视觉大模型 / VLM

Chart Deception in Vision-Language Models: From Vulnerability to Mitigation

视觉语言模型中的图表欺骗：从漏洞到缓解

Ridwan Mahbub, Mohammed Saidul Islam, Md Tahmid Rahman Laskar, Mizanur Rahman, Mir Tafseer Nayeem, Enamul Hoque

机构 * York University（约克大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：vision-language model(title,abstract)；VLM(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 研究视觉语言模型对图表欺骗的鲁棒性，引入VisDeception基准和欺骗分数，发现模型易受影响，提出推理时多智能体缓解框架，揭示可靠性差距，确立相关评估及推理方向以开发更可信的视觉分析VLM。

When Low CER is Not Enough: An Analysis of Hallucinations in Vision-Language OCR Systems on Historical Uruguayan Documents

当低字符错误率还不够时：对乌拉圭历史文档视觉语言OCR系统中幻觉的分析

Marina Gardella, Camilo Mari{ñ}o, Diego Belzarena, Ignacio Ram{í}rez, Gregory Randall, Jean-Michel Morel

专题命中 文档图表理解 ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 研究乌拉圭历史文档视觉语言OCR系统，在Berrutti数据集上对比传统OCR与VLM方法，发现VLM虽CER和WER优，但存在系统性失败模式，揭示了定量性能与转录保真度差距，强调需超越字符级准确性的评估框架。

Visual Information Extraction from Documents via Classification-Guided Large Vision-Language Models

通过分类引导的大型视觉语言模型从文档中提取视觉信息

Huafu Li, Guo Chen, Jia Xia, Lei Wang, Wei Du, Yun Yao, Weijun Peng, Liming Li

机构 * China Mobile Information Technology Co., Ltd.（中国移动信息技术有限公司） ； School of Information Science and Engineering, NingboTech University（宁波诺丁汉大学信息科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 研究从视觉丰富文档提取视觉信息的挑战，提出分类引导大型视觉语言模型框架，通过解耦分类与提取、运用动态提示工程实现零样本推理，在真实数据集上性能超监督基线，为办公自动化文档理解提供高效方案。

Comments 14 pages, 3 figures

Journal ref Scientific Reports 16, 14158 (2026)

DeCoRAG: Cognitive Decoupling and Semantic-Aware Cropping for Complex Document Understanding

DeCoRAG：用于复杂文档理解的认知解耦和语义感知裁剪

Shuo Wang, Kai Zhang, Wenyuan Huang, Yizheng Yu, Xia Liao, Junming Su, Qing Wang, Fang Xi

专题命中 文档图表理解 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对复杂文档理解中多模态检索增强生成的难题，提出DeCoRAG方法，通过认知解耦、建立语义锚及区域感知裁剪机制，提升语义通过率，减少提示令牌，在复杂文档基准测试中取得良好效果。

Comments 11 pages, 4 figures, 8 tables

MM-ARC: Multimodal Adaptive Routing of Capital with Robustness-Audited Strategy Pools

MM-ARC：具有稳健性审核策略池的资本多模态自适应路由

Yang Chen, Yuchen Cao, Jacky Keung, Leilei Gan, Kun Kuang, Yueheng Jiang, Zhaozhao Ma, Jianping Zhu, Fei Wu, Jinpeng Li

专题命中 文档图表理解 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)

AI总结 研究金融交易系统如何转化多模态市场历史，提出MM-ARC方法，通过多视图在不同专家间分配资本，经稳健性审核筛选候选方案，实验显示该方法在夏普比率和最大回撤等指标上优于基线，有相对基准的支持。

TextRich: A Multi-Domain Benchmark for Detecting AI-Generated Text-Rich Images from GPT-Image-2

一个用于检测 GPT-Image-2 生成的含丰富文本图像的多领域基准

Yijin Wang, Shuyi Wang, Wenhan Zhang, Yuqi Ouyang

机构 * College of Computer Science（计算机科学学院） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对现有基准缺乏文本丰富图像检测的问题，构建了包含8602张图像、覆盖6个类别的多领域基准，评估5种检测器，发现性能高度依赖领域且易受JPEG压缩影响。

Evidence Attribution in Visual Document Understanding without Coordinates or Region Labels

无坐标或区域标签的视觉文档理解中的证据归因

Zhuchenyang Liu, Yao Zhang, Yu Xiao

机构 * Aalto University（阿尔托大学） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究视觉文档理解中无坐标或区域标签时的证据归因问题，通过对比坐标与语言接口，发现语言接口能提升证据召回率、降低幻觉率。基于此用引述和检索管道作训练框架，引入GRPO方法，提高了模型严格归因准确率，找到改善归因的实用路径。