视觉大模型 / VLM

Position, Not Provenance: Separating Reasoning Mediation from Sycophancy in Medical Vision-Language Models

位置，而非来源：在医学视觉-语言模型中分离推理中介与逢迎行为

Supratik Bhowal, Subhrajyoti Basu, Aritra Gir Mahanta, Anik Pal Chowdhury

机构 * IEM Kolkata（印度工程管理学院 Kolkata校区） ； School of UEMK Kolkata（UEMK Kolkata学院） ； Heritage Institute of Technology Kolkata（加尔各答遗产技术学院） ； Indian Institute of Information Technology, Kalyani（卡利亚尼印度信息技术学院） 纠错

专题命中 视觉问答 ：LLaVA(summary_cn,abstract)；vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本研究提出CoT-Mediate框架，结合双臂协议与来源控制干预，在VQA-RAD数据集上评估LLaVA-Med和MedGemma，发现上下文位置而非声明来源是医学VLMs使用生成推理的主要决定因素。

PathView-Bench: Can Multimodal Large Language Models Achieve Fine-grained Multiscale Understanding of Pathology Images?

PathView-Bench：多模态大语言模型能否实现病理图像的细粒度多尺度理解？

Zongyi Chen, Yu Liang, Jie Lin, Liansheng Wang

机构 * National Institute for Data Science in Health and Medicine, Xiamen University（厦门大学健康与医学数据科学国家研究院） 纠错

专题命中 视觉问答 ：multimodal large language model(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对现有病理多模态基准的不足，推出PathVU基准，评估发现主流MLLMs在多尺度病理图像细粒度视觉任务上存在显著局限，为相关模型的开发评估提供了可复现基础。

LoMeVQA: A Comprehensive Benchmark for Longitudinal Medical VQA

LoMeVQA：纵向医学视觉问答综合基准

Zhilin Wu, Zhangkai Ni, Chengmei Yang, Longzhen Yang, Yihang Liu, Ying Wen, Lianghua He

机构 * Tongji University（同济大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual reasoning(abstract)；visual question answering(abstract)；grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)

AI总结 该研究提出纵向医学视觉问答基准LoMeVQA，发现现有多模态大语言模型在该任务上时间推理能力不足，推出MedLong-8B实现最优性能，并开展相关分析。

Comments 23 pages, 17 figures, 7 tables. Code and data: https://github.com/pepperbubble/LoMeVQA

MedHallTune: An Instruction-Tuning Benchmark for Mitigating Medical Hallucination in Vision-Language Models

MedHallTune：用于缓解视觉-语言模型中医患幻觉的指令调优基准

Qiao Yan, Yuchen Yuan, Xiaowei Hu, Yihan Wang, Jiaqi Xu, Xiwen Wu, Jinpeng Li, Chi-Wing Fu, Pheng-Ann Heng

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

AI总结 本研究提出MedHallTune基准，用于评估和缓解医疗视觉-语言模型的幻觉，实验表明用该基准微调模型可提升幻觉管理能力与下游VQA任务零样本性能，助力开发更可信的医疗视觉-语言模型。

ViewMind3D: Modular View-Aware Inference for Training-Free 3D-QA

ViewMind3D：用于无需训练的3D问答的模块化视图感知推理

Ping-Kun Chiang, Kun-Ru Wu, Po-han Li, Sandeep Chinchali, Ufuk Topcu, Yu-Chee Tseng

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出无需训练的模块化框架ViewMind3D，将3D-QA分解为四个组件，在ScanQA和SQA3D上实现竞争力性能，证明通用LLMs与VLMs的模块化编排可实现有效3D推理。

LEDGERMIND: Provenance-Constrained Multimodal Agentic Reasoning with a Structured Evidence Ledger

LEDGERMIND：基于结构化证据账本的溯源约束多模态智能体推理

Enjun Du, Hange Zhou, Chenxu Du, Siyi Liu, Zirong Chen, Ziyu Zheng, Yongqi Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Sussex（萨塞克斯大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(abstract)；grounding(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出LedgerMind，通过结构化证据账本及三层依据协议等组件，解决多模态智能体推理中最终答案准确率无法反映轨迹可信度的问题，在多模态基准上同时提升了答案准确率与轨迹可信度。

Thinking Once Is Enough: Intermediate-Layer Evidence Routing for High-Resolution VQA

一次思考足矣：面向高分辨率视觉问答的中间层证据路由

Zhongkuan Mao, Xianjie Liu, Tianyu Meng, Yidong Wang, Wenzhuo Zhao, Ronghao Xian, Yao Jiang, Fei Shen, Junfeng Fang, Yong Dai, Yi Zhang, Keren Fu

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文针对高分辨率视觉问答提出无需训练的Thinking-Once证据路由方法，通过利用中间层留存的细粒度证据，在多个基准上提升性能并降低内存与推理时间。

Models for minimalist RAG: B1ade 335M Embedding and 1B Parameter Small Language Models

极简RAG的模型：B1ade 335M嵌入模型与1B参数小型语言模型

Shreyas Subramanian, Mecit Gungor, Vikram Elango

机构 * Amazon（亚马逊公司） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出含B1ade-embed嵌入模型与B1ade-1B小型语言模型的高效极简RAG架构，其在多QA基准及RAG评估中表现优异，还涌现出无明确监督的来源引用能力，验证了资源高效RAG的可行路径。

Comments 28 pages, 3 figures. Submitted to COLM 2026

Sign Language Question Answering: A New Task, Benchmark, and Baseline for Sign Language Understanding

手语问答：手语理解的新任务、基准与基线模型

Shiwei Gan, Lichen Wang, Xiao Liu, Yafeng Yin, Kuizhuang Liu, Sanglu Lu, Lei Xie

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

AI总结 该研究提出手语问答新任务，构建基于PHOENIX14T与CSL-Daily的SignQA基准，设计带特定模块的基线模型，实验显示其在各问题类别上优于代表性视觉-语言模型。

Regularizing modality contribution drift in multimodal continual learning

多模态持续学习中模态贡献漂移的正则化

Zhen Zhang, Jielei Chu, Bin Liu, Tianrui Li

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University（西南交通大学计算机与人工智能学院） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对多模态持续学习中的模态贡献漂移问题，提出含基于重放和无重放版本的CMCDR方法，经实验验证其通用性与有效性。