迁移的分数膨胀扰动，揭示其脆弱性。

Disentangling Hallucinations: Orthogonal Semantic Projection for Robust Interpretability

解构幻觉：正交语义投影实现鲁棒可解释性

Emirhan Bilgiç, Baptiste Caramiaux, Zhi Yan, Gianni Franchi

机构 * U2IS, ENSTA, Institut Polytechnique de Paris（巴黎综合理工学院ENSTA学院U2IS实验室） ； ISIR, Université Sorbonne, Pierre et Marie Curie（索邦大学皮埃尔和玛丽·居里分校ISIR实验室） ； AMIAD, Pôle Recherche（AMIAD研究部） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对视觉语言模型解释中的语义幻觉问题，提出线性语义归因（LSA）理论框架，并引入正交语义投影（OSP）方法，通过正交化查询向量消除共享特征干扰，最小化幻觉。

Comments 41 pages in total. 5 figures, and 2 tables in the main paper; 10 figures and 17 tables in the appendix

Early Diagnosis of Wasted Computation in Multi-Agent LLM Systems via Failure-Aware Observability

多智能体LLM系统中浪费计算资源的早期诊断：基于故障感知的可观测性

Xianyou Li, Weiran Yan, Yichao Wu, Penghao Liang, Mengwei Yuan, Jianan Liu, Jing Yang

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

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种故障感知的可观测性框架，通过在线轨迹信号诊断多智能体LLM系统中的浪费计算，并在GAIA验证集上评估，揭示不同故障机制及其与资源消耗的关系。

Descriptive versus Regulatory Uncertainty in Bounded Predictive Systems

描述性不确定性与监管性不确定性在有界预测系统中的区别

Ahmed Gamal Eldin

机构 * Nova University Lisbon – Cairo Branch (NOVA IMS)（里斯本诺瓦大学-开罗分校区（NOVA IMS）） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究了有界预测系统中描述性不确定性与监管性不确定性的区别，证明了当前Transformer架构在推理时仅限于描述性不确定性，并通过热力学原理和实验验证了这种区别，发现熵与准确性相互正交，且系统规模不影响熵的平坦性。

LLM-based Visual Code Completion for Aerospace Geometric Design

基于LLM的航空航天几何设计视觉代码补全

Hau Kit Yong, Robert Marsh, Edmar A. Silva, András Sóbester, Stuart E. Middleton

机构 * Faculty of Engineering and Physical Sciences, University of Southampton（南安普顿大学工程与物理科学学院） ； School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision language model(abstract)

AI总结 提出基于LLM的视觉编程副驾驶系统，结合ReAct方法和GPT 5.4，用于航空航天几何设计，并构建Wingbuilder插件库和AVPD数据集，用户试验表明系统能生成有用建议但推理速度慢。