AI 大模型
视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。
驯服I2V模型用于图像HOI编辑：认知基准与智能体自校正框架
机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University, Beijing, China（王轩计算机技术研究所，北京大学，北京，中国） ； National Institute of Health Data Science, Peking University, Beijing, China（国家健康数据科学研究院，北京大学，北京，中国）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 提出HOI-Edit基准和SCPE框架，利用I2V模型的时间生成能力进行动态人-物交互编辑，通过自校正提示迭代优化，实现与SOTA竞争的性能。
从固定相机到自由相机：无需标定的视图鲁棒视觉-语言-动作模型
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； HuPan Lab（湖畔实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG
AI总结 针对真实机器人部署中相机位姿变动问题，提出CamVLA模型，解耦操控控制与相机几何，实现无标定视图鲁棒的机器人任务执行。
扩散分类器如何做出决策？以偏差为中心的评估
机构 * K. N. Toosi University of Technology（伊朗科技大学） ； Amirkabir University of Technology（伊朗阿米尔卡比尔理工大学） ； The University of Tokyo（东京大学）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 研究扩散分类器如何决策，通过ASOB-Bench从属性绑定、大小顺序偏差和背景依赖三维度评估，发现其偏差特征与视觉语言模型不同，为构建更稳健模型提供指导。
Uni-OPD：基于双视角方案的统一策略内蒸馏框架
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； LLM Department, Tencent（腾讯大模型部门）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对策略内蒸馏存在的信息状态探索不足、教师监督不可靠问题，提出跨大语言与多模态大模型的统一框架Uni-OPD，经多域实验验证其通用性与有效性。
理事会模式：一种异质多智能体共识框架，用于减少大语言模型的幻觉和偏见
机构 * Lead Researcher（研究员） ； Research Assistant（研究员） ； Academic Advisor（学术顾问） ； Research Consultant（研究顾问）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出理事会模式，通过多智能体共识框架减少LLM的幻觉和偏见，实验显示在HaluEval和TruthfulQA上 hallucination率降低35.9%，质量得分提升10.2个百分点，且在偏见方面表现更优。
Comments 24 pages, 8 figures, 16 tables
MedBench v5：面向临床多模态模型的动态、过程导向且幻觉感知的基准
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)
AI总结 提出MedBench v5，通过双维框架、可切换信息流压力源、动态过程审计协议和幻觉传播监控，实现临床多模态模型的动态过程评估与幻觉检测。
OpenGlass：用于本地MLLM驱动的实时视觉辅助的传感-计算分离架构
机构 * Shanghai Qizhi Institute（上海期智研究院） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院）
专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(title,title_cn)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 针对视障和低视力用户，OpenGlass以传感-计算分离解决云MLLM辅助需上传数据、有网络延迟，以及可穿戴眼镜计算和电量受限问题，在本地设备实现低延迟多模态视觉辅助，并给出评估结果。
Comments Accepted to ACL 2026 System Demonstrations. 11 pages, 5 figures, 8 tables
Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 3: System Demonstrations), pages 829-839, 2026
HyperParallel-Mpipe：用于在超级节点集群上优化多模态大语言模型训练的可组合代数系统
专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(title,summary_cn)；multimodal large language model(abstract)
AI总结 分析多模态大语言模型（MLLM）训练痛点，引入Mpipe，用调度代数从紧凑调度规范推导运行时行为，得出多模态感知异构并行调度transpose，在Ascend 910C NPU集群上加速显著。
VISOR：视觉语言模型中用于输出重定向的基于视觉输入的转向
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； HiddenLayer, Inc（HiddenLayer公司）
专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(title)；vision language model(abstract)；VLM(abstract)；LLaVA(abstract)
AI总结 研究提出VISOR方法，通过优化视觉输入实现对视觉语言模型行为的精细控制，在关键对齐任务中验证其有效性，且具有低开销等优势，但也揭示了视觉通道安全漏洞。
增强视觉语言模型以理解多样传感器：成本高效的优化与基准测试
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院）
专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 提出传感器感知属性微调（SAFT）与多样负属性（DNA）优化，利用少量传感器数据克服RGB中心偏见，无需修改模型架构，显著提升非RGB传感器图像理解，并发布首个综合基准VS-TDX。
Comments The manuscript was posted before all internal disclosure and documentation checks were completed. We are withdrawing this version to avoid confusion while the authors complete the necessary review process
$M^2$-VLA：通过层混合与元技能提升视觉语言模型的通用操控能力
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen, China（清华大学深圳国际研究生院，清华大学，深圳，中国） ； Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室，深圳，中国） ； College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University, Shanghai, China（智能机器人与先进制造学院，复旦大学，上海，中国） ； Synapath
专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)
AI总结 本文提出$M^2$-VLA，通过层混合和元技能模块提升视觉语言模型在机器人操控中的泛化能力，实验验证了其在模拟和现实环境中的有效性。
QSVideo：用于视频理解的查询条件语义时间检索
机构 * Michigan State University（密歇根州立大学）
专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对视频理解中视觉语言模型性能随视频时长下降问题，提出QSVideo框架，通过查询条件语义排序器、联合优化相关性和多样性及时间对齐策略，提升视频VLM性能。
Comments ECCV 2026
自然语言相机运动理解
机构 * Boston University（波士顿大学） ； Pixocial Technology（皮克索西尔科技公司）
专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究自然语言相机运动理解问题，指出现有视觉语言模型在此任务上的不足。核心方法是建立分类法、基准和训练集。主要贡献是微调的VLM - 8B在基准测试中性能优于Gemini 3.1 Pro。
Comments Accepted to ECCV 2026
通过本体感知进行思考：用于VLA策略的状态基础视觉令牌选择
机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology（东区技术研究所） ； Great Bay University（大湾大学） ； Northeast Forestry University（东北林业大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(summary_cn,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究VLA模型中本体感知应用问题，提出ThinkProprio方法，将本体感知离散化为视觉语言模型（VLM）词汇令牌，与指令共同作用在VLM计算前选视觉补丁，贡献是提升性能、降低延迟。
SeeMe：通过有效的视觉令牌工程减轻大型视觉语言模型中的幻觉
机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理国家重点实验室） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； De Artificial Intelligence Lab（德人工智能实验室）
专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(title,abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 研究大型视觉语言模型易产生幻觉问题，提出无训练框架SeeMe，引入传统机器学习特征工程概念，经三阶段令牌工程重组视觉令牌抑制幻觉源，实验证明其能减轻幻觉并提高输出一致性。
Comments 12 pages, 4 figures, 6 tables
视觉语言模型中的视觉信息流路径
机构 * University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； POLITEHNICA Bucharest（布加勒斯特理工大学） ； Bitdefender, Romania（罗马尼亚比特梵德公司）
专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 研究视觉语言模型中视觉信息的路由，用因果补丁法发现其依赖直接和文本介导两条路径，路径选择与任务、数据分布和提示设计有关，且路径具灵活性。
VISOR++：基于通用视觉输入的大型视觉语言模型转向
机构 * HiddenLayer, USA（HiddenLayer美国分校） ； Georgia Institute of Technology, USA（佐治亚理工学院）
专题命中 VLM训练与架构 ：vision language model(title,abstract)；LLaVA(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 研究视觉语言模型行为控制，针对现有方法局限，提出VISOR++，通过优化视觉输入实现行为控制，无需运行时访问模型内部，在多模型上验证有效性且能保持无关任务性能。
医学视觉语言模型的模型编辑评估与理解
机构 * EECS, University of Michigan（密歇根大学电子工程与计算机科学系）
专题命中 VLM训练与架构 ：vision language model(title)；vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.AI
AI总结 针对现有多模态编辑基准不适配临床需求的问题，提出临床基准M3Bench，测试多类编辑方法的性能短板，为医学VLM部署后安全适配提供支撑。
Comments Accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026. Code and benchmark are available at https://github.com/BioMed-AI-Lab-U-Michgan/M3Bench
TORINO：通过视觉语言模型中可解释的概念重叠进行令牌减少
机构 * University of Turin, Italy（意大利都灵大学） ； Eindhoven University of Technology, The Netherlands（荷兰埃因霍温理工大学）
专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 研究视觉语言模型计算成本高问题，提出TORINO框架，利用稀疏自动编码器将视觉令牌投影到可解释潜在空间，通过概念重叠分组并减少令牌，兼顾效率与准确性。
VISTA：视觉语言模型中的语义差异审计
机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）
专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 研究视觉语言模型中视觉概念条件性差异，提出VISTA黑箱跨模型审计方法，结合语义熵与基于分布的差异标记异常，通过实验验证其有效性并发现新差异模式。
Comments Preprint. 3 figures
对大型视觉语言模型云边缘推理的视觉令牌操纵攻击
机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Nevada, Reno（内华达大学里诺分校计算机科学与工程系） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）
专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 研究黑盒中间人设置下的视觉令牌操纵攻击，提出四种简答攻击策略和基于优化的令牌选择方法，实验表明操纵少量视觉令牌可大幅降低大型视觉语言模型云边缘推理的准确性。
RADIO1D：用于压缩视觉建模的弹性表示
机构 * NVIDIA（英伟达）
专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG
AI总结 挑战视觉语言模型需固定基于补丁的2D视觉特征的假设，分析微调视觉编码器，基于发现引入RADIO1D，用多教师知识蒸馏等将图像压缩成1D令牌序列，有强分层总结能力，在多模态基准测试中有优势。
Comments Published as main conference paper at ICML 2026
解决缺失的第一步：视觉语言模型能否标准化原始异构医学数据？
机构 * Shandong University（山东大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
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 研究视觉语言模型应用于医学AI时原始医学数据标准化问题，通过构建基准测试，让模型处理原始数据集文件夹，评估其多种能力，发现即使最佳模型端到端成功率也低，凸显该环节是医学AI诊断关键瓶颈。
Comments 16 pages, 7 figures
EmoteGPT：从自然语言描述生成3D人类面部表情
机构 * Max Planck Institute for Informatics, Saarland Informatics Campus（马克斯·普朗克信息研究所，萨尔兰信息学园区） ； CISPA Helmholtz Center for Information Security（亥姆霍兹信息安全中心）
专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究如何从文本精确控制3D面部表情，将其转化为3D可变形模型解缠参数空间中的回归问题。引入Txt2Emote数据集，提出EmoteGPT框架，经大规模数据增强训练，在表情识别等方面超越现有方法。
Comments Project page: https://genintel.github.io/EmoteGPT
StageCraft: 通过执行意识缓解VLA模型中干扰和障碍故障
机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学）
专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)
AI总结 StageCraft通过利用大规模视觉语言模型进行推理，改进预训练VLA策略性能，通过操控环境初始状态避免执行故障，实现在三个真实任务领域中性能提升40%。
Comments Accepted to IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026
CritiqueDriveVLM：从验证器引导的强化学习到自动驾驶的潜在思想蒸馏
机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology（网络与交换技术国家重点实验室） ； School of Digital Media & Design Arts（数字媒体与设计艺术学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出CritiqueDriveVLM框架解决自动驾驶中推理幻觉等问题，先通过验证器引导的强化学习培养强大教师模型，再用潜在思想蒸馏压缩能力到学生模型，提升性能并大幅降低推理延迟。
Comments Accepted by ECCV 2026
文本作为部分约束：用于稳健视觉语言学习的核心-残差对齐
机构 * Nanyang Technological University (NTU)（南洋理工大学） ； Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区）
专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 针对自然字幕不明确致视觉语言对齐脆弱的问题，提出文本作为部分约束框架，以多视图字幕为不完全监督，提炼共识语义核心，降低相似度对未提及残差的依赖，提升视觉语言表征可靠性。
科大讯飞-具身全能技术报告
机构 * iFLYTEK ； LindenBot ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 研究通用具身智能体，提出统一多模态基础模型iFLYTEK-Embodied-Omni，通过共享多模态自注意力联合建模视觉、语言和动作，结合多种数据构建数据集并采用四阶段策略训练，实现脑-小脑协作。
多模态大语言模型知识蒸馏的令牌级响应视觉注意力引导
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 研究多模态大语言模型知识蒸馏，挑战传统依赖，发现下游性能与响应视觉注意力相似度强相关。提出令牌级响应视觉注意力引导方法，通过自适应加权散度，有效引导学生模型，实验证明其性能优于基线。
Comments ECCV 2026
UniVideo：视频的统一理解、生成与编辑
机构 * University of Waterloo（多伦多大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手技术团队）
专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出UniVideo框架，采用双流设计，结合多模态大语言模型与多模态DiT进行视频生成等任务。统一多种视频任务于单范式，实验表明其性能出色，还支持任务组合与能力迁移，且发布了模型和代码。
Comments Project Website https://congwei1230.github.io/UniVideo/
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