视觉大模型 / VLM

Decompose, Compare, and Decide: Multimodal LLMs are Implicit Few-Shot Learners

分解、比较与决策：多模态大语言模型是隐式少样本学习者

Yunhan Wang, Eshika Khandelwal, Edson Araujo, Walid Bousselham, Nina Shvetsova, Hilde Kuehne

机构 * Tuebingen AI Center, University of Tuebingen（图宾根大学图宾根人工智能中心） 纠错

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

AI总结 提出DeCoDe方法，通过将少样本分类分解为成对图像比较，利用现有多模态大语言模型（MLLM）的logit作为相似度分数，无需额外训练即可实现强少样本分类，在多个基准上显著超越现有方法。

DroneIQA-VLE: Multi-Task Drone Image Quality Assessment via Vision-Language Ensemble

DroneIQA-VLE：基于视觉-语言集成的多任务无人机图像质量评估

Wei Sun, Weixia Zhang, Hongjian Zhan, Mingkai Lu, Yixuan Gao, Guangtao Zhai

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出DroneIQA-VLE框架，通过集成SigLIP2视觉编码器与多任务回归头以及LoRA微调的Qwen3.5-9B多模态大模型，联合预测全局、目标和背景质量分数，在ICME 2026无人机图像质量评估挑战赛中获得第二名。

Comments The model achieves 2nd place in ICME 2026 Drone-IQA Grand Challenge on Target-aware Image Quality Assessment for Low-altitude UAV Images