视觉大模型 / VLM

Solving Semi-Supervised Few-Shot Learning from an Auto-Annotation Perspective

从自动标注视角解决半监督少样本学习

Tian Liu, Anwesha Basu, James Caverlee, Shu Kong

机构 * Texas A\&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Institute of Collaborative Innovation（协同创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出SWIFT方法，通过温度锐化softmax输出和分阶段训练，利用视觉语言模型和开放数据，在半监督少样本学习中显著提升性能，接近监督学习水平。

Comments Accepted to ECCV 2026. Website and code: https://tian1327.github.io/SWIFT

Generating a Paracosm for Training-Free Zero-Shot Composed Image Retrieval

生成一个Paracosm用于免训练零样本组合图像检索

Tong Wang, Yunhan Zhao, Shu Kong

机构 * University of Macau（澳门大学） ； UC Irvine（伊丽莎白女王大学） ； Institute of Collaborative Innovation（协同创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出Paracosm方法，通过大多模态模型直接生成“心理图像”并构建合成域，实现免训练的零样本组合图像检索，在多个基准上达到最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. Website and code: https://leowangtong.github.io/Paracosm/

PathFLIP: Fine-grained Language-Image Pretraining for Versatile Computational Pathology

PathFLIP：面向多功能计算病理学的细粒度语言-图像预训练

Fengchun Liu, Songhan Jiang, Linghan Cai, Ziyue Wang, Yongbing Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, School of Computer Science and Technology（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； National University of Singapore, Department of Electronic and Computer Engineering（新加坡国立大学电子与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出PathFLIP框架，通过将幻灯片级描述分解为区域级子描述并生成文本条件区域嵌入，实现细粒度视觉-语言对齐，在多个基准上优于现有模型且训练数据更少。

Advancing Omnimodal Embodied Agents from Isolated Skills to Everyday Physical Autonomy

推进全模态具身智能体：从孤立技能到日常物理自主

Junhao Shi, Zezheng Huai, Siyin Wang, Jia Chen, Yubang Wang, Zhaoye Fei, Hechang Chen, Jingjing Gong, Xipeng Qiu, Yu-Gang Jiang

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

AI总结 提出OmniAct框架，通过分层异步架构统一规划、记忆和验证，实现机器人在非结构化环境中的持久自主，在40项真实任务中提升成功率并降低token消耗。

What We are Missing in Multimodal LLM Evaluation?

我们在多模态大语言模型评估中缺失了什么？

Po-han Li, Shenghui Chen, Sandeep Chinchali, Ufuk Topcu

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本文分析现有多模态大语言模型评估基准的不足，识别出时空连贯性、物理世界理解、多模态一致性和选择性注意等关键缺失，强调填补这些空白对衡量多模态智能真实进展的重要性。

Agentic Collaborative Cognition for Zero-Shot 3D Understanding

零样本3D理解的智能体协作认知

Wenxin Wang, Bo Zhang, Feng Chen, Zixuan Wang, Wen Li, Changsheng Li, Yinjie Lei

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出协作多智能体框架，通过规划智能体补充视角和感知智能体构建结构化认知地图，实现零样本3D理解，在6个基准上达到最优性能。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://zhangbo135.github.io/agentic-collaborative-cognition/

SocialPersona: Benchmarking Personalized Profiling and Response with Multimodal Social-Media Context

SocialPersona: 基于多模态社交媒体上下文的个性化画像与回复基准测试

Qinkai Zhang, Yanyan Zhao, Xin Lu, Yulin Hu, Pengtao Han, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 提出SocialPersona基准，评估多模态大语言模型从社交媒体时间线推断用户偏好并用于对话的能力，实验表明模型在细粒度与近期偏好上表现不足。