视觉大模型 / VLM

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。