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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。

2026-08-04 至 2026-08-04 共收录 12 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. 幻觉与鲁棒性 12 篇

2607.27637 2026-08-04 cs.CV 版本更新 87%

MMOOC: A Comprehensive Benchmark for Out-of-Context Evaluation in Multimodal Large Language Models

MMOOC:多模态大语言模型的上下文外评估综合基准

Wenjie Zhu, Yabin Zhang, Wenjun Zeng, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) Eastern Institute of Technology(东方理工大学) Harbin Institute of Technology (Shenzhen)(哈尔滨工业大学(深圳))

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

AI总结 本文提出MMOOC基准,评估多模态大语言模型在上下文偏移场景下的拒绝与作答能力,实验发现当前模型难以平衡可答性与拒绝性,后训练可提升稳健性,该基准将公开。

Comments project page:https://zhuwenjie98.github.io/MMOOC-project-page/

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2605.13352 2026-08-04 cs.LG 版本更新 84%

GeoFlowVLM: Geometry-Aware Joint Uncertainty for Frozen Vision-Language Embedding

GeoFlowVLM: 基于几何的联合不确定性用于冻结视觉-语言嵌入

Mayank Nautiyal, Li Ju, Andreas Hellander, Ekta Vats, Prashant Singh

机构 * Department of Information Technology, Uppsala University(乌普萨拉大学信息科技系) SciLifeLab, Uppsala University(乌普萨拉大学SciLifeLab)

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

AI总结 GeoFlowVLM通过流匹配学习双编码VLM嵌入的联合分布,解决视觉-语言模型中缺乏联合不确定性的问题,提出条件检索熵和边际典型性得分以量化不确定性。

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2608.00975 2026-08-04 cs.CV 新提交 81%

MonitorVLM-v2: A Deployed Vision-Language Framework for Real-Time Safety Violation Detection

MonitorVLM-v2:用于实时安全违规检测的已部署视觉-语言框架

Jiang Wu, Sichao Wu, Yinsong Ma, Lifang Zheng, Jingliang Duan

机构 * School of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing(北京科技大学机械工程学院) The Laboratory for Computational Sensing and Robotics, Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学计算传感与机器人实验室)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :VLM(summary_cn,abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出MonitorVLM-v2框架,将VLM安全评估转化为有限符号空间概率推理,结合SymPO算法与熵驱动分类机制,在地下矿部署中实现19.45倍提速,确认违规量达人工检查的2.78倍,满足实时可审计工业监控需求。

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2608.01753 2026-08-04 cs.CV cs.AI 新提交 81%

Can Urban Blight Be Accessed with Vision-language Models: A Case Study in Detroit

能否用视觉-语言模型评估城市衰败:以底特律为例

Xiaohao Yang, Aohua Tian, Derek Van Berkel, Xu Qiang, Mark Lindquist

机构 * School for Environment and Sustainability(环境与可持续发展学院) School of Information(信息学院) University of Michigan(密歇根大学)

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

AI总结 本研究以底特律为案例,提出基于开源大视觉-语言模型的多视角住宅衰败评估框架,经实验验证该框架可低成本跟踪住房状况,为传统调查提供补充。

Comments 19 pages, 11 figures

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2607.08575 2026-08-04 cs.RO 版本更新 80%

FabriVLA: A Lightweight Vision-Language-Action Model with Conformal Action Chunk Uncertainty

FabriVLA:用于精确多任务操作的轻量级视觉-语言-动作模型

Shiyuan Yang, Borong Zhang, Jizheng Zhang, Zhijia Tao, Junfei Guo, Donglai Ran, Xu Bian, Qingbiao Li

专题命中 幻觉与鲁棒性 :VLM(summary_cn,abstract)

AI总结 研究提出FabriVLA模型,结合视觉-语言主干与流匹配动作头,经单阶段联合优化训练。在Meta-World MT50基准测试中,该模型基于1B规模VLM,不依赖数十亿参数主干,实现90.0%平均成功率,展现强大性能。

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2608.02216 2026-08-04 cs.CV 新提交 79%

Local Margin Restoration for Test-Time Adaptation of Vision-Language Models

用于视觉-语言模型测试时适应的局部间隔恢复

Yan Huang, Guowei Wang, Xu Wang, Kangjun Liu, Xin Lin

机构 * Guangzhou University(广州大学) The Second Affiliated Hospital of Guangzhou University of Chinese Medicine(广州中医药大学第二附属医院) Jinan University(暨南大学) Pengcheng Laboratory(鹏城实验室)

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

AI总结 针对视觉-语言模型测试时分布偏移导致的性能下降问题,提出局部间隔恢复框架,通过样本级受保护间隔恢复与流级双阶段稳定机制,在多数据集上实现优于现有基线的性能。

Comments Accepted by ACM MM 2026

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2506.03270 2026-08-04 cs.RO cs.AI 版本更新 77%

Grounded Vision-Language Interpreter for Long-Horizon Bimanual Task and Motion Planning

用于长 horizon 双臂任务与运动规划的接地视觉语言解释器

Jeremy Siburian, Keisuke Shirai, Cristian C. Beltran-Hernandez, Masashi Hamaya, Michael Görner, Atsushi Hashimoto

机构 * OMRON SINIC X Corporation(OMRON SINIC X公司) The University of Tokyo(东京大学) University of Hamburg(汉堡大学)

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

AI总结 针对现有视觉语言机器人规划框架的黑箱缺陷与双臂任务探索不足问题,提出混合规划框架 ViLaIn-TAMP,经烹饪领域任务及实际双臂机器人系统验证,其性能优于基准方法。

Comments IROS 2026

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2608.00610 2026-08-04 cs.AI 新提交 70%

Slides2MindMap: Reconstructing Cognitively Efficient Knowledge Hierarchies from Lecture Slides

Slides2MindMap:从课程幻灯片重建认知高效的知识层次结构

Yuzhi Wang, Rongjun Ye, Shengyuan Chen, Huachi Zhou, Jiaqi Bai, Chuang Zhou, Zhicong Hong, Xiao Huang

专题命中 幻觉与鲁棒性 :VLM(abstract,abstract_cn);分类 cs.AI

AI总结 本研究提出Slides2MindMap任务,引入含12774张幻灯片的S2M-Bench基准,提出AutoMindMap智能体框架,实验证明其在基准上优于基线且鲁棒性强,具备教学应用价值。

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2605.25806 2026-08-04 cs.CV 版本更新 70%

An Analysis Focused on Womens Safety: Can VAD Models Be Enhanced by a Multi-modal Dataset?

聚焦女性安全分析:多模态数据集能否增强VAD模型?

Sangeeta ., Maddikuntla Sai Prajwal, Debi Prosad Dogra, Kamalakar Vijay Thakare, Hyungjoo Jung, Ig-Jae Kim, Heeseung Choi

机构 * Indian Institute of Technology Bhubaneswar(印度理工学院巴特那分校) Artificial Intelligence and Robotics Institute, Korea Institute of Science and Technology(人工智能与机器人研究所,韩国科学技术院) Yonsei-KIST Convergence Research Institute, Yonsei University(延世大学KIST融合研究中心)

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

AI总结 针对现有视频异常检测数据集缺乏女性中心异常样本的问题,提出包含1001个视频及文本描述的多模态基准ExtrAnom,覆盖5种犯罪类型,并验证了多模态方法在检测女性中心异常上的有效性。

Comments 15 pages, 8 figures, 6 tables

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2606.15782 2026-08-04 cs.AI cs.CV 版本更新 62%

Mitigating Visual Hallucinations in Multimodal Systems through Retrieval-Augmented Reliability-Aware Inference

通过检索增强的可靠性感知推理缓解多模态系统中的视觉幻觉

Pratheswaran Hariharan, Haiping Xu, Donghui Yan

机构 * University of Massachusetts, Dartmouth(马萨诸塞大学达特茅斯分校)

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

AI总结 提出一种检索增强的可靠性感知推理框架,利用外部视觉证据库和多个可靠性指标进行决策门控,在不重训练模型的情况下减少视觉幻觉,将接受预测准确率从85.84%提升至88.88%。

Comments 29 pages, 9 figures

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2608.00068 2026-08-04 cs.CV 新提交 57%

SafeBuild-Bench: A Temporal-Robust Construction Safety Benchmark with Graph-Enhanced Data Mining

SafeBuild-Bench:一种具有图增强数据挖掘能力的时序鲁棒建筑安全基准

Yi Cui, Zilin Wang, Yijie Xu, Qianyi Cai, Huizai Yao, Shuai Jiang, Bingzhuo Zhong, Hui Xiong

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学)

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

AI总结 研究人员构建了图增强数据挖掘的时序鲁棒建筑安全基准SafeBuild-Bench,开发可扩展验证的GEMS流水线,发现现有多模态大语言模型对建筑安全理解仍不足。

Comments Accepted by KDD 2026. 12 pages, 6 figures

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2605.20266 2026-08-04 cs.SD 版本更新 50%

A Survey of Large Audio Language Models: Generalization, Trustworthiness, and Outlook

大型音频语言模型综述:通用性、可信度与展望

Kaiwen Luo, Zhenhong Zhou, Leyan Wang, Liang Lin, Tianyu Shao, Yuanhe Zhang, Yang Xiao, Yuxuan Li, Miao Yu, Kailin Lyu, Jiaming Zhang, Li Sun, Songze Li, Yueming Wu, Ting Dang, Xiaojun Jia, Dongrui Liu, Kai Li, Rohan Kumar Das, Siyuan Liang, Xinfeng Li, Qiankun Li, Jing Chen, Xingjun Ma, Kun Wang, Junhao Dong, Deqing Zou, Yu Cheng, Xia Hu, Zhigang Zeng, Sen Su, Yang Liu, Yu-Gang Jiang, Philip S. Yu, Yew-Soon Ong

机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学) Independent Researcher(独立研究者) The University of Melbourne(墨尔本大学) North China Electric Power University(华北电力大学) Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学) Tsinghua University(清华大学) Fortemedia Singapore(富媒体新加坡) Tencent(腾讯) Fudan University(复旦大学) Wuhan University(武汉大学) Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Chongqing University of Posts and Telecommunications(重庆邮电大学) University of Illinois Chicago(伊利诺伊大学芝加哥分校)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :multimodal large language model(abstract)

AI总结 本文综述了大型音频语言模型的通用性、可信度及未来发展方向,探讨了其架构创新、对齐算法及安全风险,并提出了防御深入、因果音频世界建模等策略以提升音频智能的可信度。

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