视觉大模型 / VLM

PerceptionBench: Evaluating Atomic Visual Perception in Multimodal Large Language Models

感知基准：评估多模态大语言模型中的原子视觉感知

Zichao Lin, Yifeng Xie, Bowen Qu, Haiming Wang, Jia Li, Haoning Wu, Yuhao Dong, Zuhao Yang, Jinguo Zhu, Haoyu Lu, Zijia Zhao, Tongtian Yue, Zhangyang Qi, Junwei Yang, Mengfan Dong, Peizhou Cao, Chenzhuang Du, Zaida Zhou, Haotian Yao, Hao Yang, Hongcheng Gao, Lin Sui, Weihong Li, Xinxing Zu, Jia Chen, Yao Wang, Xiaoxue Wu, Yalin Wang, Y. Charles, Yiping Bao, Yangyang Liu, Zhiqi Huang, Xinyu Zhou

机构 * Moonshot AI（登月人工智能） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(title,abstract)；MLLM(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 介绍用于评估多模态大语言模型原子视觉感知能力的PerceptionBench基准，通过自下而上方法构建错误分类法及相关问题，测试16个前沿模型，发现原子感知待解决，该基准为衡量MLLM视觉感知边界提供标准。

VetClaw: An Edge-Cloud Multimodal Agentic System for Veterinary Disease Screening

VetClaw：一种用于兽医疾病筛查的边缘云多模态智能系统

Syed Mhamudul Hasan, Anas AlSobeh, Hussein Zangoti, Abdur R. Shahid

机构 * Southern Illinois University（南伊利诺伊大学） ； Utah Valley University（犹他谷大学） ； Jazan University（吉赞大学） 纠错

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

AI总结 VetClaw是用于兽医疾病筛查的边缘云多模态智能系统，用相机模块采集图像等并发送至视觉语言模型分类。它分离智能体交互与工作流编排，超越静态图像分类，症状引导和多模态输入提升性能，将静态模型转变为多功能安全感知系统。

When Do Agent Loops Mistake Stagnation for Progress? Self-Evaluation Bias and Externally Grounded Verification in Long-Running Autonomous LLM Agent Loops

智能体循环何时会将停滞误认为进步？长期运行的自主语言模型智能体循环中的自我评估偏差与外部基础验证

Hyundoo Park, Byungho Choi

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

AI总结 研究长期运行的自主智能体循环中自我评估偏差导致的“进步幻觉”问题，通过构建测试平台，控制评估者信息通道类型，发现自我报告无意义，带内评判者也有偏差，指出开放式目标需带外评估，强调评估者依据对结果的重要性。

Comments 23 pages. Preregistered pilot measurement study. Also deposited on Zenodo (concept DOI 10.5281/zenodo.21594735)