视觉大模型 / VLM

TRAPSBench: Vision-Language Models Encode but Fail to Express Epistemic Restraint

TRAPSBench：视觉-语言模型可编码认知约束却无法表达

Fnu Pramono, John Cai, Sourabh Kulkarni

机构 * Meta Superintelligence Labs（元超级智能实验室） ； Reflection AI（反射人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究针对视觉-语言模型的认知约束表达问题，构建TRAPSBench基准并提出PECS指标，发现模型可感知不确定性却难表达，瓶颈在表达，需输出阶段干预。

Comments 10 Pages excluding Reference and Appendix, Published at COLM 2026

How Do VLMs Behave When Blind or Misled? Behavioral Evaluation of VLMs on Scientific Figures

视觉语言模型（VLMs）在失明或被误导时的表现如何？针对科学图表的VLMs行为评估

Paul Osemudiame Oamen, Owusu-Banahene Osei, Ananya Mukherjee, Christian Greisinger, Steffen Eger, Pius Onobhayedo, Wei Zhao

机构 * University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； International Institute of Information Technology Hyderabad（海德拉巴国际信息技术学院） ； University of Technology Nuremberg（纽伦堡工业大学） ； University of Southern California（南加利福尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本研究构建科学图表理解基准SciFigBench，提出A-R-I框架评估VLMs在视觉证据缺失或误导时的行为可靠性，发现高感知与推理准确性不代表行为可靠，不同模型表现存在显著差异。

Comments 25 pages including appendix. Project website: https://scifigbench.nlp4sci.com

Early Warning Signals for OpenVLA Failure under Visual Distribution Shift

视觉分布偏移下OpenVLA故障的早期预警信号

Dipesh Tharu Mahato, Rachel Ren

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究在视觉分布偏移下，OpenVLA内部激活是否包含可线性解码的近期任务失败信息，通过LIBERO操作实验发现第16层逻辑探针在遮挡条件下预测失败AUROC达0.972。

Comments 16 pages, 2 figures, 8 tables

From Refuse to Richness: Rubric Rewards for Long-Form Hallucination Reinforcement Learning

从拒答到丰富：用于长文本幻觉强化学习的评分规则奖励

Yudong Wang, Zhe Yang, Wenhan Ma, Rang Li, Qibin Yang, Weimin Xiong, Jiangshan Duo, Liang Zhao, Zhifang Sui

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiaomi（小米） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 该研究针对长文本幻觉强化学习的「拒答-丰富度」权衡，提出用关键要点评分规则定义奖励，发现软组合依据、评分规则覆盖率与相关性的奖励能实现最佳平衡，提升了依据性与分布外迁移能力。