视觉大模型 / VLM

Summarize First, Download Later: Onboard VLMs for Bandwidth-Efficient Earth Observation

先总结，后下载：面向带宽高效的地球观测的机载视觉语言模型

Junghwan Park, Sangcheol Sim, Woojin Cho, Darongsae Kwon

专题命中 视觉问答 ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对地球观测卫星下行链路带宽瓶颈，提出“先总结，后下载”范式，通过机载VLM生成摘要、地面VQA验证后按需下载全分辨率图像，可降带宽消耗并加速时间敏感任务的洞察时间。

Comments IGARSS2026

Stitch and Tell: A Structured Multimodal Data Augmentation Method for Spatial Understanding

拼接与讲述：一种结构化多模态数据增强方法用于空间理解

Hang Yin, Xiaomin He, PeiWen Yuan, Yiwei Li, Jiayi Shi, Wenxiao Fan, Shaoxiong Feng, Kan Li

机构 * School of Computer Science, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学学院） ； School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； Xiaohongshu Inc（小红书公司） 纠错

专题命中 视觉问答 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 Stitch and Tell通过结构化空间监督提升视觉-语言模型的空间理解能力，有效缓解空间幻觉并提高相关任务性能。

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (NeurIPS 2025)

LitTraceQA: A Benchmark for Multi-Stage Grounding and Verification in Scientific Question Answering

LitTraceQA：面向科学问答的多阶段溯源与验证基准

Xuye Liu, Yimu Wang, Peng Shi, Bo Xue, Xiangrui Ke, Songcheng Cai, Kath Choi, Di Wu, Freda Shi, Krzysztof Czarnecki

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Amazon（亚马逊公司） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(title,abstract)

AI总结 该研究提出LitTraceQA基准，用于科学问答的多阶段溯源与验证，提供含多类型证据的问答数据，可评估系统的论文检索、证据溯源及答案准确性，助力生成可验证的科学问答结果。

Comments Work in Progress

Generative Embedding Benchmark: How Much Information Survives in a Dense Embedding?

生成式嵌入基准：密集嵌入中保留了多少信息？

Yun Li, Biao Yang, Peixi Wu, Yunhao Zhou, Mingzhou Jiang, Wei Yuan, Fan Yang, Wenwu Ou

专题命中 视觉问答 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出Generative Embedding Benchmark（GEB），通过仅用嵌入和问题文本的解码器评估7种嵌入模型，发现生成式读出能揭示可分性评估未捕捉的信息瓶颈，视觉语言模型嵌入表现更优。

Model Confidence Under Answer-Preserving Attacks: An Informativeness-Manipulability Frontier

答案保留型攻击下的模型置信度：信息性-可操纵性前沿

Reza Khanmohammadi, Ivan Brugere, Simerjot Kaur, Charese H. Smiley, Kundan Thind, Mohammad M. Ghassemi

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)

AI总结 该研究针对答案保留型攻击，发现视觉-语言系统的置信度信号不具备固有鲁棒性，四类防御均无效，协调攻击可大幅降低置信度门控下的接受准确率。

PRISM: Priority-aware Rubric Internalization via Structured Multimodal Data Synthesis

PRISM：基于结构化多模态数据合成的感知优先级的评分标准内化

Xiaomin He, Dongling Xiao, Jiahao Xie, Ruiqi Lu, Qianle Wang, Zhongbin Guo, Wanxuan Sun

专题命中 视觉问答 ：MLLM(abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究针对多模态指令多要求重要性不等的问题，提出PRISM四阶段数据合成框架，结合PRISM-Eval评估，提升多模态大模型的多规则优先级感知指令遵循能力。