视觉大模型 / VLM

CAST: Mitigating Object Hallucination in Large Vision-Language Models via Caption-Guided Visual Attention Steering

CAST：通过字幕引导的视觉注意力调控缓解大型视觉语言模型中的物体幻觉

Qiming Li, Zekai Ye, Xiaocheng Feng, Weihong Zhong, Libo Qin, Ruihan Chen, Lei Huang, Baohang Li, Kui Jiang, Yaowei Wang, Ting Liu, Bing Qin

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

AI总结 本研究针对大型视觉语言模型的物体幻觉问题，提出无需训练的即插即用方法CAST，通过字幕引导的视觉注意力调控，在低推理成本下平均降低物体幻觉6.03%，实现最优性能。

BioPro: Towards Difference-Aware Gender Fairness for Vision-Language Models

BioPro: 关于差分意识的性别公平性在视觉-语言模型中

Yujie Lin, Jiayao Ma, Qingguo Hu, Wenbo Li, Genji Li, Derek Wong, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； Department of Computer and Information Science, University of Macau（澳门大学计算机与信息科学系） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 BioPro通过差分意识的性别公平性方法，在视觉-语言模型中实现选择性去偏，减少中性情境中的性别偏见同时保持显性情境中的性别忠实性。

Comments ACM Multimedia 2026

LabRobFail: A Benchmark for Robotic Failure Analysis in Chemical Self-driving Laboratory

LabRobFail：化学自动驾驶实验室中机器人故障分析的基准

Haobo Wang, Baoli Sun, Anqi Zou, Dongsheng Huang, Zelin Lv, Ning Wang, Rui Li, Dongzhan Zhou, Weiyu Guo, Zhihui Wang, Wanli Ouyang

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

AI总结 针对化学自动驾驶实验室中机器人可靠性受化学实验特性限制、故障数据稀缺及评估协议缺乏等问题，引入LabRobFail框架，通过注入故障构建数据集，开发专门模型，提升故障检测等能力及下游任务成功率。

Comments Under review. Haobo Wang and Baoli Sun contributed equally. Code and data: https://github.com/Su-ISE-2001/SciRobo

SMSP: A Plug-and-Play Strategy of Multi-Scale Perception for MLLMs to Perceive Visual Illusions

SMSP：多尺度感知的插件策略用于MLLMs感知视觉错觉

Jinzhe Tu, Ruilei Guo, Zihan Guo, Junxiao Yang, Shiyao Cui, Minlie Huang

机构 * The Conversational AI (CoAI) group, DCST, Tsinghua University（清华人工智能（CoAI）小组，DCST，清华大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SMSP策略，通过抑制高频背景以提升MLLMs对视觉错觉的识别能力，实验表明其显著提高模型性能。

Semantic Evidence Regulation via Relational Bias for Zero-Shot Object Navigation

通过关系归纳偏差重新思考具身导航

Weitao An, Chenghao Xu, Xu Yang, Cheng Deng

机构 * School of Electronic Engineering, Xidian University（西安电子科技大学电子工程学院） ； School of Information Science and Engineering, Hohai University（河海大学信息科学与工程学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：VLM(abstract_cn)

AI总结 提出DB-Nav框架，利用激活偏置和抑制偏置双关系偏置重塑搜索空间，通过关系激活-抑制探索图调节前沿探索，显著提升目标导航成功率和路径效率。