AI 大模型
视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。
回答我的问题需要多少成本？基于云VLM的VQA系统基准测试
专题命中 视觉问答 ：VLM(title,title_cn)；vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本研究推出首个将客户端输入预处理作为受控变量的VQABench基准，评估12种预处理技术在3个VQA数据集、4个商业VLMs上的95168次API调用，明确预处理对云VLM-based VQA的成本-质量影响，为VQA系统部署提供指导。
DH-VLM：面向自动驾驶的双时域协同隐层推理框架
机构 * Tsinghua University（清华大学）
专题命中 视觉问答 ：VLM(title,title_cn)
AI总结 本文提出DH-VLM双时域协同隐层推理框架，结合基础设施与自车实现非对称语义协同，构建协同QA数据集支撑推理，在规划性能、通信成本等指标上优于现有方法，为协同自动驾驶提供实用鲁棒范式。
Jagle：构建大规模日语多模态预训练数据集以构建视觉-语言模型
机构 * Kyoto University（京都大学） ； NII LLMC（国立信息学研究所LLMC） ； Waseda University（早稻田大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学大学） ； NII（国立信息学研究所） ； Aichi Institute of Technology（爱知工业大学） ； Institute of Physical and Chemical Research（理化学研究所）
专题命中 视觉问答 ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出Jagle，一个包含920万实例的日语多模态预训练数据集，通过多种策略生成VQA对，实验表明其在日语任务中表现优异，且与FineVision结合能提升英文性能。
Comments Accepted to COLM 2026
MetaSpace：面向具身智能体空间认知的变形测试
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
专题命中 视觉问答 ：MLLM(summary_cn,abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 MetaSpace是评估具身智能体空间认知的框架，基于变形测试原则生成测试用例，在三个场景中检测到SOTA MLLM驱动智能体的90422个空间认知错误，其SC分数远低于人类基准。
Comments 30 pages, 17 figures. Published in Proceedings of the ACM on Programming Languages (OOPSLA1)
Journal ref Proceedings of the ACM on Programming Languages, 10, OOPSLA1 (April 2026), 343-372
LHSDet：基于视觉问答的高分辨率AI生成图像检测方法
机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机学院） ； Academy of Military Science（军事科学院）
专题命中 视觉问答 ：visual question answering(title,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对现有AI生成图像检测方法忽略高分辨率细节、难以应对未知生成模型的问题，提出LHSDet，将检测任务转为视觉问答，采用三分支架构，在各类生成模型上实现高检测准确率与稳健性能。
用于医学视觉问答的频域双分支融合
专题命中 视觉问答 ：visual question answering(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出频域双分支融合模块，结合BiomedCLIP与BioBART，在PMC-VQA预训练后于VQA-RAD、SLAKE微调，提升医学VQA性能且架构轻量高效。
Comments 7 Pages, 4 figures, under review at AAAI 27
多模态场景图与科莫戈罗夫-阿诺尔德专家网络用于音频-视觉问答
机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, China（网络与交换技术国家重点实验室，北京邮电大学）
专题命中 视觉问答 ：visual question answering(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出基于多模态场景图与科莫戈罗夫-阿诺尔德专家网络的SHRIKE模型，用于提升音频-视觉问答任务中的跨模态交互建模与时间推理性能。
VideoVIBE：用于一次性交互式网站生成的基于视频的诊断基准
专题命中 视觉问答 ：MLLM(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 针对现有一次性交互式网站生成质量评估的不足，提出VideoVIBE基准与V2Lens多智能体系统，实验显示V2Lens可提升Video MLLM的评估性能。
TrustRoboReward：面向多范式机器人奖励模型的偏好有序保序分数编辑方法
机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Southeast University（东南大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Beijing Language and Culture University（北京语言大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
专题命中 视觉问答 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI
AI总结 针对现有机器人奖励模型的跨范式偏好与分数不一致问题，本文提出 TrustRoboReward 框架，通过 POISE 方法解决反转冲突，训练的 Qwen3-VL-4B 性能接近 GPT-5-mini，优于 RoboReward 基线。
Jako Tako 还是 Fluent？推出 PoVisLE：波兰语视觉-语言评估基准
专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对现有英语中心视觉-语言模型在文化理解上的不足，推出波兰语单文化视觉-语言基准 PoVisLE，含1117张图像与2366对标注VQA样本，可评估深层文化多模态理解。
Comments 28 pages. Preprint under review
SoftReason：一种用于高维感知数据的完全可微神经软符号演绎推理架构
机构 * Clemson University（克莱姆森大学）
专题命中 视觉问答 ：visual question answering(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对前提需从高维输入推断且由知识图谱提供相关信息的推理问题，提出神经软符号架构SoftReason，核心是对直接后果算子可微提升，能在知识感知视觉问答中支持多种功能。
Journal ref Proceedings of Machine Learning Research vol 284:1-2, 2026 20th Conference on Neurosymbolic Learning and Reasoning
HFS: 为高效视频推理的全局查询感知帧选择
机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
专题命中 视觉问答 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 HFS提出一种端到端可训练的帧选择框架，通过任务自适应方法提升视频推理效率。
Comments Accepted to the Main Track of ACM Multimedia 2026 (ACM MM '26)
Omni2LoRA：用于高效全模态语言模型的保持一致性的参数化存储器
专题命中 视觉问答 ：visual question answering(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 Omni2LoRA是一种保持一致性的参数化存储器压缩框架，通过优化秩分配策略提升全模态语言模型效率，在视听问答任务中优于多种基线，大幅缩短推理时间。
提升多模态RLVR的泛化鲁棒性
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DAMO Academy Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
专题命中 视觉问答 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对多模态RLVR泛化鲁棒性不足的问题，提出含动态三元奖励与一致性正则化器的PIRL方法，压力测试与动态评估中其性能下降幅度均小于GRPO。
Comments 32 pages, 5 figures
面向知识图谱问答的研究者智能体
机构 * Liber AI Research（Liber AI研究院）
专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究提出研究者智能体式文本转SPARQL系统，在DBpedia上迭代优化后，其在2025年DBpedia验证集上总体准确率达0.22，发现瓶颈在谓词选择，建议基准采用多指标评分。
Comments Second International TEXT2SPARQL Challenge, co-located with Text2KG at ESWC 2026
Med-CRAFT：通过知识图谱遍历自动构建可解释的多跳视频工作负载
机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所）
专题命中 视觉问答 ：MLLM(abstract_cn)；分类 cs.AI
AI总结 Med-CRAFT通过知识图谱遍历自动构建可解释的多跳视频工作负载，生成具有细粒度时间选择性和多跳逻辑复杂性的医疗视频推理基准。
Comments 23 pages, 4 figures, 10 tables
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