视觉大模型 / VLM

DDVT: Dynamic Dual-level Vision Transformer Fusion Network for Answer Grounding in Visual Question Answering

DDVT：用于视觉问答中答案定位的动态双级视觉Transformer融合网络

Yue Zhang, Xiangyu Li, Wanshu Fan, Xin Yang, Dongsheng Zhou

机构 * National and Local Joint Engineering Laboratory of Computer Aided Design, School of Software Engineering, Dalian University（大连大学软件工程学院计算机辅助设计国家地方联合工程实验室） ； School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 研究视觉问答中答案定位问题，提出动态双级视觉Transformer融合网络DDVT，含问题引导的动态区域级模块和跨模态多尺度聚合模块，能精确定位相关视觉内容并融合文本特征，实验证明其性能优于现有方法。

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EchoVLM: Dynamic Mixture-of-Experts Vision-Language Model for Universal Ultrasound Intelligence

EchoVLM：面向通用超声智能的动态专家混合视觉语言模型

Chaoyin She, Ruifang Lu, Lida Chen, Wei Wang, Qinghua Huang

机构 * School of iOPEN, Northwestern Polytechnical University（iOPEN学院，西北工业大学） ； The First Affiliated Hospital of Sun Yat-Sen University（中山大学附属第一医院） ； College of Mechanical Engineering, Tongji University（同济大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出EchoVLM，通过动态混合专家架构提升超声图像的多任务诊断效率，实验表明其在报告生成任务中BLEU-1和ROUGE-1得分显著提升。

Are Prompt Optimizers Blind? Cross-Modal Visual Feedback for Automatic Prompt Optimization

提示优化器是盲目运行的吗？用于自动提示优化的跨模态视觉反馈

Haoyue Liu, Xiaoyu Ma, Ye Chen, Yuexian Zou, Xiaoying Tang

专题命中 视觉问答 ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究多模态任务中自动提示优化的盲目性问题，提出跨模态视觉反馈方法，含故障条件视觉诊断和错误感知聚合阶段，在多个VQA数据集和目标VLM上效果显著，能提升分数且优化器可跨模型转移。

PathScale-R1: Cross-scale Reasoning for Pathological Image Analysis

PathScale-R1：用于病理图像分析的跨尺度推理

Chi Phan, Tianyi Zhang, Yufeng Wu, Qiaochu Xue, Jiajie Zhang, Linghan Cai, Zeyu Liu, Sudong Wang, Yueming Jin, Dan Hu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； PuzzleLogic Pte Ltd（拼图逻辑私人有限公司） ； Fujian Medical University Cancer Hospital & Fujian Cancer Hospital（福建医科大学附属肿瘤医院） 纠错

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

AI总结 研究针对病理诊断多尺度需求及现有模型局限，引入抗捷径跨尺度病理推理框架，设计相关策略构建PathScale-VQA基准，经优化得到PathScale-R1，实验证明其在跨尺度推理任务性能及对单尺度病理VQA的有效迁移。

Enhancing Pathological VLMs with Cross-scale Reasoning

增强病理视觉语言模型的跨尺度推理能力

Chi Phan, Tianyi Zhang, Qiaochu Xue, Yufeng Wu, Dan Hu, Zeyu Liu, Sudong Wang, Yueming Jin

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系） ； PuzzleLogic Pte Ltd（PuzzleLogic私人有限公司） ； Department of Pathology, Fujian Medical University Cancer Hospital & Fujian Cancer Hospital（福建医科大学附属肿瘤医院病理科暨福建省肿瘤医院） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出首个跨尺度训练与评估范式，通过多倍率视觉问答任务增强病理视觉语言模型的跨尺度推理能力，并构建高质量基准数据集Scale-VQA及模型ScaleReasoner-R1，实现最优性能。

Comments MICCAI 2026

Does Faithfulness-Guided Alignment Hurt Accuracy? Unlocking Accurate and Faithful Post-Retrieval Reasoning

CRAFT: 通过强化学习进行多跳问答的校准推理与答案忠实轨迹

Yu Liu, Wenxiao Zhang, Diandian Guo, Cong Cao, Fangfang Yuan, Qiang Sun, Yanbing Liu, Jin B. Hong, Zhiyuan Ma

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

AI总结 CRAFT通过强化学习框架提升多跳问答的推理准确性和答案忠实度，结合确定性奖励和判官奖励，增强推理轨迹的可审计性与语义一致性。