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AI 大模型

视觉大模型 / VLM

视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。

2026-08-03 至 2026-08-03 共收录 11 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. VLM训练与架构 11 篇

2607.29367 2026-08-03 cs.CV 新提交 91%

SatEdit: Mask-Conditioned Image Editing via VLM-Guided Segment Annotation

SatEdit:基于VLM引导的区域标注的掩码条件卫星图像编辑

Muhammad Talha, Muhammad Ahmed Amer

专题命中 VLM训练与架构 :VLM(title,title_cn);vision-language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 SatEdit是基于VLM引导区域标注的卫星图像编辑框架,通过未标注图像构建监督信号,经LoRA微调后在对比中实现最高掩码区域语义对齐,为卫星图像编辑提供了数据高效的可行方案。

Comments 14 pages, 5 figures

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2607.26947 2026-08-03 cs.CV cs.AI 版本更新 87%

Progressive Multimodal Alignment for Continual Instruction Tuning

用于持续指令微调的渐进式多模态对齐

Duzhen Zhang, Yahan Yu, Qiaoyi Su, Jiahua Dong, Tielin Zhang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, Chinese Academy of Sciences(中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心) Kyoto University(京都大学) Migu Culture Technology Co.,Ltd.(咪咕文化科技有限公司) State Key Laboratory of Brain Cognition and Brain-inspired Intelligence Technology(脑认知与类脑智能技术国家重点实验室)

专题命中 VLM训练与架构 :MLLM(summary_cn,abstract);multimodal large language model(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对多模态持续指令微调中投影器级遗忘问题,提出渐进式多模态对齐框架PMA,以亚线性参数增长平衡稳定性与可塑性,在多基准实验中提升了现有方法性能且适配多种MLLM主干。

Comments Accepted by ACM MM2026

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2607.29412 2026-08-03 cs.CV 新提交 86%

Role-Break in Attention Heads: Understanding and Detecting Hallucinations in VLMs

注意力头中的角色断裂:理解和检测视觉语言模型中的幻觉

Mingyu Wang, Weilin Jin, Wenbo Li, Haoyang Huang, Nan Duan, Tong Jia, Chaoran Luo, Ying Li

专题命中 VLM训练与架构 :VLM(summary_cn,abstract);vision-language model(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV

AI总结 该研究提出注意力头的角色断裂现象,构建无需微调的轻量级线性检测器,在6个VLMs和4个基准上平均AUROC达93.23,可检测VLM幻觉并支持干预操作。

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2607.29545 2026-08-03 cs.CV 新提交 84%

MoRoute: Dynamic Routing for In-Context Multimodal Video Generation

MoRoute:面向上下文多模态视频生成的动态路由

Chong Gao, Jie Ma, Zhan Peng, Chongxiao Wang, Haoxue Wu, Jun Liang, Guanbin Li, Jing Li

机构 * Sun Yat-sen University(中山大学) HUJING Digital Media & Entertainment Group(沪景数字媒体娱乐集团) Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学)

专题命中 VLM训练与架构 :VLM(summary_cn,abstract);vision-language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 MoRoute是采用动态层路由连接VLM与视频DiT的多模态视频生成框架,在三个基准数据集上均优于现有最优方法,提升了视频生成与编辑的性能。

Comments Project page: https://orange-3dv-team.github.io/MoRoute/

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2607.23909 2026-08-03 cs.LG cs.RO 版本更新 84%

WorldDiT: A Unified Diffusion Architecture for World and Action Modeling

WorldDiT:用于世界和动作建模的统一扩散架构

Sen Wang, R. Gnana Praveen, Bidhan Roy, Marcos Villagra

专题命中 VLM训练与架构 :VLM(summary_cn,abstract);vision-language model(abstract);分类 cs.LG

AI总结 研究提出WorldDiT统一扩散架构,结合动作生成与视觉世界建模,不依赖大型预训练VLM动作主干,在四个LIBERO模拟套件中表现出色,处于帕累托前沿,为未来扩展研究提供了低于十亿参数的基线。

Comments 9 pages, 4 figures

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2605.25333 2026-08-03 cs.CV 版本更新 70%

Teaching Video Generators to Remember: Eliciting Dynamic Memory for Out-of-Sight State Evolution

教会视频生成器记忆:为不可见状态演化引出动态记忆

Tianshuo Xu, Yichen Xie, Depu Meng, Chensheng Peng, Quentin Herau, Bo Jiang, Yihan Hu, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition(应用直觉) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)

专题命中 VLM训练与架构 :VLM(abstract,abstract_cn);分类 cs.CV

AI总结 针对视频生成模型在观测中断时状态冻结的问题,提出ReMind框架,通过面向记忆的数据构建、事件感知训练和缓存适配,利用KV缓存机制实现动态记忆,在STEVO-Bench和恢复任务上取得最佳成绩。

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2607.28986 2026-08-03 cs.CV cs.AI cs.CL cs.MA 新提交 62%

Adjudicated Captioning: Multi-Agent Alignment Scoring and Consensus-Distilled Beam Arbitration for Strict Zero-Shot Image Captioning

裁决式字幕生成:用于严格零样本图像字幕生成的多智能体对齐评分与共识蒸馏束仲裁

Duy Tran Thanh, Thien-Phuc Doan, Long Nguyen-Vu, Ngo Tan Vu Khanh

机构 * AI Platform OneNexus, OneMount(OneMount AI平台OneNexus) School of Electronic Engineering, Soongsil University(崇实大学电子工程学院) MoAdata(MoAdata公司) University of Economics Ho Chi Minh City (UEH)(胡志明市经济大学)

专题命中 VLM训练与架构 :grounding(abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 该研究提出裁决式字幕生成多智能体框架,通过多阶段对齐评分与共识蒸馏重排序,在不微调IFCap的情况下,显著提升COCO等数据集的零样本图像字幕生成性能,且可跨数据集迁移。

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2603.13415 2026-08-03 cs.CV 版本更新 57%

Distance-aware Soft Prompt Guidance for Multimodal Valence-Arousal Estimation

面向距离的软提示学习用于多模态愉悦-唤醒估计

Byeongjin Jung, Chanyeong Park, Sejoon Lim

机构 * Graduate School of Automobile and Mobility(汽车与移动研究生院) Department of Automobile and IT Convergence(汽车与IT融合系)

专题命中 VLM训练与架构 :vision-language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种多模态框架,通过引入距离感知的软提示学习,提升多模态愉悦-唤醒估计的精度,在无约束场景中取得良好效果。

Comments 8pages

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2026, pp. 5294-5301

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2607.29069 2026-08-03 cs.DC 新提交 50%

Rethinking AI Cloud Infrastructure for Agentic Serving Systems with the Aries Experimentation Framework

基于Aries实验框架重新思考智能体服务系统的AI云基础设施

Leonid Kondrashov, Hongrui Liu, JooYoung Park, Boxi Zhou, Zonghao Liu, Chengzhi Lu, Riccardo Mancini, Esha Choukse, Haris Javaid, German Sviridov, Tao Peng, Chen Zhao, Anastasia Avdeeva, Aleksei Gusev, Marios Kogias, Luo Mai, Dmitrii Ustiugov

专题命中 VLM训练与架构 :grounding(abstract)

AI总结 该研究针对自主智能体对传统LLM服务的挑战,提出Aries全栈实验框架,通过实验揭示服务系统的关键瓶颈,探讨智能体原生服务系统的设计愿景。

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2607.28637 2026-08-03 cs.CL 新提交 50%

ZeroR@CHiPSAL 2026: Two-Stage Vision-Language Adaptation with Contrastive Learning for Nepali Meme Classification

ZeroR@CHiPSAL 2026:用于尼泊尔表情包分类的对比学习两阶段视觉-语言适配

Nitiz Khanal

机构 * Pulchowk Campus, Institute of Engineering, Tribhuvan University(特里布万大学工程学院普尔乔克校区)

专题命中 VLM训练与架构 :vision-language model(abstract)

AI总结 该研究针对尼泊尔表情包多模态仇恨言论与情感检测任务,适配RA-HMD框架,采用两阶段视觉-语言对比学习方法,取得两项任务的优异排名,为低资源南亚语言适配大模型提供了见解。

Comments 9 pages, 2 figures, system description paper for the CHiPSAL 2026 shared task at LREC 2026

Journal ref Proceedings of the Second Workshop on Challenges in Processing South Asian Languages (CHiPSAL 2026) @ LREC 2026, pages 275-283, Palma, Mallorca, Spain, 16 May 2026. ELRA Language Resources Association (ELRA). ISBN 978-2-493814-66-1

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2606.01049 2026-08-03 cs.CL 版本更新 50%

Beyond Captions: Context-Grounded Reconstruction for Biomedical Multimodal Continued Pretraining

PMC-InterCPT:重新思考用于多模态持续预训练的医学交错数据

Guanghao Zhu, Zeyu Liu, Zhitian Hou, Pengkai Wang, Zhijie Sang, Yang Yu, Minheng Ni, Wenjun Wang, Yanggan Gu, Shuo Cai, Congkai Xie, Jianmin Wu, Hongxia Yang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) Sun Yat-sen University(中山大学) InfiX.ai PolyU-Daya Bay Technology and Innovation Research Institute(PolyU-大亚湾技术与创新研究院)

专题命中 VLM训练与架构 :LLaVA(abstract)

AI总结 针对医学多模态持续预训练中图像-文本对数据存在的上下文缺失、结构噪声等问题,提出PMC-InterCPT交错语料库,通过恢复缺失标题、清洗文本、重建交错样本及LLM监督过滤,结合模态感知重采样,有效提升医学与通用多模态性能。

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