视觉大模型 / VLM

FairForensics: Seeing Expressions and Parsing Demographics via Vision-Language Modeling for Generalizable Fair Deepfake Detection

FairForensics：基于视觉-语言建模的通用公平深度伪造检测——表情感知与人口统计解析

Yaning Zhang, Jiao Wu, Zan Gao, Linlin Shen

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Shandong Artificial Intelligence Institute（山东省人工智能研究院） ； Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（齐鲁工业大学（山东省科学院）） ； Tianjin University of Technology（天津理工大学） 纠错

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

AI总结 本文构建人口统计平衡的深度伪造检测基准，提出FairForensics视觉-语言模型，通过表情感知与人口统计正则化实现通用公平检测，在基准上达到泛化与公平性的SOTA。

DeceptionX: From Multimodal Evidence to Explainable Deception Detection

DeceptionX: 基于多模态大语言模型的可解释欺骗检测

Jiayu Zhang, Shuo Ye, Jiajian Huang, Yawen Cui, Taorui Wang, Wei Xia, Zeheng Wang, Haowen Tang, Yelin Wang, Hui Ma, Zitong Yu

机构 * Great Bay University（大湾区大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出DeceptionX框架，将欺骗检测从黑箱分类转变为可解释的观察-思考-总结推理过程，通过构建DeceptChain数据集和三阶段训练管道，在标准基准上超越现有方法，同时提供专家级可解释推理路径。

Few-Shot Concept Prompt Learning for Segmentation Foundation Models via Visual Grounding

基于视觉定位的分割基础模型少样本概念提示学习

Rahul Venkataramani, Rachana Sathish

机构 * Advanced Technology Group（先进技术集团） ； GE HealthCare（GE医疗） 纠错

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

AI总结 该研究针对分割基础模型在临床任务中表现不足的问题，提出FS-CPL方法，通过视觉定位学习概念提示，在四个医学影像基准上取得显著性能提升，且与骨干网络无关。

CeQe: Grounding Lexical Retrieval in Semantic Evidence

CeQe：在语义证据中实现词汇检索

Adam Kahirov, Umesh Deshpande, Swaminathan Sundararaman

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

AI总结 针对BM25的语义词汇鸿沟问题，本文提出CE-QE方法，利用交叉编码器的语义检索结果扩展BM25查询，在多个BEIR数据集上显著提升检索性能且不修改底层索引。

Credit the Right Box: Marginal Contribution Assignment for Structured Visual Perception

为正确的边界框分配信用：结构化视觉感知的边际贡献分配

Xinheng Han, Jianfei Wang, Yu Chen, Xiang Wang, Shuai Li, Weixing Li, Feng Pan

机构 * Amap, Alibaba Group（高德，阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型结构化视觉感知中响应级监督的粒度不匹配问题，提出MCR-GRPO框架，通过边界框级边际贡献分配优化，在多个基准上取得了优于现有GRPO基线的最先进性能。

Mastering PokeGym: Graph-Guided Multimodal Evolution at Test Time

PokeGym: 一种以视觉驱动的长周期基准用于视觉-语言模型

Ruizhi Zhang, Ye Huang, Yuangang Pan, Chuanfu Shen, Zhilin Liu, Ting Xie, Haijun Lei, Lixin Duan

机构 * SIAS, UESTC（电子科技大学深圳高等研究院） ； CFAR/IHPC A*STAR（新加坡科技研究局高性能计算研究所） 纠错

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

AI总结 PokeGym通过复杂的3D开放世界游戏评估视觉-语言模型在长周期任务中的表现，揭示了物理死锁恢复是当前模型的主要瓶颈，并发现高级模型存在元认知分歧。

Comments Tech report

GARDRec: Decision-Level Graph Grounding for Large Language Model Recommendation

GARDRec：面向大语言模型推荐的决策级图接地方法

Yong Wang, Hongliang Sun, Jinlan Liu, Hua Zhang, Dianbo Sui, Dianhui Chu, Zhiying Tu

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title)

AI总结 本文针对现有图增强型LLM推荐器排序决策受用户-物品关系约束弱的问题，提出GARDRec框架，通过图接地技术提升下一项推荐的候选排序性能，经实验验证其优于代表性基线。

Comments 18 pages, 2 figures

Assessing the Benefits of Combining Advanced Deep Learning Techniques for Post-Disaster Building Damage Assessment from UAV Imagery

结合先进深度学习技术的优势，从无人机影像中评估灾后建筑物损毁情况

Huy Quang Ung, Guillaume Habault, Roberto Legaspi, Hao Niu, Lian Cao, Masato Taya

机构 * KDDI Research, Inc.（KDDI研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出将CV模型与LVLM结合的混合框架，在RescueNet、FloodNet基准上评估，可准确统计灾后建筑物损毁情况，性能优于单独基准模型且仅需少量标注数据，相关资源公开。

Comments Accepted at ECMLPKDD 2026, 31 pages (including appendix), 18 figures

Scene2Sound: Auditory-Grounded Soundscape Generation for 3D Gaussian Worlds

Scene2Sound：面向3D高斯世界的听觉锚定声景生成

Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama

机构 * Hokkaido University（北海道大学） 纠错

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

AI总结 Scene2Sound是一个无训练框架，通过听觉锚定和高斯集匹配为3D高斯世界生成空间一致的声景，在保留音频质量的同时解决了现有方法空间不一致的问题，经实验和用户研究验证有效。

Comments 14 pages. Project page: https://masaki-lmd.github.io/scene2sound/

Hand-Object Interaction in the Age of Large Foundation Models:Reconstruction, Generation, and Embodied Transfer

大基础模型时代的手物交互：重建、生成与具身迁移

Weiquan Lin, Yu Deng, Shiyang Liu, Luping Xiao, Xu Tang, Junzhi Yu, Jiaolong Yang, Lei Zhang, Xingyu Chen

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

AI总结 本综述系统梳理大基础模型在手物交互（HOI）领域的应用，建立基础模型子先验分类，分析其在HOI任务与机器人学习中的作用，总结数据集与评估协议并展望未来方向。

ABRA: Teleporting Fine-Tuned Knowledge Across Domains for Open-Vocabulary Object Detection

ABRA：跨领域细调知识的传送用于开放词汇物体检测

Mattia Bernardi, Chiara Cappellino, Matteo Mosconi, Enver Sangineto, Angelo Porrello, Simone Calderara

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学） 纠错

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

AI总结 ABRA通过在预训练检测器的权重空间中将类别特定检测知识从标注源域传输到目标域，解决领域偏移下的开放词汇物体检测问题，实验表明其在多种恶劣条件下有效。

Comments Paper under consideration for acceptance at Pattern Recognition Letters

VespaSeg: A Resource-Aware Ground-then-Segment Pipeline for Referring Expression Segmentation

VespaSeg：一种用于指代表达分割的资源感知“先定位后分割”流水线

Savindu Dilshan Wickramasinghe

机构 * University of Moratuwa（莫拉图瓦大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；grounding(abstract)

AI总结 本文针对指代表达分割中整体式模型部署成本高的问题，提出模块化流水线VespaSeg，采用轻量型视觉-语言模型定位与MobileSAM分割，经适配后在RefCOCO数据集上实现高精度，且内存占用低、推理速度快。

Comments 5 pages, 3 figures. Code and result artifacts: https://github.com/Savidilsh/VespaSeg

Counting the Cost of War Under Satellite Embargo: Zero-Shot Estimation of Impacted Infrastructure

卫星禁运下的战争损失统计：受影响基础设施的零样本估计

Saleh Sakib Ahmed, M. Sohel Rahman

机构 * Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉国工程技术大学） 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 针对冲突区人道主义救援中受影响建筑估计受卫星数据禁运阻碍的问题，提出基于打击前地图的零样本几何投影方法，引入两项技术创新，在2026年中东冲突数据上验证了深度增强大视觉语言模型的优势，确立了混合零样本危机映射范式。

MemoryForge: Synthesize Lifelong Memory for Human-Like LLM Agents

MemoryForge：为类人LLM智能体合成终身记忆

Bohan Tang, Yiwen Guo

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 MemoryForge是从简短目标画像合成终身记忆的框架，通过记忆条件让冻结LLM动态检索相关记忆，在两类任务实验中使其表现更类人。

AdaDINO: Context-Adaptive DINO-Distilled Vision Foundation Models for Efficient Open-Vocabulary Edge Inference

AdaVFM：通过LLM引导执行实现边缘智能的自适应视觉基础模型

Yiwei Zhao, Yi Zheng, Huapeng Su, Jieyu Lin, Stefano Ambrogio, Cijo Jose, Michael Ramamonjisoa, Patrick Labatut, Barbara De Salvo, Chiao Liu, Phillip B. Gibbons, Ziyun Li

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Meta 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出AdaVFM，一种通过LLM引导执行实现边缘设备上语言对齐视觉基础模型高效推理的自适应框架，通过动态调整计算实现性能与效率的平衡。

VR3D: View-Robust 3D Representation Learning for Aerial-Ground Person Re-Identification

VR3D：面向空地行人重识别的视角鲁棒3D表示学习

Chao Ji, Shiyu Xuan, Zechao Li

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

AI总结 本文针对空地行人重识别的视角偏差问题，提出VR3D框架，通过视角鲁棒3D表示交互与可靠性感知融合技术，在三个基准数据集上实现了优于现有方法的性能，CARGO数据集Rank-1提升5.63%。

Comments 12 pages, 10 figures

VC-Tooler: Learning Compositional and Adaptive Visual Tool Use

VC-Tooler：学习组合式与自适应视觉工具使用

Yizheng Wu, Jiashen Hua, Bing Deng, Jieping Ye

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

AI总结 VC-Tooler是一种学习组合式与自适应视觉工具使用的模型，通过分层合成轨迹库与两阶段训练，在通用和具身基准上达到开源模型最优性能，且具良好迁移能力。

SVGEval: A Vision-Grounded Framework for Perceptual-Quality Benchmarking and Evaluation in Text-to-SVG Generation

SVGEval：用于文本到SVG生成中感知质量基准测试与评估的视觉基础框架

Yiming Wang, Ye Chen, Hanqi Chen, Bingbing Ni

机构 * Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； School of Integrated Circuits (School of Information Science and Electronic Engineering), Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学集成电路学院（信息科学与工程学院）） ； Zhiyuan College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学致远学院） 纠错

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

AI总结 研究针对文本到SVG生成评估的缺陷，提出视觉基础的SVGEval基准，发现多模态模型在几何布局判断上的差距，训练出可解释的SVG质量评分器，为SVG生成评估改进提供支撑。

Comments Accepted by ECCV 2026

ProtoAct: Turning Wet-Lab Protocols into Embodied Robotic Actions

ProtoAct：将湿实验室协议转化为具身机器人动作

Zhe Liu, Jiaming Gu, Zhaohui Du, Zhe Wang, Huanbo Jin, Quan Lu, Qi Wang, Ting Xiao, Minting Pan, Dongzhan Zhou

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

AI总结 研究针对湿实验室协议难转化为机器人动作的问题，提出ProtoAct框架，结合ProtoRAG、RefineChecker、ActSchema处理协议，引入BioP2E数据集，经多模型评估与消融实验验证，可实现仿真及真实机器人的协议执行。

Comments 15 pages, 13 figures

PixVL: Self-Supervised Training of Pixel-Level MLLMs via a Unified Mask--Text Consistency Cycle

PixVL：通过统一掩码-文本一致性循环进行像素级多模态大语言模型的自监督训练

Yicheng Xiao, Haoxuan Ma, Caorui Li, Yucheng Wu, Weijie Wang, Haoxiao Wang, Shuang Chen, Fan Yang, Haiyun Guo, Jinqiao Wang

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

AI总结 PixVL作为自监督后训练框架，通过统一掩码-文本一致性循环及语义验证等策略，解决像素级MLLMs的优化干扰问题，同时提升区域理解与分割任务性能。

The Graph Language: How Knowledge Graphs Speak to Large Language Models

图语言：知识图谱如何与大语言模型对话

Giuseppe Pirrò

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

AI总结 研究针对知识图谱与大语言模型融合的挑战，提出GRALAN模型，通过关系令牌实现KG在LLM语义空间的适配，在问答任务中显著优于现有方法，为KG-LLM融合提供新范式。

Comments Accepted to ISWC 2025

Large language models improve physician accuracy but lead to false reliance

大型语言模型可提高医师准确率，但会导致错误依赖

Tirtha Chanda, Christoph Wies, Franziska Schramm, Carina Nogueira Garcia, Nicolas B. Merl, Martin J. Hetz, Jochen S. Utikal, Phillip Tschandl, Cristian Navarrete-Dechent, Alexander Thiem, Jakob N. Kather, Consortium, Titus J. Brinker

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

AI总结 本研究开发智能体式检索增强型LLM CORA，发现其可将46名医师的诊断准确率从70.8%提升至82.6%，但存在错误答案获引用支持时医师抵抗大幅下降的安全风险。

AgentMemBench: A Systematic Benchmark for Evaluating Long-Term Memory Management Strategies in Conversational AI Agents

AgentMemBench：用于评估对话AI智能体长期记忆管理策略的系统基准

Ahmed Cherif

机构 * Sofrecom（索弗雷科姆） 纠错

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

AI总结 该研究构建了AgentMemBench基准，评估五种记忆策略及两款现有系统，发现外部键值存储（EKV）在长程对话记忆任务中表现最优，但存在内存占用成本，同时公开了全部可复现资源。

Comments 22 pages, 3 figures submitted on Neural Computing and Applications

Panning for Gold: Expanding Domain-Specific Knowledge Graphs with General Knowledge

寻找黄金：利用通用知识图谱扩展领域特定知识图谱

Runhao Zhao, Weixin Zeng, Wentao Zhang, Chong Chen, Zhengpin Li, Xiang Zhao, Lei Chen

机构 * National Key Laboratory of Big Data and Decision（大数据与决策国家重点实验室） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； The Center for machine learning research（机器学习研究中心） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出领域特定知识图谱融合任务，通过神经符号框架ExeFuse，利用通用知识图谱提升领域知识图谱的完整性和实用性。

Comments 13 pages, 5 figures

RAG Strategies for Natural Language-Based SQL Query and REST API Call Generation

评估用于基于自然语言的SQL和API调用生成的检索增强生成变体

Tim Schlippe, Simon Martin, Michael Marketsmüller

机构 * IU International University of Applied Sciences（国际应用科学大学） 纠错

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

AI总结 本文评估了三种RAG变体在生成SQL和API调用任务中的性能，发现CoRAG在混合文档环境下表现最佳，检索策略设计对自然语言接口至关重要。

Comments preprint of conference submission

Beyond Noise: A Hypothesis Testing Approach to Robust Feature Selection

特征胜过噪声：通过基于噪声的假设检验的特征选择技术

Mousam Sinha, Tirtha Sarathi Ghosh, Koushik Biswas, Ridam Pal

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

AI总结 本文提出了一种基于噪声假设检验的特征选择方法，通过非参数自助法建立理论基础，有效提升特征选择的可靠性与性能。

Evaluating VLMs on Multimodal Aristotelian Persuasion Tasks

评估视觉语言模型（VLMs）在亚里士多德式多模态说服任务上的表现

Khondoker Ittehadul Islam

机构 * Saarland University（萨尔大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision language model(abstract)

AI总结 该研究采用ImageArg数据集评估VLMs在亚里士多德式多模态说服任务的表现，发现Qwen系列模型在相关检测任务上性能提升并发布代码。

OC-VLA++: Monocular Geometry-Guided Cross-View Consistency for Viewpoint-Robust Robotic Manipulation

OC-VLA++：用于视点鲁棒机器人操作的单目几何引导跨视图一致性

Tianyi Zhang, Ziyang Gong, Zhenjie Yang, Zhe Qian, Haonan Duan

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

AI总结 该研究针对相机覆盖有限时机器人操作的视点泛化问题，提出OC-VLA++模型，通过几何引导的配对视图监督和跨视图动作等变目标提升未见视点泛化能力，性能优于原模型。

SIPTraj: Map-Free End-to-End Trajectory Prediction via Physics-Guided Scene Interaction

SIPTraj：无高精地图的物理引导场景交互端到端轨迹预测

Feifei Liu, Zejun Wei, Haozhe Wang, Yazhi Ye, Yuying Zhang, Jintao Cheng, Chi Man Vong, Xieyuanli Chen, Xiaoyu Tang

机构 * School of Data Science and Engineering, Xingzhi College, South China Normal University（华南师范大学行知学院数据科学与工程学院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Macau（澳门大学） ； College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学智能科学学院） ； School of Electronic Science and Engineering, South China Normal University（华南师范大学电子科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 SIPTraj是一种无高精地图的端到端轨迹预测框架，通过分层智能体-场景编码器和物理引导迭代解码器解决场景锚定与物理可行性问题，在两个数据集上性能优于现有方法，推理无需高精地图。

Chart Specification: Structural Representations for Incentivizing VLM Reasoning in Chart-to-Code Generation

图表规范：用于促进VLM在图表到代码生成中推理的结构表示

Minggui He, Mingchen Dai, Jian Zhang, Yilun Liu, Shimin Tao, Pufan Zeng, Osamu Yoshie, Yuya Ieiri

机构 * Waseda University（早稻田大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； NanKai University（南开大学） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：VLM(title,title_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出图表规范，通过结构化中间表示提升VLM在图表到代码生成中的结构保真度，实验显示其在数据效率和性能上优于现有方法。

Comments Accepted by Neurocomputing