视觉大模型 / VLM

Look Twice: Training-Free Evidence Highlighting for Knowledge-based Visual Question Answering

二次审视：多模态大语言模型中的免训练证据高亮

Marco Morini, Sara Sarto, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara

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

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

AI总结 本文提出Look Twice框架，通过模型注意力模式识别相关视觉区域和文本证据，提升预训练MLLMs在多模态证据利用中的表现，实验显示在多个VQA基准上效果显著。

Comments Project Page: https://aimagelab.github.io/LoT/

ChronoVision: Temporal Reasoning via Latent State Reconstruction

ChronoVision：基于潜在状态重构的时序推理

Yifan Shen, Jian Xu, Boyi Li, Yuner Zhang, Tianjiao Yu, Bingxuan Li, Houze Yang, Rushi Wang, Xu Cao

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

AI总结 针对多模态大语言模型时序推理不足的问题，本文提出ChronoVision框架，引入Vbvr-VQA数据集，实验显示其在相关基准上取得最优性能。

Evaluating Investment Logic in Large Language Models: A Real-World Benchmark Towards Personalzied Financial Agents

评估大语言模型的投资逻辑：面向个性化金融智能体的真实世界基准

Yuanhong Jiang, Jingjie Zou, Zhenghong Lin, Xusheng Yu, Qiqi Huang, Shuai Jia, Shijie Dai

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

AI总结 该研究推出原生过程基准InvestLogicBench，含151位真实投资者的201247项决策，评估发现金融LLMs逻辑合理性高但事件接地性低，指出需以P→E→R→D→O轨迹评估个性化决策智能体。

SciQNet: Two-Stage Multimodal Adaptation for Scientific Image Quality Assessment

SciQNet：面向科学图像质量评估的两阶段多模态适配框架

Yin-Loon Khor, Yi-Jie Wong, Jing Jie Tan, Ming Jie Lee

机构 * Universiti Malaya（马来亚大学） ； Universiti Tunku Abdul Rahman（拉曼大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出SciQNet两阶段多模态适配框架，在ICME 2026科学图像质量评估挑战赛评分赛道获第2，模型在SIQA-S、SIQA-U等指标表现优异，证实预训练数据相关性的重要性。

NeSy-RAG: Neuro-Symbolic RAG for Explainable Question Answering

NeSy-RAG：用于可解释问答的神经符号检索增强生成框架

Jonas Gann, Michael Gertz

机构 * Heidelberg University（海德堡大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)

AI总结 NeSy-RAG是一种模块化神经符号RAG框架，可生成透明推理轨迹，在ShARC基准上以61.1%的准确率优于同模型RAG基线，实现可解释问答。