视觉大模型 / VLM

Prune Once: Retraining-Free Task-Agnostic Pruning for Vision-Language Models

一次剪枝：面向视觉-语言模型的无需重训练的任务无关剪枝

Minseok Kang, Hyunwoo Kim, Chanyoung Kim, Minwoo Kim, Jaekoo Lee, Dahuin Jung

机构 * Chung-Ang University（中央大学） ； Soongsil University（崇实大学） ； Kookmin University（国民大学） 纠错

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

AI总结 本文提出名为PORTA的无需重训练的任务无关VLM剪枝框架，通过自适应稀疏分配实现高压缩下的竞争力性能，支持高效VLM压缩。

Comments Accepted to ECCV 2026

Same Attention, Different Truths: Put Logit-Lens over Visual Attention to Detect and Mitigate LVLM Object Hallucination

相同注意力，不同真相：在视觉注意力上应用Logit-Lens检测并缓解LVLM的物体幻觉

Zichuan Wang, Songlin Yang, Bo Peng, Zhenchen Tang, Yang Li, Beibei Dong, Jing Dong

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Science（中国科学院自动化研究所） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对LVLM的物体幻觉问题，通过Logit Lens分析视觉注意力，揭示两种幻觉机制，提出无需训练的Detect-Mitigate框架，在多个基准上实现最优结果。

Comments CVPR2026 Highlight

Skill-RAG: Failure-State-Aware Retrieval Augmentation via Hidden-State Probing and Skill Routing

Skill-RAG: 通过隐藏状态探测与技能路由实现故障状态感知的检索增强

Kai Wei, Raymond Li, Xi Zhu, Zhaoqian Xue, Jiaojiao Han, Jingcheng Niu, Fan Yang

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； TU Darmstadt（图腾斯大学） ； Wake Forest University（威克森林大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 提出Skill-RAG框架，通过轻量级隐藏状态探测器和基于提示的技能路由器，在检索失败时诊断原因并选择四种技能（查询重写、问题分解、证据聚焦、退出）纠正查询-证据错位，显著提升多轮检索后困难案例的准确性。