视觉大模型 / VLM

SCOPE-Router: Cost-Aware Open-Set VLM Routing for Execution-Oriented Tasks

SCOPE-Router：面向执行导向任务的成本感知开放集视觉语言模型路由

Tao Yu, Yifei Qu, Zhiqing Cui, Pengfei Zhou, Zhongtian Luo, Yujia Yang, Shenghua Chai, Haopeng Jin, Zhenghao Zhang, Xinming Wang, Hongzhu Yi, Wangbo Zhao, Zhenglin Wan, Yan Huang, Yeshani, Jinwen Luo, Yang You

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（中国科学院大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 本文提出SCOPE-Router与CRM+RCCR，构建执行导向VLM路由基准VLM-ExecRouterBench，解决现有VLM路由局限，在多基准上取得更优性能。

EVADE: Evidence-Verified Agentic Diagnosis with Escape

EVADE：带弃权机制的证据验证智能诊断方法

Mohaimenul Azam Khan Raiaan, Nur Mohammad Fahad

机构 * Monash University（莫纳什大学） ； Murdoch University（默多克大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对医学VLMs不可靠问题，提出无需训练的EVADE方法，通过跨图像视图验证一致性并引入弃权机制，在多医学VQA数据集上提升了校准度与选择性风险，同时维持了准确率。

How Do VLMs Fail? Vision-Operation Misalignment in Compositional VQA

视觉语言模型如何失败？组合式视觉问答中的视觉-操作不对齐

Navya Gupta, Bingjie Xu, Avinash Anand, Timothy Liu, Zhengchen Zhang

机构 * Singapore Institute of Technology（新加坡科技学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 研究组合式视觉问答中视觉语言模型失败的机制，引入以操作为中心的框架分解失败模式，揭示四种失败模式及传播路径，表明不同失败类型需不同纠正策略，为提升模型可靠性提供基础。

Comments Accepted at ACM Multimedia 2026

TractoGraphVLM: A Unified Vision-Language Framework for White Matter Tractography

TractoGraphVLM：用于白质纤维束成像的统一视觉-语言框架

Gurucharan Marthi Krishna Kumar, Janine Dale Mendola, Amir Shmuel

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

AI总结 TractoGraphVLM是统一视觉-语言框架，可完成白质纤维束的分类、检索、描述、问答四项任务，在HCP数据集上表现良好，具跨年龄迁移鲁棒性，仅从语言学习神经解剖学知识。

Comments Accepted as a Spotlight at the ECCV 2026 Workshop on Artificial Intelligence for Medical 3D Vision (AI4M3D). Our codebase, including all training and evaluation pipelines, is publicly available at this https URL (https://github.com/AS-Lab/Marthi-et-al-2026-TractoGraphVLM-Unified-Vision-Language-White-Matter-Tractography)

DeepWeaver: Bridging the Evidence Synthesis Gap in Open-Ended Question Answering

DeepWeaver：弥合开放域问答中的证据合成鸿沟

Xujia Wang, Yizhe Zhang, Bin Xu, Lei Hou, Juanzi Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对开放域问答中检索与生成间的证据合成鸿沟，提出DeepWeaver框架，通过Thought Block Chains编织证据，在LoQA和DeepResearch Bench基准上提升了问答的内容、引用及见解质量。

Comments 49 pages, 6 figures

Look Clearly Before Answering: Mitigating Hallucinations in LVLMs via Saliency-Driven Perceptual Realignment

回答前看清楚：通过显著性驱动的感知重新对齐减轻LVLMs中的幻觉

Pengxu Chen, Yao Zhu, Guangming Zhu, Jun Sheng, Jincai Huang, Xiangyang Ji, Liang Zhang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Road Transport Development Center（上海市道路运输发展中心） ； Hunan Institute of Advanced Technology（湖南先进技术研究院） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对LVLMs易产生幻觉问题，提出无需训练的SDPR框架，通过显著性驱动注意力重新分配、缓存对齐及先验约束对比解码，整体对齐视觉意识，在多基准测试中优于现有方法，无需额外训练且开销小。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026