视觉大模型 / VLM

Prior Directions: Why GUI Grounding Gets Locked in the Past

先验方向：为什么GUI grounding会被锁定在过去

Weile Gong, Zijian Lu, Mingcai Chen, Yiping Zuo, Xin He, Weibei Fan

机构 * Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） 纠错

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

AI总结 该研究探究视觉-语言模型的GUI grounding锁定问题，提出先验方向概念，发现其是锁定的关键，移除该方向分量可恢复视觉grounding。

Comments 13 pages, 8 figures. Code: https://github.com/phare111/prior-directions

OmegaUse-OfficeVal: Benchmarking LLM Agents on Long-Horizon Office-Suite Tasks with Economic Grounding

OmegaUse-OfficeVal：基于经济基准的长周期办公套件任务LLM智能体评测基准

Jingbo Zhou, Yusai Zhao, Qi Bao, Jingjia Cao, Zhenghai Chen, Chang Gao, Kaiqi Guo, Muxin Guo, Mingxuan Li, Xinjiang Lu, Yanru Ma, Yixiong Xiao, Zenghui Zhang, Le Zhang, Hua Wu

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 OmegaUse-OfficeVal是带经济基准的长周期办公套件任务LLM智能体评测基准，含100项任务，评测发现前沿LLM成本低速度快但质量未达人类水平，代码与数据集已开源。

Auto-AEG: Scalable Data Construction for Open-Vocabulary Audio Event Grounding

Auto-AEG：用于开放词汇音频事件定位的可扩展数据构建

Zihan Zhang, Xize Cheng, Wenhao Yan, Tong Zhang, Dongjie Fu, Boyun Zhang, Yongbo He, Tao Jin

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

AI总结 研究开放词汇音频事件定位任务，因数据稀缺受限。提出Auto-AEG可扩展管道，通过自动数据构建和模型微调构建监督，结合合成音频与伪标签训练，提升模型性能。

Comments Work in progress

KAMR: Grounding Generation via Knowledge-Aligned Multi-hop Retrieval

KAMR：基于知识对齐多跳检索的接地生成

Xiaochen Wang, Yuan Zhong, Haoyu Wang, Ting Wang, Fenglong Ma

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title)

AI总结 该研究针对多跳检索中三元组排序与监督缺失问题，提出KAMR知识对齐多跳检索器，通过构建部分对齐数据集优化对比目标，在多基准与LLM主干上提升了多跳检索和下游问答性能。

Comments Accepted by COLM'26

Veritas++: Value-aware On-Policy Distillation for Perception-Enhanced AIGI Detection

Veritas++：面向感知增强的AIGI检测的值感知在线策略蒸馏

Hao Tan, Jun Lan, Zichang Tan, Ajian Liu, Zijian Yu, Chuanbiao Song, Huijia Zhu, Weiqiang Wang, Jun Wan, Zhen Lei

机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学先进交叉科学学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学人工智能学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Sangfor Technologies Inc.（深信服科技股份有限公司） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有AIGI检测模型的感知瓶颈，提出Veritas++框架，通过PoRL与VaOPD机制增强感知能力，提升了检测泛化性与效率。

VendorBench-100: A Unified Cross-Paradigm Benchmark for Deepfake Image Detection

VendorBench-100：用于深度伪造图像检测的统一跨范式基准测试

Sharayu N. Deshmukh, Md Rashidunnabi, Nelton Tiago Gemo, Kurundkar G. D., Mahamune M. R., Nilesh K. Deshmukh

机构 * Universidade da Beira Interior（贝拉内斯大学） ； Shri Guru Buddhi Swami College（什里·古鲁·布迪·斯瓦米学院） ； Swami Ramanand Tirtha Marathwada University（斯瓦米拉曼南德·蒂尔塔马哈拉施特拉大学） 纠错

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

AI总结 研究针对深度伪造图像检测的三种范式缺乏通用评估的问题，提出VendorBench-100基准测试，用统一框架评估36个模型，强调现实场景，通过MCC排名，发现ROC-AUC与MCC有差异，还发布评估框架和结果助力后续研究。

Comments Fixed scoring-normalization error in Neural Defend/TruthScan results, revising the central finding: MCC and ROC-AUC are strongly correlated (r ~ 0.86) overall, with only a specific subset showing one-directional threshold miscalibration. Abstract, tables, Discussion, Conclusion updated

Equivariant Eikonal Neural Networks: Grid-Free, Scalable Travel-Time Prediction on Homogeneous Spaces

等变 eikonal 神经网络：齐性空间上无网格、可扩展的走时预测

Alejandro García-Castellanos, David R. Wessels, Nicky J. van den Berg, Remco Duits, Daniël M. Pelt, Erik J. Bekkers

机构 * Amsterdam Machine Learning Lab (AMLab), University of Amsterdam（阿姆斯特丹机器学习实验室（AMLab），阿姆斯特丹大学） ； New Theory（新理论） ； Department of Mathematics and Computer Science, Eindhoven University of Technology（数学与计算机科学系，埃因霍温理工大学） ； Leiden Institute of Advanced Computer Science, Universiteit Leiden（莱顿高级计算机科学研究所，莱顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出将等变神经场与神经 eikonal 求解器结合的新型框架，用于齐性空间等任意黎曼流形的走时预测，经地震走时建模验证，性能优于现有基于神经算子的方法。

VideoNorms: Benchmarking Cultural Awareness of Video Language Models

VideoNorms：视频语言模型文化意识基准测试

Nikhil Reddy Varimalla, Yunfei Xu, Meng Fan Wang, Arkadiy Saakyan, Smaranda Muresan

机构 * Department of Computer Science, Columbia University（哥伦比亚大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本研究推出VideoNorms数据集评估VideoLLMs的文化规范意识，发现模型中文表现逊于英文、提供非语言证据更困难，视频模态必要且规模扩大无分类分数提升，成果助力文化导向的视频模型训练与评估。

Comments 29 pages, 6 figures, 19 tables. IC2S2 2026, C3NLP@ACL 2026

Speech2Grasp: Data-Efficient Transfer of Text-Conditioned Grasp Detection to Speech in Humanoid Robots

Speech2Grasp：面向人形机器人的文本条件抓取检测到语音的高效数据迁移

Hung Nguyen, Kim Nhat Minh Nguyen, Van Duc Vu, Van-Danh Le, Hoang Huy Le, Dinh Tuan Nguyen, Pham Tuyen Le, Van-Truong Nguyen, Quan Nguyen

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

AI总结 本研究提出Speech2Grasp框架，以数据高效方式将文本条件抓取检测模型迁移至语音输入，通过轻量级MLP投影器适配，在人形机器人实验中性能优于级联ASR流水线且延迟更低，为文本系统扩展到语音提供实用范式。

Registration-Grounded Spectral Fusion for Unregistered WLI/NBI Endoscopic Lesion Segmentation

基于配准的光谱融合用于未配准的WLI/NBI内镜病灶分割

Pengyu Jie, Wanquan Liu, Rui He, Pengcheng Li, Weiping Wen, Deyu Meng, Junwei Han, Chenqiang Gao

机构 * The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University（中山大学附属第一医院） ； School of Computer Science and Technology, Hainan University（海南大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学院） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） 纠错

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

AI总结 针对未配准的WLI/NBI内镜病灶分割问题，提出可靠性感知复域融合框架，通过拓扑正则化特征对应与可靠性引导的选择性融合，提升病灶分割性能。

Comments 11 pages

The Easy Trap: Why LLMs Underestimate Misconception-Driven Difficulty

易陷阱：为何大语言模型低估由误解驱动的难度

Amanda La Hadi, Muhammad Johan Alibasa, Guanliang Chen, A. Taufiq Asyhari

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

AI总结 该研究发现，用于教育评估难度估计的LLM会系统性低估由学习者误解驱动的数学题难度，提出“易陷阱”现象，其仅能捕捉难度大致排序，无法反映学生实际认知难度。

Comments This paper poster presented on 19th Educational Data Mining Conference 2026

Teaching Tiny VLA Models Where to Look and How to Move

XS-VLA：将粗粒度空间蒸馏与潜在流匹配相结合用于轻量级机器人控制

Iok Tong Lei, Ying Jie Yap, Wei Huang, Qingchen Xie, Qianzhi Li, Yujie Zhang, Xiaolong Liu, Zhidong Deng

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； National College for Excellent Engineers, Beihang University（北京航空航天大学卓越工程师学院） ； Wuxi Dexteroushands Robotic Technology Co.（无锡灵犀机器人技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出XS-VLA框架，先通过微调从Qwen3-VL-4B向SmolVLM2-0.25B骨干网蒸馏空间语义知识，再用其增强骨干网训练潜在流匹配策略，提升轻量级机器人控制性能，在LIBERO基准测试中表现出色。

Comments Preprint

TANDEM: Temporal-Aware Neural Detection for Multimodal Hate Speech

TANDEM: 面向多模态仇恨言论的时间感知神经检测

Girish A. Koushik, Helen Treharne, Diptesh Kanojia

机构 * Nature-Inspired Computing & Engineering, University of Surrey（Surrey大学自然启发计算与工程系） ； Surrey Centre for Cyber Security, University of Surrey（Surrey大学网络安全中心） 纠错

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

AI总结 提出TANDEM统一框架，通过串联强化学习策略联合优化视觉-语言和音频-语言模型，将音频-视觉仇恨检测转化为结构化推理问题，在HateMM上目标识别F1达0.73（提升30%），并保持精确时间定位。

Comments Accepted to AAAI-ICWSM 2027

Optimal Causal Annotations: An Application to Casenotes in Social Services

批量自适应因果标注

Ezinne Nwankwo, Lauri Goldkind, Angela Zhou

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Fordham University（福特汉姆大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种批量自适应方法，通过优化数据采样策略提高因果效应估计效率，减少标注成本，实验证明在缺失数据下能显著降低均方误差。

Comments Extended journal version. A preliminary version was accepted to AISTATS 2026

Facial-Expression-Aware Prompting for Empathetic LLM Tutoring

面向情感的提示方法用于共情LLM辅导

Shuangquan Feng, Laura Fleig, Ruisen Tu, Philip Chi, Edmund Bu, Melinda Ozel, Junhua Ma, Teng Fei, Virginia R. de Sa

机构 * Neurosciences Graduate Program, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校神经科学研究生项目） ； Department of Cognitive Science, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校认知科学系） ； Department of Computer Science and Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校电气与计算机工程系） ； Department of Mathematics, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校数学系） ； Face the FACS ； Halıcıoğlu Data Science Institute, University of California San Diego（Halıcıoğlu数据科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究了在LLM辅导中整合面部表情信号以提升共情响应的效果，通过四种不同方法对比发现，基于动作单元的条件化能提升对面部表情的共情响应，而引导峰值帧选择优于随机帧输入。

LISA-3D: Lifting Language-Image Segmentation to 3D via Multi-View Consistency

LISA-3D: 通过多视角一致性将语言-图像分割提升至3D

Zhongbin Guo, Jiahe Liu, Wenyu Gao, Yushan Li, Xiaomin He, Chengzhi Li, Ping Jian

机构 * School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology（计算机科学与技术学院，北京理工大学） 纠错

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

AI总结 LISA-3D通过多视角一致性将语言-图像分割提升至3D，提升语言到3D的准确性达15.6个点，仅需11.6M参数，支持零样本部署。

Comments Published as a conference paper at The 9th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV 2026)

Can We Trust AI in 6G? Verifiable and Auditable AI-Driven Trustworthy Wireless Networks

我们能信任6G中的AI吗？可验证且可审计的AI驱动可信无线网络

Genze Jiang, Yizhou Huang, Kezhi Wang

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

AI总结 针对6G中AI在无线网络应用的信任问题，提出基于3GPP规范的机械审计方法与原生审计网络架构，支持AI功能的部署前认证和运行时审计，为AI驱动的可信无线网络提供解决方案。

Comments Submitted for possible journal publication

DuplexGen: Adaptive Synthesis of Human-AI Turn-Taking Dialogues

DuplexGen：人机交替对话的自适应合成

Takyoung Kim, Kang-wook Kim, Sang Hoon Woo, Julia Hirschberg, Gunhee Kim, Dilek Hakkani-Tür

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Seoul National University（首尔大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 DuplexGen框架通过将LLM预测与少量槽级人类偏好标注校准，生成场景自适应交替发言对话，契合人类偏好的效果优于未校准方法，证明人类校准对交替发言合成场景特定性的关键作用。

Comments Manuscript under review

The GIST Korea Test System: A Public-Data Synthetic Model of the Korean Power Grid

GIST 2064节点测试系统：韩国电网的公开数据合成模型

Yun-Su Kim

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

AI总结 基于公开数据构建韩国电网2064节点合成模型，采用多源最短路径重组OpenStreetMap电力层布局，校准线路长度至国家统计值，并验证了潮流收敛性。

Comments 14 pages, 5 figures, 5 tables