视觉大模型 / VLM

T-VSS: Test-Time Visual Subspace Steering for Adversarial Robustness of Vision-Language Models

T-VSS：面向视觉语言模型对抗鲁棒性的测试时视觉子空间引导

Jaehyuk Jang, Minseok Seo, Seungju Cho, Kangwook Ko, Changick Kim

机构 * School of Electrical Engineering, KAIST（韩国科学技术院电气工程学院） 纠错

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

AI总结 提出T-VSS方法，通过在视觉特征空间中构建样本特定的低秩子空间并学习共享特征校正，直接适应受攻击特征，提升视觉语言模型的对抗鲁棒性，同时保持清洁准确率和效率。

On the Robustness of Temporal Vision-Language Models for Surgical Endoscopy Videos

手术内窥镜视频的时间视觉语言模型的鲁棒性研究

Darakshan Rashid, Raza Imam, Ufaq Khan, Muhammad Bilal, Shazad Ashraf, Dwarikanath Mahapatra, Mohammad Yaqub, Muhammad Haris Khan, Imran Razzak, Brejesh Lall, Lena Maier-Hein, Yutong Xie

机构 * Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Birmingham City University（伯明翰城市大学） ； University Hospitals Birmingham（伯明翰大学医院） ； Khalifa University（哈利法大学） ； German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心） 纠错

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

AI总结 该研究针对手术内窥镜视频的时间视觉语言模型，构建Endo-C6基准测试其鲁棒性，提出RobustEndoCLIP，可提升模型在内窥镜损坏下的性能与鲁棒性。

Comments Accepted to MICCAI 2026

InstructVVT: Instruction-Driven Video Virtual Try-On without Auxiliary Spatial Priors

InstructVVT：无需辅助空间先验的指令驱动视频虚拟试穿

Dingbao Shao, Song Wu, Xinyu Chen, Qian Wang, Jiahang Li, Kuai Jiang, Jiang Lin, Yuhang Liu, Ziyu Chen, Duo Li, Jiaxin Hu, Shengrong Gu, Ziheng Tang, Rongrong Liu, Yanlun Peng, Liang Li, Junlan Feng, Lujia Jin, Ting Zhang, Jian Yang, Zili Yi

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 InstructVVT是基于DiT的视频虚拟试穿框架，通过双层级参考调控方案无需推理时空间先验，在ViViD-S等数据集上优于现有开源方法，解决了现有方法依赖辅助先验的问题。

Comments 23 pages, 10 figures. Dingbao Shao and Song Wu contributed equally. Zili Yi is the corresponding author

PPOM: Marginalizing Patch-Grid Phase for CLIP-Based Generalizable Vision-Language Prompt Tuning

PPOM：用于基于CLIP的通用视觉-语言提示调优的补丁网格相位边缘化

Liang Wang, Haoyang Li, Chao Wang, Guodong Long, Jing Jiang, Yan Peng

机构 * Shanghai University（上海大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对基于CLIP的视觉-语言提示调优对补丁网格对齐敏感的问题，提出无训练的PPOM算子，通过边缘化相位偏移提升宿主性能，无需重新训练。

CLAIR-Fin: An Adversarial Multi-Agent Framework for Claim-Level Verification and Adaptive Debate in Cross-Modal Financial QA

CLAIR-Fin：用于跨模态金融问答中声明级验证与自适应辩论的对抗性多智能体框架

Fatema Tuj Johora Faria, Mukaffi Bin Moin, Jubayer Al Mahmud, M. F. Mridha, Md. Alam Hossain

机构 * Ahsanullah University of Science and Technology（阿萨努拉科技大学） ； Jashore University of Science and Technology（杰索尔科技大学） ； American International University - Bangladesh（孟加拉国美国国际大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出CLAIR-Fin九智能体框架，针对跨模态金融问答的声明级验证与自适应辩论，在BB-FinQA-X数据集上提升了模型忠实度，且弃权比例合理，优于相关基线方法。

Proxy-Validated LLM UX Micro-Simulations: An Artifact-First Protocol for Early-Stage Decision Support

代理验证的大语言用户体验微模拟：一种用于早期决策支持的工件优先协议

Alexandre Cristovão Maiorano

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

AI总结 该研究提出代理验证的LLM驱动UX微模拟流程，通过代理语料库验证模拟结果，结合多指标对比基线、消融实验分析智能体策略，提供可复现的早期UX决策支持方案。

Comments 27 pages, 5 figures, 15 tables

Ontology-Grounded World Models for Failure Diagnosis and Closed-Loop Repair in Physical AI Systems

用于物理人工智能系统故障诊断与闭环修复的本体论驱动世界模型

Kailin Wang, Haoxiang Jie, Yaoyuan Yan, Jiacheng Zhou, Zhiyou Heng

机构 * AI Lab, Country Garden Services Group（碧桂园服务集团AI实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Omni AI 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出分层于EV-WM之上的Onto-EV-WM本体驱动接口，在PointMaze、LIBERO-Goal等基准测试中实现高故障修复成功率，为物理AI系统提供有效的故障诊断与闭环修复方案。