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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。

2026-07-23 至 2026-07-23 共收录 48 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. 视觉问答 3 篇

2607.20284 2026-07-23 cs.CV 新提交 85%

Multimodal Large Language Models for Remote Sensing Image Understanding: Domain-Specific or General-Purpose?

用于遥感图像理解的多模态大语言模型:领域特定还是通用?

Qiwei Ma, Chunping Qiu, Xinjun Cheng, Xiaoyu Zhang, Puhong Duan, Ke Yang, Xudong Kang, Shutao Li

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University(湖南大学人工智能与机器人学院) Intelligent Game and Decision Lab (IGDL)(智能游戏与决策实验室) Yuelushan Center for Industrial Innovation(岳麓山工业创新中心)

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

AI总结 本文针对遥感图像理解的多模态大语言模型展开研究,通过系统调查和评估,比较其与通用模型在不同任务上的表现,发现当前模型存在局限,进而给出未来方向,为开发相关模型提供系统参考。

Comments 27 pages, 11 figures

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2607.19528 2026-07-23 cs.CV cs.AI 新提交 79%

D3VL: Understanding Driving Scenes from 3D Time Series Data and Video with Language Models

D3VL:利用语言模型从3D时间序列数据和视频中理解驾驶场景

Heesang Han, A. Lynn Abbott, Abhijit Sarkar

机构 * Bradley Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech(弗吉尼亚理工大学布拉德利电气与计算机工程系) Virginia Tech Transportation Institute(弗吉尼亚理工大学交通研究所) Sanghani Center for Artificial Intelligence and Data Analytics(桑哈尼人工智能与数据分析中心)

专题命中 视觉问答 :MLLM(abstract,abstract_cn);multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文针对自动驾驶中多模态大语言模型,提出D3VL框架,整合2D和3D时间序列数据,回答交通场景相关问题,在KITTI问答数据集上性能提升11%,并引入Waymo QA数据集扩展以评估模型在多样驾驶条件下处理3D和时间序列数据的能力。

Comments Accepted to IEEE IV 2026

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2607.19624 2026-07-23 cs.CV 新提交 57%

Pathologist Attention-Aligned Report Generation for Prostate Histopathology

用于前列腺组织病理学的病理学家注意力对齐报告生成

Ruoyu Xue, Suryakant Singh, Souradeep Chakraborty, Pierre Marza, Oksana Yaskiv, Constantin Friedman, Natallia Sheuka, Paul Friedman, Bharat Ramlal, Beatrice Knudsen, Rajarsi Gupta, Joel Saltz, Prateek Prasanna, Gregory Zelinsky, Dimitris Samaras

机构 * Department of Computer Science, Stony Brook University(纽约州立大学石溪分校计算机科学系) Department of Biomedical Informatics, Stony Brook University(纽约州立大学石溪分校生物医学信息学系) Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Gustave Roussy, INSERM, IHU PRISM, Cancer Data Science Unit(巴黎萨克雷大学、中央理工高等电力学院、古斯塔夫·鲁西研究所、法国国家健康与医学研究院、PRISM综合大学医院、癌症数据科学单元) Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, MICS Laboratory(巴黎萨克雷大学、中央理工高等电力学院、MICS实验室) Department of Pathology and Laboratory Medicine, Northwell Health Laboratories(诺斯韦尔健康实验室病理与检验医学部) Department of Pathology, University of Utah School of Medicine(犹他大学医学院病理系) Department of Psychology, Stony Brook University(纽约州立大学石溪分校心理学系)

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

AI总结 研究将人类注意力引入前列腺病理报告生成模型训练,收集多模态数据集,通过注意力对齐损失微调模型,在两个模型上评估,在报告生成和视觉问答任务中取得较好效果,模型注意力图与病理学家注意力更对齐。

Comments 11 pages, 4 figures, accepted for publication at the 29th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI 2026)

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2. 视觉推理 9 篇

2607.19790 2026-07-23 cs.CV 新提交 83%

Trace: A Taxonomy-Guided Environment for Multidomain Visual Reasoning

Trace:一种用于多领域视觉推理的分类法引导环境

Md Tanvirul Alam

机构 * Rochester Institute of Technology(罗彻斯特理工学院)

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

AI总结 针对视觉语言模型缺乏合适训练数据的问题,提出Trace分类法引导环境,将任务构建分解,通过共享语义状态确定相关元素,在该环境上的RLVR提升了模型在外部基准测试中的表现,证明训练可迁移。

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2601.06550 2026-07-23 cs.CV cs.AI 版本更新 81%

Generative Semantic Multi-Object Tracking: A Large-Scale Benchmark and an MLLM-Driven Reasoning Framework

生成式语义多目标跟踪:大规模基准和基于大型语言模型的推理框架

Pan Liao, Feng Yang, Di Wu, Jinwen Yu, Wang Zhao, Dingwen Zhang

机构 * Northwestern Polytechnical University(西北工业大学)

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

AI总结 研究将语义多目标跟踪从刚性分类提升为开放式生成推理任务,引入Grand-SMOT基准,提出LLMTrack框架,通过时空融合模块压缩轨迹为语义令牌,提升了生成语义推理能力。

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2602.04802 2026-07-23 cs.CV 版本更新 79%

VISTA-Bench: Do Vision-Language Models Really Understand Visualized Text as Well as Pure Text?

VISTA-Bench: 视觉-语言模型是否真的能像纯文本一样理解可视化文本?

Qing'an Liu, Juntong Feng, Yuhao Wang, Xinzhe Han, Yujie Cheng, Yue Zhu, Haiwen Diao, Yunzhi Zhuge, Huchuan Lu

机构 * Dalian University of Technology(大连理工大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

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

AI总结 VISTA-Bench通过对比纯文本和可视化文本问题,揭示了视觉-语言模型在处理可视化文本时的模态差距,发现模型在语义相同的情况下表现显著下降。

Comments 32 pages, 16 figures

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2607.19194 2026-07-23 cs.RO cs.CV 版本更新 77%

Cognitive Dual-Process Planning for Autonomous Driving with Structured Scene Knowledge and Verifiable Reasoning-Action Consistency

基于结构化场景知识和可验证推理-行动一致性的自动驾驶认知双过程规划

Zhongyao Yang, Haoyu Li, Yu Yan, Zhuangxuan Yu, Jiangfeng Nan, Jinrui Nan

机构 * School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology(北京理工大学机械工程学院) National Engineering Research Center of Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology(北京理工大学电动车辆国家工程研究中心) School of Mechanical Engineering, Southeast University(东南大学机械工程学院)

专题命中 视觉推理 :VLM(abstract,abstract_cn);vision-language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 研究自动驾驶高级规划问题,提出认知双过程规划框架,用S-CoT模式表示场景知识,通过自动数据引擎、视觉仲裁器及验证器实现自适应推理和规则验证,提升规划准确性、逻辑一致性并降低延迟,明确性能下降条件。

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2607.11338 2026-07-23 cs.AI 版本更新 77%

AutoVSR: Automatic Visual-to-Symbolic Reasoning for Symbolic Expression Generation from Circuit Schematic

AutoVSR:用于从电路原理图生成符号表达式的自动视觉到符号推理

Zhe Xiao, Longfei Li, Xu He, Haoying Wu, Zixing Zhang, Mingyu Liu

机构 * Hunan University, Changsha, China(湖南大学) Wuhan University of Technology, Wuhan, China(武汉理工大学) Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China(华中科技大学)

专题命中 视觉推理 :VLM(abstract,abstract_cn);vision language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究旨在解决从电路原理图生成符号表达式的难题,提出AutoVSR框架,利用视觉语言模型,通过重建电路图为可执行中间表示并借助符号求解器推理,引入两项创新提升准确率,在任务中表现优于其他方法,还降低了推理成本和提高了计算效率。

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2605.31119 2026-07-23 cs.RO cs.LG 版本更新 77%

Don't Fool Me Twice: Adapting to Adversity in the Wild with Experience-Driven Reasoning

不要愚弄我两次:通过经验驱动推理在野外适应逆境

Navin Sriram Ravie, Andrew Jong, Krrish Jain, John Liu, Omar Alama, Bijo Sebastian, Sebastian Scherer

机构 * Department of Engineering Design, Indian Institute of Technology, Madras(印度理工学院工程设计系,马德拉斯) Robotics Institute, Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学机器人研究所)

专题命中 视觉推理 :VLM(abstract,abstract_cn);vision-language model(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出一种持续学习框架,使移动机器人能够在线从干扰中学习,通过语义将异常行为归因于原因,从而更好地预测和规划未来。

Comments Accepted at 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

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2607.20197 2026-07-23 cs.CV 新提交 70%

RS-RIE-Bench: Benchmarking Reasoning-Guided Remote Sensing Image Editing

RS-RIE-Bench:推理引导的遥感图像编辑基准测试

Zihan Qin, Boao Xu, Zhao Dong, Yingping Sun, Ziheng Jiao, Junying Wang, Hongwei Wang

机构 * Huawei(华为)

专题命中 视觉推理 :MLLM(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV

AI总结 该研究针对遥感图像编辑,引入RS-RIE-Bench基准,将任务分类,通过特定评估协议和方法评估模型,经实验发现当前模型在推理引导的遥感编辑中有局限,为未来模型提供了基准和研究方向。

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2607.19547 2026-07-23 cs.CV eess.IV 新提交 57%

ChronoStitch: Training-Free Composition of Visual KV Memories for Long-Horizon Temporal Reasoning

ChronoStitch:用于长时程时间推理的视觉键值记忆的免训练组合

Santiram Tiwari, Nishant Sinha, Kunal Kislay

机构 * KGraph AI Solutions Pvt. Ltd.(KGraph人工智能解决方案私人有限公司)

专题命中 视觉推理 :vision-language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 针对长视频问答中视觉KV记忆组合问题,ChronoStitch提出免训练方法,先将键值重基于全局坐标系,解决几何不一致问题,再处理残余内容差距,通过选择性重新计算部分视觉令牌,提升事件排序准确性且运行速度更快。

Comments 6 pages, 4 tables

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2607.19568 2026-07-23 eess.SY cs.SY 新提交 50%

From P&ID Drawings to Process Graphs: A Multimodal Language Model Approach

从管道和仪表图到过程图:一种多模态语言模型方法

Baikai Zhu, Samuel Duong, Javal Vyas, Mehmet Mercangöz

专题命中 视觉推理 :multimodal large language model(abstract)

AI总结 研究针对P&IDs数字化难题,提出基于多模态大语言模型的两阶段工作流程,将其数字化重定义为设备标签提取与拓扑推理,经案例研究评估,该方法比端到端数字化更优,凸显知识引导工作流程在P&ID数字化中的潜力。

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3. 视觉定位与Grounding 14 篇

2607.19857 2026-07-23 cs.CV cs.AI 新提交 84%

Memory-Augmented Multimodal Large Language Models for Small Object Understanding in Streaming Aerial Videos

用于流式航空视频中小目标理解的内存增强多模态大语言模型

Penglei Sun, Yehua Huang, Zhuoli Tao, Xiang Li, Runwei Guan, Yaoxian Song, Kaiyong Zhao, Henghui Ding, Bo Han, Yang Yang, Xiaowen Chu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)) University of Freiburg(弗莱堡大学) Hangzhou City University(杭州城市大学) XGRIDS(XGRIDS公司) Fudan University(复旦大学) Hong Kong Baptist University(香港浸会大学)

专题命中 视觉定位与Grounding :multimodal large language model(title,abstract);MLLM(abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究针对流式航空视频中小目标理解难题,提出像素级开放词汇数据集DroneEyes,以及含语义感知令牌路由器和分层内存库的多模态大语言模型SkyAnchor,从数据和方法角度应对挑战。

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2512.16300 2026-07-23 cs.AI 版本更新 81%

Code-in-the-Loop Forensics: Agentic Tool Use for Image Forgery Detection

循环代码取证:面向图像伪造检测的代理工具使用

Fanrui Zhang, Qiang Zhang, Sizhuo Zhou, Jianwen Sun, Chuanhao Li, Jiaxin Ai, Yukang Feng, Yujie Zhang, Wenjie Li, Zizhen Li, Yifan Chang, Jiawei Liu, Kaipeng Zhang

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室)

专题命中 视觉定位与Grounding :MLLM(summary_cn,abstract_cn);multimodal large language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出ForenAgent框架,通过多轮交互使MLLM自主生成并迭代优化Python工具,提升图像伪造检测的灵活性和可解释性,构建FABench数据集进行系统训练和评估。

Comments 18 pages, 7 figures

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2603.06210 2026-07-23 cs.CV cs.RO 版本更新 81%

VG3S: Visual Geometry Grounded Gaussian Splatting for Semantic Occupancy Prediction

VG3S:基于视觉几何的高斯散射用于语义占用预测

Xiaoyang Yan, Muleilan Pei, Shaojie Shen

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology(电子与计算机工程系,香港科学与技术大学)

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

AI总结 VG3S 通过引入视觉基础模型的几何 grounding 能力,提升语义占用预测的准确性与泛化能力。

Comments Accepted by IROS 2026

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2607.19876 2026-07-23 cs.RO cs.CV 新提交 79%

KineBench: Benchmarking Embodied World Models via IDM-Free Kinematic Grounding

KineBench:通过无逆动力学模型的运动学基础对具身世界模型进行基准测试

Zeyu Liu, Zhangzhe Zhu, Yang Zhang, Chenyou Fan, Chenjia Bai, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom(中国电信人工智能研究院) National University of Singapore(新加坡国立大学) Fudan University(复旦大学) Tsinghua University(清华大学) Shenzhen Research Institute of Northwestern Polytechnical University(西北工业大学深圳研究院)

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

AI总结 研究旨在评估具身世界模型物理一致性,提出无逆动力学模型的KineBench基准测试。利用级联视觉基础模型提取姿态,在物理模拟器中闭环验证,纳入运动学指标,基于ManiSkill3的任务评估EWMs,揭示任务复杂度受限的非线性缩放,为数据缩放策略提供指导。

Comments Accept to ECCV2026

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2606.30201 2026-07-23 cs.CV cs.CL 版本更新 77%

SHOVIR: A Benchmark for Evaluating Vision Shortcut Learning in Radiology Report Generation

SHOVIR:评估放射学报告生成中视觉捷径学习的基准

Filippo Ruffini, Marco Salmé, Rosa Sicilia, Valerio Guarrasi, Paolo Soda

机构 * UniCamillus-Saint Camillus International University of Health Sciences, Rome, Italy(乌尼卡米尔斯-圣卡米卢斯国际健康科学大学,意大利罗马)

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

AI总结 提出SHOVIR基准,通过遮挡实验检测放射学报告生成模型是否依赖视觉捷径而非真实病理证据,发现高报告质量模型未必具有良好空间定位能力。

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2606.21863 2026-07-23 cs.CV 版本更新 70%

Prompt-Calibrated SAM 3 for Open-Vocabulary Remote Sensing Semantic Segmentation

Prompt-Calibrated SAM 3 用于开放词汇遥感语义分割

Yanghui Song, Nanqing Liu, Haonan Yin, Yingjie Gao, Chengfu Yang, Qi Ming

机构 * School of Information Science and Technology, Yunnan Normal University(云南师范大学信息科学与技术学院) School of Computer Science and Engineering, Beihang University(北京航空航天大学计算机科学与工程学院) College of Computer Science, Beijing University of Technology(北京工业大学计算机学院)

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

AI总结 提出ProC-SAM3方法,通过离线提示池、缓存文本嵌入和存在引导残差融合,解决开放词汇遥感语义分割中提示语义覆盖不足、冗余编码和噪声传播问题,在8个基准上平均mIoU达56.1%。

Comments 5 pages, 5 figures. Accepted for publication in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (GRSL)

Journal ref IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 23, 2026, Art. no. 3713378

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2607.18709 2026-07-23 cs.RO 版本更新 67%

RoboInter1.5: A Holistic Intermediate Representation Suite for Embodied World Modeling and Robotic Manipulation

RoboInter1.5:用于具身世界建模和机器人操作的整体中间表示套件

Ziqin Wang, Hao Li, Weijun Wang, Junhao Cai, Jia Zeng, Yilun Chen, Jiangmiao Pang, Si Liu

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

AI总结 研究针对现有机器人数据集问题,基于RoboInter1.0提出RoboInter1.5套件,含多种中间表示资源及相关任务,通过广泛评估证明其为中间表示提供统一时空框架,将其作为双向接口,规范动作空间并约束物理模拟器潜在展开。

Comments 28 pages. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2602.09973

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2607.20152 2026-07-23 cs.LG cs.AI stat.ML 新提交 62%

Active Inference as a Convex Markov Decision Process

作为凸马尔可夫决策过程的主动推理

Nikola Milosevic, Nicolás Hinrichs, Nico Scherf

机构 * Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences(马克斯·普朗克人类认知与脑科学研究所)

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

AI总结 研究将主动推理构建为策略优化,证明其可表述为凸马尔可夫决策过程,分析了相关公式并推导MD算法,表明结合世界模型学习与策略优化能赋予主动推理执行性强化学习结构,为其奠定理论基础。

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2607.19793 2026-07-23 cs.AI cs.CV 新提交 62%

Silent Failures in Multimodal Agentic Search:A Diagnostic Taxonomy and Cross-Judge Evaluation

多模态智能体搜索中的无声故障:一种诊断分类法与跨评判者评估

Zhengxian Wu, Junjie Gao, Kai Yang

机构 * Ant Group(蚂蚁集团)

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

AI总结 研究多模态智能体搜索中无声故障这一隐藏可靠性问题,引入六类分类法,构建轨迹级诊断管道,通过实验表明表面准确性高估真实正确性,且无声故障与能力相关、常转移。

Journal ref SIGIR 2026 SynthIR Workshop

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2607.19376 2026-07-23 q-bio.QM cs.LG 新提交 57%

Refnd: Preventing Data Leakage in Relational Datasets

Refnd:防止关系型数据集中的数据泄露

Anthony Lavertu, Jacob Cote, Jacques Corbeil, Sophie Gobeil, Pascal Germain

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

AI总结 研究针对生化数据机器学习模型评估时因未考虑关系结构致数据泄露问题,提出基于关系生成过程的Refnd划分算法,利用HNSW快速计算近邻图,在抗菌肽数据集验证,性能评估更现实且适用多种数据集。

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2607.20389 2026-07-23 cs.CV 新提交 57%

PercepCap: Video Captioner with Structured Spatio-Temporal Perception

PercepCap:具有结构化时空感知的视频字幕生成器

Yifan Xu, Zihao Wang, Zhixiao Wang, Jiaming Zhang, Yichun Yang, Desen Meng, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Limin Wang

机构 * Nanjing Univerisity(南京大学) Kuaishou Technology(快手科技) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室)

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

AI总结 研究视频字幕生成问题,提出PercepCap框架,遵循感知-描述生成链,设计两阶段训练策略及相关数据构建方法,在评估中优于基线,提升视频字幕生成质量。

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2607.19476 2026-07-23 cs.CV 新提交 57%

Detect Early, Escalate Rarely: Anytime Detection of AI-Generated Video from the Compressed Bitstream

尽早检测,极少升级:从压缩比特流中随时检测人工智能生成的视频

Mert Onur Cakiroglu, Mehmet Dalkilic, Hasan Kurban

专题命中 视觉定位与Grounding :vision-language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 研究从压缩比特流中随时检测人工智能生成视频的问题,核心方法是将任务重定义为流感知并对运动场评分,贡献是重新构建、两个保证及测量前沿,在GenVidBench等上取得较好效果。

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2603.15403 2026-07-23 cs.CV 版本更新 57%

Pointing-Based Object Recognition

基于指目标识的对象识别

Lukáš Hajdúch, Viktor Kocur

机构 * Comenius University, Bratislava, Slovakia(科门纽斯大学,布拉迪斯拉发,斯洛伐克)

专题命中 视觉定位与Grounding :vision-language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种识别人类指目标识的综合流程,结合物体检测、姿态估计和视觉语言模型等方法,通过单张图像重建3D空间信息提升目标识别精度。

Comments Submitted to InnovAIte conference

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2607.20310 2026-07-23 q-bio.NC 新提交 50%

Capturing Inner Experience At Scale: An AI Interviewer Co-Developed with the Founder of a Landmark Phenomenological Method

大规模捕捉内心体验:与一种具有里程碑意义的现象学方法的创始人共同开发的人工智能访谈者

Jona Carmon, Clara Bersch, Charles Fernyhough, Russell T. Hurlburt, Simone Kühn

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

AI总结 研究聚焦于主观体验研究中深度与规模的权衡问题,核心方法是将描述性经验抽样法转化为人工智能访谈者的推理架构,主要贡献是开发出首个基于既定方法研究内心体验的人工智能访谈者及相关平台。

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4. 文档图表理解 1 篇

2607.19910 2026-07-23 cs.CV cs.HC 新提交 83%

MV-Bench: Benchmarking Multimodal Large Language Models for Coordinated Multi-View Interface Construction

MV-Bench:用于协同多视图界面构建的多模态大语言模型基准测试

Yue Zhao, Hongxu Liu, Feiyu Wang, Xiaoyu Yang, Tong Ge, Zhen Yang, Chao Wang, Qiong Zeng

机构 * Shandong Second Medical University(山东第二医科大学) Shandong University(山东大学) Bairong Inc.(百融云创科技股份有限公司) Ke Holdings Inc.(贝壳控股有限公司) School of Computer Science and Technology, Shandong University(山东大学计算机科学与技术学院) Shandong Provincial Key Laboratory of Computing-Network Integration, Shandong University(山东大学计算网络融合技术山东省重点实验室)

专题命中 文档图表理解 :multimodal large language model(title,abstract);MLLM(abstract);分类 cs.CV

AI总结 研究针对多模态大语言模型在协同多视图界面构建评估不足的问题,引入MV-Bench基准,通过多阶段管道转换规范为界面,评估五个模型,发现当前MLLMs虽能再现视觉外观,但在数据语义和交互逻辑生成上有限,迭代改进效果不佳。

Comments Submitted to IEEE VIS 2026

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5. GUI与屏幕智能体 2 篇

2602.01429 2026-07-23 cs.RO 75%

Sem-NaVAE: Semantically-Guided Outdoor Mapless Navigation via Generative Trajectory Priors

Sem-NaVAE: 基于语义引导的室外无地图导航通过生成式轨迹先验

Gonzalo Olguín, Javier Ruiz-del-Solar

机构 * Department of Electrical Engineering & the Advanced Mining Technology Center (AMTC), Universidad de Chile(电气工程系及先进采矿技术中心(AMTC)、智利大学)

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

AI总结 提出Sem-NaVAE方法,结合条件变分自编码器生成多样化轨迹和轻量视觉语言模型进行语义选择,实现室外无地图实时导航,在未见环境中达到90%成功率。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). 8 pages, 5 figures

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 8, pp. 9335-9342, Aug. 2026

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2607.19850 2026-07-23 cs.RO 新提交 67%

SOPD-SocialNav: Selective On-Policy Distillation for Vision-Language Social Navigation

SOPD-SocialNav:用于视觉语言社交导航的选择性在线策略蒸馏

Xinyu Zhang, Zishuo Wang, Ling Xiao

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University(北海道大学信息科学与技术研究生院)

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

AI总结 针对大规模视觉语言模型难部署、轻量级模型社交推理能力不足的问题,提出SOPD-SocialNav方法,通过基于熵的令牌选择机制及温度控制的散度目标,将社交导航知识从大型教师模型转移到轻量级学生模型,实验证明该方法有效。

Comments This paper has been accepted to 2026 WRC Symposium on Advanced Robotics and Automation (WRC SARA)

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6. 幻觉与鲁棒性 6 篇

2607.19701 2026-07-23 cs.CV 新提交 87%

SafeGen: Goal-Conditioned Video Diffusion of Safety-Critical Scenarios for VLM-Based Autonomous Driving

SafeGen:基于视觉语言模型的自动驾驶安全关键场景的目标条件视频扩散

Jiangfan Liu, Zexuan Cui, Tianyuan Zhang, Zonglei Jing, Zonghao Ying, Yaoyuan Zhang, Jiakai Wang, Xiaoqi Jiang, Aishan Liu, Xianglong Liu

机构 * Beihang University(北京航空航天大学) Zhongguancun Laboratory(中关村实验室) Chery Automobile Co., Ltd.(奇瑞汽车股份有限公司)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :VLM(title,summary_cn);分类 cs.CV

AI总结 研究针对VLM在自动驾驶系统中的应用,提出SafeGen框架,将场景生成设为目标条件扩散过程,引入上下文接地最终状态推理和最终状态条件下的视频演化,实验表明该框架能提升评判得分,微调后可提高真实驾驶场景性能。

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