视觉大模型 / VLM

Martingale Doppelgänger-Eval: An Identification Framework for Auditing Candlestick Understanding in Vision-Language Models

鞅双生评估：审计视觉语言模型对K线图理解的识别框架

Ziyao Wang

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

AI总结 提出Martingale Doppelgänger-Eval基准，通过受控实验识别VLM是否基于K线证据而非趋势外推进行判断，发现模型忽略或反向利用K线语义。

R1-SyntheticVL: Is Synthetic Data from Generative Models Ready for Multimodal Large Language Model?

R1-SyntheticVL：生成模型的合成数据是否已为多模态大语言模型做好准备？

Jingyi Zhang, Tianyi Lin, Huanjin Yao, Xiang Lan, Shunyu Liu, Jiaxing Huang

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出集体对抗数据合成（CADS）方法，通过集体智能和对抗学习自动生成高质量、多样且具有挑战性的多模态数据，用于增强多模态大语言模型（MLLM）在复杂现实任务中的性能。

Comments ICML 2026 Camera Ready

MLLMs Get It Right, Then Get It Wrong: Tracing and Correcting Late-Layer Textual Bias

MLLMs 先正确后错误：追踪并纠正后层文本偏见

Xingming Li, Ao Cheng, Qiyao Sun, Xixiang He, Xuanyu Ji, Runke Huang, Qingyong Hu

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Intelligent Game and Decision Lab（智能博弈与决策实验室） 纠错

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

AI总结 发现多模态大语言模型在中间层形成正确视觉预测，但最终输出时被文本覆盖，通过检测预测方向变化（85%失败转向文本，89%成功转向视觉）提出无训练方法CALRD，在冲突基准上提升高达9.4%。

Comments Accepted at IJCAI 2026. 16 pages, 10 figures

Zone of Proximal Policy Optimization: Teacher in Prompts, Not Gradients

近端策略优化区域：教师存在于提示中，而非梯度中

Byung-Kwan Lee, Ximing Lu, Shizhe Diao, Minki Kang, Saurav Muralidharan, Karan Sapra, Andrew Tao, Pavlo Molchanov, Yejin Choi, Yu-Chiang Frank Wang, Ryo Hachiuma

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出ZPPO方法，通过将教师知识注入提示而非策略梯度，解决小模型知识蒸馏中教师梯度主导和强化学习策略漂移问题，在多种规模模型上超越现有方法。

Comments Project page: https://byungkwanlee.github.io/ZPPO-page/

Correct When Paired, Wrong When Split: Decoupling and Editing Modality-Specific Neurons in MLLMs

配对时正确，分离时错误：多模态大语言模型中模态特定神经元的解耦与编辑

Tingchao Fu, Wenkai Wang, Fanxiao Li, Huadong Zhang, Jinhong Zhang, Dayang Li, Yunyun Dong, Renyang Liu, Wei Zhou

机构 * School of Information Science and Engineering, Yunnan University（云南大学信息科学与工程学院） ； School of Software, Yunnan University（云南大学软件学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； School of Engineering, Yunnan University（云南大学工程学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对多模态大语言模型知识编辑中存在的解耦失败问题，提出DECODE方法，通过显式解耦和定位模态特定神经元组，实现跨模态触发下的有效知识更新。

Comments 18 pages, 11 figures

Last But Not Least: Boundary Attention CalibratiON for Multimodal KV Cache Compression

最后但同样重要：用于多模态KV缓存压缩的边界注意力校准

Tianhao Chen, Yuheng Wu, Kelu Yao, Xiaogang Xu, Xiaobin Hu, Dongman Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Zhejiang Laboratory（之江实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型长视觉上下文中KV缓存压缩导致关键证据丢失的问题，提出BACON方法，通过校准观察窗口注意力与最后查询注意力，并利用层内一致性和层间持久性抑制噪声，在激进压缩下平均提升7.5%性能。

From Agent Traces to Trust: A Survey of Evidence Tracing and Execution Provenance in LLM Agents

从智能体痕迹到信任：LLM智能体中的证据追踪与执行溯源

Yiqi Wang, Jiaqi Zhang, Taotao Cai, Zirui Liu, Qingqiang Sun, Zequn Sun, Zhangkai Wu, Manqing Dong, Mingkai Zheng, Xuefei Yin, Yanming Zhu

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Jiangsu University（江苏大学） ； University of Southern Queensland（南方昆士兰大学） ； Peking University（北京大学） ； Great Bay University（大湾大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Macquarie University（麦觉瑞大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 本文系统综述了LLM智能体中的证据追踪与执行溯源方法，通过统一溯源视角连接检索、工具使用、记忆等环节，提出分类体系并讨论开放挑战。

When Cognitive Graphs Meet LLMs: BDEI Cognitive Pathways for Panic Emotional Arousal Prediction

当认知图遇见大语言模型：恐慌情绪唤醒预测的BDEI认知路径

Mengzhu Liu, Long Qin, Chuan Ai, Zhengqiu Zhu, Hongru Liang, Chen Gao, Yong Li, Xin Lu, Quanjun Yin

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)

AI总结 提出PanicCognitivePath框架，通过心理安全距离模型融合多域信号，引入显式情绪节点构建BDEI认知路径，将LLM限制于单步参数估计，实现恐慌情绪唤醒时间预测，准确率提升10.68%。