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AI 大模型

视觉大模型 / VLM

视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。

2026-07-09 至 2026-07-09 共收录 34 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. 视觉问答 6 篇

2607.07179 2026-07-09 cs.CV cs.LG 新提交 84%

Comparative Study of Domain-adapted VLMs for General Document Visual Question Answering

用于通用文档视觉问答的领域适应视觉语言模型的比较研究

Miguel Lopez-Duran, Elena Marrero, Julian Fierrez, Marta Robledo-Moreno, Ruben Vera-Rodriguez, Daniel DeAlcala, Aythami Morales, Ruben Tolosana, Oscar Delgado, Alvaro Ortigosa, Javier Ortega-Garcia

机构 * Universidad Autónoma de Madrid (UAM)(马德里自治大学) BiometricsAI(生物识别人工智能)

专题命中 视觉问答 :visual question answering(title,abstract);vision-language model(abstract);分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 研究对8个开源预训练VLMs在三种文档领域的DocVQA进行全面评估,通过多种评估方式发现其在不同布局性能有差异,参数缩放影响性能,视觉理解是瓶颈,还表明少样本微调能让模型快速适应目标域文档。

Comments 17 pages, 4 figures, accepted at the Automatically Domain-Adapted and Personalized Document Analysis workshop of the ICDAR 2026

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2607.07288 2026-07-09 cs.CV 新提交 83%

InfraQR: Edge-Placed QR-Inspired Structured Patch Attacks on Infrared Vision-Language Models

InfraQR:对红外视觉语言模型的边缘放置的受QR码启发的结构化补丁攻击

Xin Li, Jiaju Han, Ma Yaqi, Chengyin Hu, Yingying Zhao, Jiahuan Long, Fengyu Zhang, Yahui Chai

机构 * China University of Petroleum-Beijing at Karamay(中国石油大学(北京)克拉玛依校区) Guizhou University(贵州大学) Shenzhen Research Institute of Big Data(深圳大数据研究院) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

专题命中 视觉问答 :vision-language model(title,abstract);visual question answering(abstract);分类 cs.CV

AI总结 研究红外视觉语言模型对局部结构化扰动的鲁棒性,提出InfraQR攻击方法,沿图像边界放置结构化补丁并通过替代编码器优化网格单元,实验表明该方法能大幅降低分类器准确率,使对抗图像影响黑盒模型,凸显模型易受此类扰动影响。

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2607.06641 2026-07-09 cs.CL cs.AI cs.LG 新提交 62%

Healthier LLMs: Retrieval-Augmented Generation for Public Health Question Answering

更健康的语言模型:用于公共卫生问答的检索增强生成

Felix Feldman, Joshua Harris, Timothy Laurence, Leo Loman, Ollie Higgins, Fan Grayson, Poonam Soma, Bethany Pace-Bonello, Michael Borowitz, Toby Nonnenmacher

专题命中 视觉问答 :grounding(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对大型语言模型在公共卫生问答受幻觉等限制的问题,采用检索增强生成方法,通过扩展基准并系统评估检索与生成选择,比较多种检索方式,引入评判方法,突出检索对可靠公共卫生问答的作用并提供实用指导。

Comments 19 Pages, 14 Main Text Pages, 6 Figures

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2607.07383 2026-07-09 cs.CV 新提交 57%

MMAgent-R$^2$: Learning to Rerank and Reject for Agentic mRAG

MMAgent-R$^2$:用于智能mRAG的重排与拒绝学习

Tao Zhang, Ziqi Zhang, Zongyang Ma, Yuxin Yang, Bing Li, Chunfeng Yuan, Kang Rong, Fengyun Rao, Jing Lyu, Weiming Hu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA(中国科学院复杂系统管理与控制国家重点实验室) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院) Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Security of Multi-Modal Information(北京多模态信息超智能安全重点实验室) WeChat Vision, Tencent Inc.(腾讯微信视觉团队) PeopleAI Inc.(人智公司) School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University(上海科技大学信息科学与技术学院)

专题命中 视觉问答 :visual question answering(abstract);分类 cs.CV

AI总结 针对KB-VQA中现有mRAG方法在处理视觉相似实体时的不足,提出MMAgent-R$^2$框架,集成视觉重排和主动拒绝机制,设计复合奖励函数,经GRPO训练实现联合优化,实验证明其在多任务中性能达最优。

Comments Accepted by ECCV 2026

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2607.07320 2026-07-09 cs.CV 新提交 57%

SoccerNet 2026 Challenges Results

SoccerNet 2026挑战结果

Anthony Cioppa, Silvio Giancola, Håkan Ardö, Mohamad Dalal, Jan Held, Jérémie Ochin, Jiayuan Rao, Karen Sanchez, Renaud Vandeghen, Artur Xarles, Olivier Barnich, Albert Clapés, Mathieu Delvaux, Sergio Escalera, Bernard Ghanem, Cédric Hons, Antoine Houet, Sotiris Manitsaris, Tom Michel, Pierre Miralles, Thomas B. Moeslund, Mikael Nilsson, Bogdan Stanciulescu, Marc Van Droogenbroeck, Yanfeng Wang, Weidi Xie, Faisal Altawijri, Mohamed Atef, Semen Budennyy, Vasiliy Chelpanov, Puhua Chen, Yixin Chen, Lechao Cheng, Jianling Chu, Ju-Seong Do, Oleg Durygin, Omar Fetouh, Mirco Fuchs, Youssef Ghallab, Falguni Ghosh, Wonjun Heo, Yufeng Hu, Weixuan Huang, Phuong-Linh Huynh-Ha, Matvey Isupov, Yangguang Ji, Siyuan Jiang, Zhenxiang Jiang, Wonyong Jo, Ho-Young Jung, SeongHeon Kang, MinJae Kim, Youngseon Kim, Jakub Komosa, Artem Konshin, Trung-Hoang Le, Jongmin Lee, Lingling Li, Litao Li, Vadim Linkov, Fang Liu, Haoxuan Ma, Shun Makino, Ismail Mathkour, Konstantin Mitin, Mikhail Moiseev, Takumi Nagaya, Yuki Nakamura, Thanh-Khoi Nguyen, Hoang-Phuc Nguyen, Trong-Thuan Nguyen, Christian Orduz, Kwanyong Park, Fabian Perez, Parthsarthi Rawat, SuHyun Rim, Hoover Rueda-Chacón, Atom Scott, Minori Sugimura, Yuyang Sun, Shengeng Tang, Minh-Triet Tran, Ikuma Uchida, Juan Vanegas, Thanh-Nhan Vo, Jiangtao Wang, Yaxiong Wang, Xiaogang Wang, Ruifeng Wang, Rio Watanabe, Jiali Wen, Yongliang Wu, Di Yang, Xu Yang, Zhuo Yang, Xinyu Ye, Yibo Yu, Zihan Zhai, Yu Zhang, Zhenyu Zhao, Zhun Zhong, Yixi Zhou, Xingyu Zhu, Wenbo Zhu, Julian Ziegler

机构 * University of Liège(列日大学) King Abdullah University of Science and Technology(阿卜杜拉国王科技大学) Spiideo(斯皮迪奥公司) Aalborg University(奥尔堡大学) SpAItial(斯帕蒂亚尔公司) Center for Robotics, Mines Paris, PSL(巴黎矿业学院机器人中心(巴黎文理研究大学)) Footovision(Footovision公司) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Universitat de Barcelona(巴塞罗那大学) Computer Vision Center(计算机视觉中心) EVS Broadcast Equipment(EVS广播设备公司) Pioneer Center for Artificial Intelligence(先锋人工智能中心) Lund University(隆德大学) TAHAKOM(TAHAKOM公司) Mohamed Bin Zayed University for Artificial Intelligence (MBZUAI)(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) Sber AI(Sber人工智能公司) Salute For Business(Salute For Business公司) Intelligent Perception and Image Understanding Lab, Xidian University(西安电子科技大学智能感知与图像理解实验室) South China University of Technology(华南理工大学) Hefei University of Technology(合肥工业大学) Kyungpook National University(庆北国立大学) Leipzig University of Applied Sciences(莱比锡应用科学大学) Friedrich-Alexander University Erlangen-Nuremberg(埃尔朗根-纽伦堡大学) University of Seoul(首尔大学) Shenzhen Institute for Advanced Study, University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学深圳高等研究院) Nanjing University(南京大学) University of Science, Ho Chi Minh City(胡志明市科技大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

专题命中 视觉问答 :visual question answering(abstract);分类 cs.CV

AI总结 SoccerNet 2026挑战涵盖五项体育视频理解视觉任务,为每项任务提供数据、协议和基线。众多团队参与,本文介绍任务、评估协议,展示排行榜并总结领先提交内容,记录各任务当前状态。

Comments 40 pages

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2607.07380 2026-07-09 cs.IR 新提交 50%

Interpretable Uncertainty for Adaptive Retrieval and Reasoning in Question Answering

问答中自适应检索与推理的可解释不确定性

Ritajit Dey, Iadh Ounis, Graham McDonald

专题命中 视觉问答 :grounding(abstract)

AI总结 研究针对问答中大型语言模型的问题,提出基于LLM内部表示显式信号的不确定性感知框架,区分知识不足与模糊冲突,能在单次前向传播中估计,指导系统行为,为检索和推理策略提供透明实用替代方案。

Comments 2 pages, 1 figure

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2. 视觉推理 4 篇

2607.07251 2026-07-09 cs.CL 新提交 82%

Evaluation of Multilingual Ability to Use Spatial Deictic Expressions in Vision-Language Models

视觉语言模型中使用空间指示表达式的多语言能力评估

Kaito Watanabe, Taisei Yamamoto, Tomoki Doi, Hitomi Yanaka

机构 * The University of Tokyo(东京大学) Riken(理化学研究所) Tohoku University(东北大学)

专题命中 视觉推理 :vision-language model(title,abstract);grounding(abstract)

AI总结 研究聚焦视觉语言模型的空间推理能力,通过开发基准评估其使用四种语言空间指示表达式的多语言能力,实验发现测试模型使用指示词方式与人类不同,特别是在依距离选指示词方面。

Comments Accepted to ACL SRW 2026

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2607.07507 2026-07-09 cs.CV cs.AI 新提交 81%

HIVE: Understanding Post-Hallucination Reasoning in Vision Language Models

HIVE:理解视觉语言模型中的幻觉后推理

Feng He, Zhenting Wang, Qifan Wang, Qiang Guan, Dongfang Liu, Ruixiang Tang, Qiankun Li

机构 * Purdue University(普渡大学) Rutgers University(罗格斯大学) Meta AI Kent State University(肯特州立大学) Imperial College London(伦敦帝国学院)

专题命中 视觉推理 :vision language model(title,abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究视觉语言模型中幻觉后推理阶段,引入HIVE评估基础设施,通过九个任务和九个模型观察到模态依赖模式,发现幻觉线索能拓宽语义覆盖并重塑推理动态,强调理解此阶段对提升多模态推理系统可靠性和可解释性的重要性。

Comments Accepted by ECCV 2026

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2607.07117 2026-07-09 cs.CV cs.AI 新提交 62%

Tree-of-Thoughts Reasoning for Text-to-Image In-Context Learning

用于文本到图像上下文学习的思维树推理

Stepanida Alekseeva, Jenifer Kalafatovich, Seong-Whan Lee

机构 * Korea University(韩国大学)

专题命中 视觉推理 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究文本到图像上下文学习中模型的推理问题,提出思维树推理框架,通过多阶段推理和选择层减轻提示模糊性与组合错误,实验表明该结构化多分支推理能提升图像生成效果,无需额外训练或微调。

Comments 6 pages, 3 figures, 4 tables. Accepted at IEEE SMC 2026. Code available at https://github.com/Pandastep/ToT-T2I-ICL

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2607.06620 2026-07-09 cs.CV cs.AI 新提交 62%

SpaR3D-MoE: Adaptive 3D Spatial Reasoning from Sparse Views Meets Geometry-Inductive Mixture-of-Experts

SpaR3D-MoE:来自稀疏视图的自适应3D空间推理与几何归纳专家混合模型

Haida Feng, Hao Wei, Haolin Wang, Shiwei Li, Chade Li, Yihong Wu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院) YUKUN Intelligent World(宇琨智能世界)

专题命中 视觉推理 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究针对多模态大语言模型在2D与3D表征差距问题,提出SpaR3D-MoE框架,通过自适应时空采样和几何归纳专家混合模型,从稀疏RGB输入实现自适应空间推理,在多个实验中取得最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026

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3. 视觉定位与Grounding 9 篇

2607.07382 2026-07-09 cs.LG astro-ph.HE astro-ph.IM 新提交 85%

Generalist Vision-Language Models for Fast Radio Burst detection: a zero-shot benchmark against a specialized detector

用于快速射电暴检测的通用视觉语言模型:针对专用探测器的零样本基准测试

Raiff H. Santos, Amilcar R. Queiroz, Tharcisyo S. S. Duarte, K. E. L. de Farias, Rafael A. Batista

机构 * Universidade Federal de Campina Grande(坎皮纳格兰德联邦大学) Instituto de Formação de Educadores, Universidade Federal do Cariri(卡里里联邦大学教育工作者培训学院)

专题命中 视觉定位与Grounding :vision-language model(title,abstract);VLM(abstract,abstract_cn);分类 cs.LG

AI总结 研究通用视觉语言模型在零样本下检测快速射电暴,从模拟动态频谱中抽取样本作基准,比较其与专用探测器,发现Gemma 4 2B准确率与SwinYNet相近,在结构化RFI上误报率低,重写提示可用于三类分类,准确率较高。

Comments 24 pages, 4 figures

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2607.06636 2026-07-09 cs.SE cs.AI cs.LG 新提交 81%

Specification Grounding Drives Test Effectiveness for LLM Code

规范基础驱动大语言模型代码测试有效性

Amin Haeri, Mahdi Ghelichi

机构 * TD Bank(TD银行)

专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究大语言模型代码测试,固定测试器等因素,仅改变一条提示行来隔离规范基础对测试效果的影响。发现规范基础是测试有效性的主要驱动因素,能提高代码正确性、灵敏度和精度,降低误报率,在不同模型和供应商中都有此效果,在算法问题上无影响。

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2607.07101 2026-07-09 cs.RO cs.AI 新提交 79%

GeoProp: Grounding Robot State in Vision for Generalist Manipulation

GeoProp:将机器人状态在视觉中进行定位以实现通用操作

Guoyang Zhao, Quanhao Qian, Gongjie Zhang, Wenhao Li, Jiuniu Wang, Xiaowei Lu, Deli Zhao, Ran Xu

机构 * Tongji University(同济大学) 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) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究针对机器人操作中本体感觉与视觉缺乏有效对齐问题,提出轻量级GeoProp适配器,通过几何定位、特征采样及FiLM调制等使两者对齐,在多任务中提升策略性能,是具身策略的简单高效归纳偏差。

Comments 21 pages, 8 figures, 11 tables. Project page: https://alibaba-damo-academy.github.io/GeoProp/

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2607.06925 2026-07-09 cs.AI 新提交 79%

Grounding Spatial Relations in a Compact World Model: Instruction Leakage and a Goal-Free Dynamics Fix

在紧凑世界模型中建立空间关系:指令泄漏与无目标动力学修复

Yufeng Wang, Lu Wei, Haibin Ling

机构 * Stony Brook University(纽约州立大学石溪分校) Westlake University(西湖大学)

专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究以语言目标为条件的紧凑世界模型中空间关系建立问题,发现指令泄漏陷阱,提出将目标排除在动力学外并监督读取路径的修复方法,适用于相关世界模型,提升关系基础的准确性。

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2607.07676 2026-07-09 cs.AI 新提交 57%

SkillCenter: A Large-Scale Source-Grounded Skill Library for Autonomous AI Agents

SkillCenter:用于自主人工智能代理的大规模源基础技能库

Tianming Sha, Yue Zhao, Lichao Sun, Yushun Dong

机构 * Stony Brook University(纽约州立大学石溪分校) University of Southern California(南加州大学) Lehigh University(里海大学) Florida State University(佛罗里达州立大学)

专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究针对自主AI代理缺乏扎实操作知识的问题,构建SkillCenter技能库,通过多源获取等端到端框架,集成大量源基础和社区技能,实现技能可追溯,以保障代理输出的正确性、安全性和可维护性。

Comments 44 pages, 5 figures. Code: https://github.com/LabRAI/SkillCenter ; Data: https://huggingface.co/datasets/Tommysha/skillcenter-bundles

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2607.07216 2026-07-09 cs.CV 新提交 57%

Why Fake ? Unveiling the Semantic Vocabulary of Deepfake Detectors

为何造假?揭示深度伪造检测器的语义词汇

Vazgken Vanian, Alexandros Doumanoglou, Dimitris Zarpalas

机构 * Information Technologies Institute (ITI) Centre For Research and Technology HELLAS (CERTH)(信息技术研究所(ITI)希腊研究与技术中心(CERTH))

专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(abstract);分类 cs.CV

AI总结 研究深度伪造检测,用编码-解码方向对技术分析黑箱检测器决策过程,揭示训练中隐含的真假特征,实现全局模型理解、空间感知概念定位和反事实分析,助于深入理解检测策略。

Comments Accepted at CVPRW 2026

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2607.07192 2026-07-09 cs.CV 新提交 57%

Prototype-Anchored Generalized Manifold Regression for Unknown-Domain Object Detection

用于未知域目标检测的原型锚定广义流形回归

Zihao Zhang, Aming Wu, Yang Li, Yahong Han

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology(合肥工业大学计算机与信息工程学院)

专题命中 视觉定位与Grounding :VLM(abstract);分类 cs.CV

AI总结 研究单域广义目标检测,提出MR-DCoT方法,通过视觉-文本双思维链生成离群示例,利用类特定原型锚定学习校正算子,将未知域泛化建模为流形回归问题,实验验证了该方法在多场景下的有效性和通用性。

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2607.07129 2026-07-09 cs.RO 新提交 50%

Compositional Motion Generation from Demonstration with Object-Centric Neural Fields

基于以对象为中心的神经场的示范组合运动生成

Ahmet Ercan Tekden, Yasemin Bekiroglu

机构 * Chalmers University of Technology(查尔姆斯理工大学) University College London(伦敦大学学院)

专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(abstract)

AI总结 提出基于以对象为中心神经场的示范组合运动生成框架,通过时空组合性连接感知与运动,结合规范神经场与潜在条件变形渲染场景,用时间混合专家生成轨迹,在模拟和实际实验中展现良好性能。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RAL)

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2607.06990 2026-07-09 cs.RO 新提交 50%

A Closed-Loop Multi-Agent Framework for Robust Multi-Robot Manipulation

用于鲁棒多机器人操作的闭环多智能体框架

Yi-Xiang He, Lan Wei, Haoming Cen, Jian-Jian Jiang, Zhuohao Li, Guanxing Lu, Yihan Yang, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * Sun Yat-sen University(中山大学) Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China(教育部机器智能与先进计算重点实验室) Imperial College London(帝国理工学院) Tsinghua Shenzhen International Graduate School(清华大学深圳国际研究生院) Shenzhen Loop Area Institute(深圳河套学院)

专题命中 视觉定位与Grounding :grounding(abstract)

AI总结 针对多机器人操作中高级推理应用于实际执行的挑战,提出基于分层闭环智能体的LLM框架,含规划、操作、验证智能体。经实际实验验证,该框架成功率高、适应性强,为多样操作任务提供可推广方法。

Comments RSS 2026

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4. GUI与屏幕智能体 3 篇

2607.07403 2026-07-09 cs.MA cs.RO 新提交 78%

Multi-Agent Robotic Control with Onboard Vision-Language Models

基于机载视觉语言模型的多智能体机器人控制

Kajetan Rachwał, Maciej Majek, Bartłomiej Boczek, Jakub Matejczyk, Dominik Matejkowski, Adam Dąbrowski, Tim Seyde, Alexander Amini, Maria Ganzha

机构 * Faculty of Mathematics and Information Science, Warsaw University of Technology(华沙技术大学数学与信息科学学院)

专题命中 GUI与屏幕智能体 :vision-language model(title);vision language model(abstract)

AI总结 研究针对视觉语言模型用于机器人控制的挑战,提出多智能体系统架构,在机载硬件部署智能体,用紧凑型VLMs并经微调及新型编排智能体,经硬件在环模拟验证,证明该机载架构可行高效,有实际应用潜力且模拟环境已开源。

Comments 6 pages, 2 figures, accepted to 24th International Conference on Practical applications of Agents and Multi-Agent Systems (PAAMS'26)

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2607.07350 2026-07-09 cs.RO 新提交 75%

Towards Reliable Aerial Ground Vehicle Collaboration: An Integrated Planning and Autonomy Framework for Field Deployment

迈向可靠的空地车辆协作:用于实地部署的集成规划与自主框架

Md Safwan Mondal, Luca Russo, James D. Humann, James M. Dotterweich, Pranav Bhounsule

机构 * University of Illinois Chicago(伊利诺伊大学芝加哥分校) DEVCOM Army Research Laboratory(陆军研究实验室)

专题命中 GUI与屏幕智能体 :VLM(abstract,abstract_cn);vision language model(abstract)

AI总结 研究针对无人机长时间任务飞行续航受限问题,提出集成规划与自主框架。通过深度强化学习规划器解决协同路由问题,引入标准化API弥合规划与执行差距,还有轻量级重新规划器,经实验验证系统在动态任务中有强大协同导航和适应性。

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2607.06706 2026-07-09 cs.RO cs.AI cs.LG 新提交 62%

Vision Language Action (VLA) Models for Unmanned Aerial Robotics and Bimanual Manipulation: A Review

用于无人机机器人和双手操作的视觉语言动作(VLA)模型综述

Inkyu Sa, Chanoh Park, Hea-Min Lee, Donghee Noh, Ho Seok Ahn

机构 * Chef Robotics RovifyLab IT Application Research Center, Jeonbuk Regional Branch Department of Electrical, Computer and Software Engineering(电气与计算机软件工程系)

专题命中 GUI与屏幕智能体 :grounding(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 综述2017 - 2026年183篇文献,围绕视觉语言动作模型在无人机机器人和双手操作方面的应用,涵盖多维度,表明双手VLA相关策略可转移至无人机系统,还确定了两领域的14个研究方向。

Comments 56 pages, 11 figures, 16 tables

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5. 幻觉与鲁棒性 4 篇

2607.07375 2026-07-09 cs.LG cs.AI 新提交 81%

On Adversarial Vulnerability of Vision-Language Models through the Lens of Intermediate Spectral Subspaces

基于中间谱子空间视角的视觉语言模型对抗脆弱性研究

Chethan Krishnamurthy Ramanaik, Tobias Callies, Michael Hecht, Eirini Ntoutsi

机构 * University of the Bundeswehr Munich(慕尼黑联邦国防军大学) University of Wrocław(弗罗茨瓦夫大学)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究基于Transformer的视觉语言模型对抗脆弱性,提出白盒谱子空间引导攻击(SSGRA),通过将中间表示与特定子空间对齐来攻击,实验显示其比现有基线更有效,还为模型对抗脆弱性提供谱解释,助力提升鲁棒性。

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2607.07663 2026-07-09 cs.AI 新提交 57%

Recursive Self-Improvement in AI: From Bounded Self-Refinement to Autonomous Research Loops

人工智能中的递归自我改进:从有界自我优化到自主研究循环

Mingguang Chen, Licheng Wang, Bo Qu

机构 * University of California, Riverside (UCR)(加州大学河滨分校) AlphaAvatar(阿尔法阿凡达) Illinois Institute of Technology (IIT)(伊利诺伊理工学院)

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

AI总结 研究人工智能系统自身改进,通过对1250篇论文调查区分有界自我优化与开放式递归自我改进(RSI),考察评估器设计空间并排序信号,发现自我改进强度与层次相关,失败模式源于违规,指出治理级测量是薄弱环节。

Comments 42 pages, 6 figures

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2607.07189 2026-07-09 cs.AI 新提交 57%

Does AI Understand Imaging? A Systematic Benchmark of Agentic AI for Computational Imaging Tasks

人工智能理解成像吗?计算成像任务中智能体人工智能的系统基准测试

Ethan Chung, Chuanjun Zheng, Jasper Tan, Jingxi Li, Haopeng Zhang, Huaijin Chen

机构 * University of Hawaii at Manoa(夏威夷大学马诺阿分校) Glass Imaging(玻璃成像公司)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究人工智能在计算成像任务中的表现,提出ImagingBench基准测试,涵盖五类20个任务及三种评估设置,对多模态系统测试发现智能体模型比专门方法弱,该基准可测差距与跟踪进展。

Comments 14 pages, 11 figures. Preprint / work in progress. Paper Webpage: https://cirp-lab.github.io/imagingbench

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2607.06649 2026-07-09 cs.CR cs.LG 新提交 57%

POPS: Recovering Unlearned Multi-Modality Knowledge in MLLMs with Prompt-Optimized Parameter Shaking

POPS:通过提示优化参数抖动恢复多模态大语言模型中未学习的多模态知识

Zhangheng LI, Jianing Zhu, Junyuan Hong, Sungmin Eum, Shuowen Hu, Suya You, Zhangyang Wang

机构 * University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) DEVCOM Army Research Laboratory(陆军研究实验室)

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型中隐私敏感信息擦除不彻底问题,提出POPS对抗策略,通过提示后缀优化生成潜在私人示例并微调模型,实验揭示现有MMU算法弱点,POPS能近乎完全恢复敏感信息,暴露隐私保护漏洞。

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6. VLM训练与架构 8 篇

2606.27646 2026-07-09 cs.CV physics.optics 新提交 88%

VLM-Aware Meta-Optic Front-End Design for Frozen Vision-Language Models

面向冻结视觉语言模型的VLM感知元光学前端设计

Chanik Kang, Raphaël Pestourie, Haejun Chung

机构 * Department of Artificial Intelligence, Hanyang University(汉阳大学人工智能系) School of Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院计算科学与工程学院) Department of Electronic Engineering, Hanyang University(汉阳大学电子工程系)

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

AI总结 提出CODA框架,通过可微成像和伴随梯度更新优化连续密度元光学前端,直接优化冻结CLIP分类器的交叉熵损失,在ImageNet-100上将零样本准确率从53.75%提升至65.41%,并跨模型和数据集泛化。

Comments 18 pages, 6 figures, 3 tables

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2607.06626 2026-07-09 cs.LG q-bio.NC 新提交 83%

Reward Valuation in Vision Language Models: Causal Mechanisms Underlying Anhedonia

视觉语言模型中的奖励估值:快感缺乏背后的因果机制

Melika Honarmand, Samin Mahdipour Aghabagher, Martin Schrimpf

机构 * EPFL(苏黎世联邦理工学院)

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

AI总结 研究探讨视觉语言模型中奖励估值情况,基于神经科学观点,通过有针对性扰动识别奖励预期单元,测试其因果作用,发现模型存在奖励估值和预期缺陷,结果反映了人工智能模型与人类平行的奖励估值回路。

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2607.07401 2026-07-09 cs.CV cs.AI cs.LG 新提交 80%

Heterogeneity-Adaptive Diffusion Schrodinger Bridge for PET-Guided Whole-Body MRI Translation

用于PET引导的全身MRI转换的异质性自适应扩散薛定谔桥

Chengbo Wang, Jiacheng Yu, Linjie Bian, Ming Qi, Xiaosheng Liu, Tongtong Che, Jichang Zhang, Shuyu Li, Shaoli Song, Xiuying Wang

机构 * The University of Sydney(悉尼大学) Fudan University Shanghai Cancer Center(复旦大学附属上海肿瘤医院) Beijing Normal University(北京师范大学)

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 针对PET-MR扫描时间长的问题,提出异质性自适应扩散薛定谔桥(HA-DSB)框架,通过整合视觉语言模型嵌入及PET先验,利用双阶段引导机制,实现全身MRI转换,提升不同区域尤其是病变区域的转换质量。

Comments Accepted at MICCAI 2026

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2607.06726 2026-07-09 cs.CV 新提交 70%

A Good Initialization is All You Need for Faithful Visual Attribution

忠实视觉归因只需一个良好的初始化

Zihan Gu, Jiayu Wang, Hua Zhang, Yue Hu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences(中国科学院信息工程研究所) School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学网络空间安全学院)

专题命中 VLM训练与架构 :LLaVA(abstract);MLLM(abstract);分类 cs.CV

AI总结 研究忠实视觉归因中掩码优先问题,介绍CoPAIR和TRACE两种仅向前方法,用于构建紧凑的top-k证据掩码。在多个模型和任务上实验,初始化搜索方法达新前沿,TRACE+贪心在多模态语言模型归因中表现优,直接的TRACE掩码有高修复率。

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