视觉大模型 / VLM

The Illusion-Illusion: Vision Language Models See Illusions Where There Are None

错觉-错觉：视觉语言模型在不存在错觉的地方看到错觉

Tomer Ullman

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 其他VLM ：vision language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究通过给视觉语言模型呈现不应引发处理错误的‘错觉-错觉’，发现许多模型会误将其视为错觉，揭示了模型存在基本处理错误，此失败是文献中更广泛失败的一部分。

Comments 9 pages, 5 figures

The World According to a Social Robot -- Augmenting Human-Robot Dialogue With Vision Language Models

社交机器人眼中的世界——用视觉语言模型增强人机对话

Thomas Sievers

机构 * Institute of Information Systems, University of Lübeck（信息系统研究所，吕贝克大学） 纠错

专题命中 其他VLM ：vision language model(title,abstract)

AI总结 研究探讨如何用视觉语言模型增强人机对话，通过将米斯特拉尔人工智能语言模型与胡椒机器人结合用于人机交互对话，并研究视觉信息对响应时间的影响，发现纳入视觉信息可增添对话背景，且使用欧洲托管的语言模型便于实际应用。

B-repLer: Language-guided Editing of CAD Models

B-repLer：CAD模型的语言引导编辑

Yilin Liu, Niladri Shekhar Dutt, Changjian Li, Niloy J. Mitra

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

AI总结 研究语言引导的CAD编辑问题，提出B-repLer框架直接连接自然语言与CAD模型编辑，绕过构建历史，还引入数据集，展示其自动生成等方法，能对复杂CAD形状准确执行复杂编辑。

Comments Accepted by SIGGRAPH 2026; Project page at https://yilinliu77.github.io/brepler.github.io Code at https://github.com/yilinliu77/Brepler