视觉大模型 / VLM

Perception Before Supervision: Self-Contained Visual Distillation from Counterfactual Blind Spots

监督之前的感知：来自反事实盲区的自包含视觉蒸馏

Shravan Venkatraman, Omkar Thawakar, Ritesh Thawkar, Abdelrahman Shaker, Rao Muhammad Anwer

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Aalto University（阿尔托大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出首个完全自包含的视觉自蒸馏框架 CVPD，通过识别模型视觉盲区生成密集对比监督，在 Qwen3-VL-8B-Instruct 上的 12 个基准中优于 6 个自进化基线，取得多项指标提升且无性能倒退。

Comments BMVC 2026

DistMoE: Private-data Rehearsal-free Routing in Mixture-of-Experts for Distributed Instruction Tuning

DistMoE：用于分布式指令调优的混合专家模型中无需私有数据排练的路由机制

Mainak Singha, Niccolò Biondi, Elisa Ricci, Subhankar Roy

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯塞勒基金会） ； University of Bergamo（贝加莫大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大语言模型分布式私有数据场景，提出DistMoE混合专家方法，通过公共锚定专家组合阶段实现无需排练的路由，在视觉-语言基准上取得灵活复用与适配的竞争力性能。

Learning Deep Modality-Shared Self-Expressiveness for Image Clustering with Textual Information

用于结合文本信息的图像聚类的深度模态共享自表达学习

Xianghan Meng, Wei He, Zhiyuan Huang, Chun-Guang Li

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出DeepMORSE方法，通过模态共享自表达模型学习结合文本信息的图像聚类，在6个基准数据集上聚类性能提升超3%，且所学表示可迁移至下游任务。

Human-AI Perceptual Alignment by Playing Hues and Cues

通过玩Hues and Cues游戏实现人类与AI的感知对齐

Nuria Alabau-Bosque, Jorge Vila-Tomás, Paula Daudén-Oliver, Pablo Hernández-Cámara, Valero Laparra, Jesús Malo

机构 * Universitat de València（瓦伦西亚大学） ； Image Processing Lab（图像处理实验室） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出基于Hues and Cues游戏的评估框架，对比162个CVLMs与人类的颜色感知对齐，发现其在抽象领域偏离人类基线，筛选的预训练数据集可缓解错位。

Comments 19 pages, 14 figures

Recovering Lesion Parameters from Aphasic Picture Naming Error Profiles in Large Language Models

从大型语言模型中失语症图片命名错误轮廓中恢复损伤参数

Yong Yang, Roger Newman-Norlund, Xiang Guan, Saeed Ahmadi, Regan Willis, Nadra Salman, Kalil Warren, Sophie Arheix-Parras, Srihari Nelakuditi, Leonardo Bonilha, Christopher Rorden, Rutvik H. Desai, Julius Fridriksson

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对LLM的失语症图片命名错误轮廓，训练多任务神经网络恢复损伤参数，发现除层索引仅邻域可恢复外，修改百分比和噪声sigma可恢复，反事实验证达81.4%，还能泛化到中风幸存者数据，揭示Transformer层功能冗余。

PhyLatent: Learning Dynamics-Relevant Representations for JEPA World Models

PhyLatent：为JEPA世界模型学习与动力学相关的表征

Xi Zeng, Haojie Ren, Ziying Song

机构 * School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航天工程学院） ； School of Artificial Intelligence (School of Software), Yanshan University（燕山大学人工智能学院（软件学院）） ； The University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 PhyLatent为JEPA世界模型设计训练目标，解决其三类失效模式，在OGBench-Cube等数据集上显著降低失效率、提升MPC成功率，证明全局非坍塌不足以学习可靠的JEPA状态空间。

Comments 16 pages, 5 figures

VideoArgus: Agentic Rubric-Grounded Unified Evaluation for Video Generation and Editing

VideoArgus：基于智能体评分规则的视频生成与编辑统一评估框架

Ziyun Zeng, Zixuan Wang, Yongsheng Yu, Hang Hua, Jiebo Luo

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有视频评估基准的局限，本文提出VideoArgus框架，构建含1026个实例的VideoArgus-Bench，其在与人类判断的相关性上优于基准特定评估器，且模型排名稳定。

Comments Preprint

ParVL: Parallel Scaling and Expandable Compute Allocation for Multimodal LLMs

ParVL：面向多模态大语言模型的并行缩放与可扩展计算分配

Yang Yang, Qinyu Zhao, Mouxiang Chen, Xiaohui Li, Lixin Gu, Wenhai Wang, Hongjie Zhang, Wenwei Zhang

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本研究针对多模态大语言模型的计算分配僵化问题，提出ParVL框架，通过复用骨干参数扩展并行计算，在13B token上微调后，其多模态性能优于同配置单分支基线，且最优分配随任务变化。

Comments 14 pages, 4 figures

CultureVidBench: Benchmarking Cultural Understanding in Text-to-Video Generation

CultureVidBench：文本到视频生成中的文化理解基准测试

Xianjing Han, Yuhan Su, Yang Deng, Dong Ma, Wee Peng Tay, Bin Zhu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Centrale Supélec（中央高等电力学院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本研究推出CultureVidBench基准，评估7款T2V模型的文化理解能力，发现现有模型难捕捉细粒度文化细节，尤其针对代表性不足的文化区域与线索。

Comments Project page:https://hanxjing.github.io/CultureVidBench/

Learning Where to Look and How to Judge: Resolution-agnostic Image Quality Assessment with Quality-aware Saliency

学习关注何处与如何判断：具备质量感知显著性的分辨率无关图像质量评估

Hakan Emre Gedik, Shashank Gupta, Alan Bovik

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出基于CLIP的多尺度补丁驱动模型ReLIQS，解决无参考图像质量评估的分辨率适配、计算效率等问题，在多类基准上泛化能力优于主流基线且成本相当或更低。

Comments Accepted to the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

GISAgentBench: A Practitioner-Sourced Benchmark for Evaluating LLM Agents on GIS Tasks

GISAgentBench：面向GIS任务的、由从业者提供的用于评估大语言模型智能体的基准测试

Abhinav Pothuri, Zhe Jiang, Zelin Xu, Di Yang

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有GIS智能体基准缺乏真实输出等问题，推出由从业者提供的GISAgentBench基准，含349项多步骤GIS任务，评估显示最佳智能体仅完成32.7%的任务，凸显真实GIS工作流的挑战性。

Models as Tools: An Agentic Coordination Framework for Unified Multimodal Visual Tracking

模型作为工具：用于统一多模态视觉跟踪的智能体协调框架

Wenrui Cai, Yuzhe Li, Qingjie Liu, Yunhong Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有视觉跟踪方法的瓶颈，提出ACTrack智能体协调框架，整合异构模型工具的互补优势，仅用30%可训练参数便在多类基准上实现性能超越。

Comments 21 pages, 15 Tables, 7 Figures

SpatialAfford: Teaching Compact VLMs Where to Look and Where to Ground for Affordance

SpatialAfford：教紧凑视觉语言模型（VLMs）关注何处与定位何处以实现 affordance

Yufei Zhang, Chenlu Zhan, Donghui Sun, Xiaoxin Chen, Hongwei Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Vivo Mobile Communication Co., Ltd（维沃移动通信有限公司） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SpatialAfford 是一个两阶段框架，通过空间注意力对齐和空间感知 GRPO，使紧凑 4B VLMs 在多个基准上的 affordance 定位性能优于更强的 7B+ 基线模型。

Anchoring and Steering Diffusion: Enhancing the Faithfulness of Text-to-Image Generation at Inference Time

锚定与引导扩散：在推理时提升文生图生成的忠实度

Xinyi Wang, Yuyang Huang, Yalin Su, Pengcheng Luan, Tao Zhang, Feiming Wei, Wenxian Yu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出无训练框架AnchorSteer，通过语义锚定与反射引导组件改进文生图扩散模型的推理，在GenEval等基准上提升文本-图像对齐性能且保持视觉质量。

Comments Accepted by ECCV 2026

AVE-Compass: Towards Holistic Evaluation for Audio-Video Editing Abilities

AVE-Compass：迈向音频-视频编辑能力的整体评估

Yuqing Wen, Yukai Huang, Qianqian Xie, Jiangtao Wu, Yibin Lin, Yikai Gu, Jialu Chen, Yuanxing Zhang, Jiaheng Liu

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对现有视频编辑基准未充分考虑视听耦合问题，提出AVE-Compass基准及AVE-Agent框架，通过多种评估方式评估编辑能力，能分解复杂指令迭代改进结果，提升了跨模态编辑等方面表现及感知质量。

Test-Time Adaptation via Dual Distillation for Videos Under Severe Distribution Shifts

通过双重蒸馏实现严重分布偏移下视频的测试时自适应

André Sacilotti, Samuel Felipe dos Santos, Jurandy Almeida

机构 * University of São Paulo（圣保罗大学） ； Federal University of São Carlos（圣卡洛斯联邦大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对视频在严重分布偏移下测试时自适应难题，提出双重蒸馏的测试时自适应框架TADD，依赖轻量级投影适配器及互补损失适应目标域，在多个视频动作识别基准测试中优于现有TTA基线，显著提升识别准确率。

PRISM: Prompt Refinement via Image-grounded Self-rewarding Mechanism for Text-to-Image Generation

PRISM：通过基于图像的自我奖励机制进行文本到图像生成的提示优化

Guo Tang, HongJie Luo, Tianxu Wang, Ying Zhang, Hao Wang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Guangdong University of Technology（广东工业大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对文本到图像生成模型对提示制定敏感的问题，提出PRISM框架，通过基于图像的自我奖励机制，利用结构化视觉诊断和多任务监督微调等方法，提高图像质量和语义对齐，并提供可解释反馈。

Comments 18 pages, 5 figures

C-PTQ: Fisher-weighted Channel-wise Sensitivity for Post-training Quantization of MLLMs

C-PTQ：用于多模态大语言模型训练后量化的Fisher加权通道敏感性

Jiameng Li, Han Zhou, Matthew B. Blaschko

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对多模态大语言模型训练后量化中异常通道致性能下降问题，提出C-PTQ方法，通过设计Fisher加权目标统一任务特定损失扰动和量化误差，无需辅助模块达最优性能，经实验验证有效。

Comments 7 pages

Look Less, Think Faster: Joint Token-Compute Adaptation for Multimodal LLMs

少看，快思考：多模态大语言模型的联合令牌-计算适配

Pengcheng Wang, Zhiquan Wang, Jayoung Lee, Zhuoyan Xu, Ran Xu, Saurabh Bagchi, Yin Li, Somali Chaterji

机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大语言模型推理成本高的问题，提出SmartVL框架，通过视觉侧令牌控制器和LLM侧计算控制器联合控制视觉令牌数量和模型计算能力，实验证明该框架优于先前方法，实现更好的精度-效率平衡。

Comments Accepted at ECCV 2026

Attention-Guided Saliency Maps for Interpreting Visualization Literacy in VLMs

用于解释视觉语言模型中视觉素养的注意力引导显著图

Maeve Hutchinson, Abderrahmane Wassim Mehdaoui, Pranava Madhyastha

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 研究视觉语言模型如何解释数据可视化这一问题，提出针对图像文本生成的轻量级诊断显著图方法，通过聚合注意力并映射到图像，生成快速无梯度显著图，用删除度量评估，揭示模型注意力分配情况。

Comments To be presented at IEEE VIS 2026

ARMOR++: Agentic Orchestration of a Multi-Domain Primitive Set for Transferable Attacks on Deepfake Detectors

ARMOR++：用于对深度伪造检测器进行可转移攻击的多域原语集的智能编排

Christos Korgialas, Gabriel Lee Jun Rong, Dion Jia Xu Ho, Pai Chet Ng, Xiaoxiao Miao, Konstantinos N. Plataniotis

机构 * Department of Informatics, Aristotle University of Thessaloniki（塞萨洛尼基亚里士多德大学信息学系） ； Infocomm Technology Cluster, Singapore Institute of Technology（新加坡科技学院信息通信技术集群） ； Department of Applied Physics and Applied Mathematics, Columbia University（哥伦比亚大学应用物理与应用数学系） ； Division of Natural and Applied Sciences, Duke Kunshan University（昆山杜克大学自然科学与应用科学部） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Toronto（多伦多大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对深度伪造检测器在黑盒对抗转移下可靠性下降问题，提出ARMOR++多智能体框架，利用视觉与语言模型提供语义先验并编排原语选择等，整合多种原语有效针对异构偏差，实验表明其性能优于现有基线，凸显当前检测器可靠性差距及智能编排的有效性。

Write-Protected Discrete Bottlenecks for Language-Grounded World Models: A Structural Limitation and Sufficient Fix

用于语言基础世界模型的写保护离散瓶颈：一种结构限制及充分修复

Jiayi Fang

机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海金融学院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究语言与世界模型离散符号系统的交互问题，提出防止基于Gumbel-softmax的离散符号瓶颈失败的三个约束，经实验验证该方法能实现高基础准确率，且修复参数少、无需微调。

Comments 20 pages, 7 figures. Preprint

Structured Pruning of Large Language Models via Power Transformation and Sign-Preserving Score Aggregation with Adaptive Feature Retention

通过幂变换和符号保留分数聚合与自适应特征保留对大语言模型进行结构化剪枝

Ryota Kobayashi, Tsubasa Hirakawa, Takayoshi Yamashita, Hironobu Fujiyoshi, Yasunori Ishii, Tomoyuki Okuno, Kazuki Kozuka

机构 * Chubu University（楚ubu大学） ； Panasonic Holdings Corporation（松下电器控股公司） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型结构化剪枝，改进自适应特征保留技术。结合幂变换、符号保留分数聚合及异常值去除方法，解决应用中出现的分布不匹配等问题。实验表明该方法能保持准确率，通过结构化剪枝加速推理。

A Good Initialization is All You Need for Faithful Visual Attribution

忠实视觉归因只需一个良好的初始化

Zihan Gu, Jiayu Wang, Hua Zhang, Yue Hu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究忠实视觉归因中掩码优先问题，介绍CoPAIR和TRACE两种仅向前方法，用于构建紧凑的top-k证据掩码。在多个模型和任务上实验，初始化搜索方法达新前沿，TRACE+贪心在多模态语言模型归因中表现优，直接的TRACE掩码有高修复率。

Token-level Response-visual Attention Guidance for Multimodal LLMs Knowledge Distillation

多模态大语言模型知识蒸馏的令牌级响应视觉注意力引导

Jaehyun Jang, Eunseop Yoon, Hee Suk Yoon, SooHwan Eom, Mark A. Hasegawa-Johnson, Chang D. Yoo

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 研究多模态大语言模型知识蒸馏，挑战传统依赖，发现下游性能与响应视觉注意力相似度强相关。提出令牌级响应视觉注意力引导方法，通过自适应加权散度，有效引导学生模型，实验证明其性能优于基线。

Comments ECCV 2026

MIBE: Multi-subject Interaction Benchmark and Evaluator for Personalized Image Generation

MIBE：面向个性化图像生成的多主体交互基准与评估器

Zhihan Chen, Yuhuan Zhao, Yijie Zhu, Xinyu Yao, Mengcong Ren, Suwen Wang, Qiuyang Yin, Yuchen Sun, Qin Wang, Lu Xin

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； DeerLab LLC（DeerLab有限责任公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； Google（谷歌） ； San Jose State University（圣何塞州立大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出MIBE框架，包含多主体交互基准（MIB）和评估器（MIE），通过解耦数据体制和双头排序诊断目标，解决多主体个性化图像生成中主体遗漏、外观失配和交互错误问题，在黄金集上达到0.922成对准确率。

PatternGSL: A Structured Specification Language for Template-Free and Simulation-Ready 3D Garments

PatternGSL: 一种用于无模板且可模拟的3D服装的结构化规范语言

Zhenyang Li, Lutao Jiang, Yizhou Zhao, Ying-Cong Chen, Xin Wang, Weikai Chen, Yifan Peng

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； LIGHTSPEED Shenzhen（LIGHTSPEED深圳） ； LIGHTSPEED Los Angeles（LIGHTSPEED洛杉矶） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出PatternGSL，一种无模板、可学习的结构化服装表示语言，从单张图像直接预测完整缝纫图案，实现可模拟的3D服装重建。

Comments 11 pages, 6 figures

Retrieved Images as Visual Thought: Training-Free Multimodal In-Context Learning for the Open-vs-Closed Gap

检索图像作为视觉思维：面向开放与封闭差距的无训练多模态上下文学习

Bingchen Huang, Zhiling Wang, Yifu Chen, Yuanchao Du

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出无训练框架ReVisIT，通过检索图像-标签对作为视觉思维单元，结合结构化类定义、多模态检索和交替注入示例，在多个基准上显著提升性能，弥合开放与封闭任务差距。

Comments 12 pages, 6 figures. Includes appendix. Introduces the MAAC-Bench benchmark

Arena-T2I Hard: Benchmarking and Improving Faithfulness with Dependency-Aware Checklist

Arena-T2I Hard：基于依赖感知清单的忠实性基准测试与改进

Yuanhao Ban, Tong Xie, Sohyun An, Yunqi Hong, Evan Frick, I-Hung Hsu, Wei-Lin Chiang, Ion Stoica, Cho-Jui Hsieh

机构 * Arena Intelligence Inc ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有忠实性基准在复杂指令上的不足，提出310条压力测试提示集Arena-T2I Hard，并设计依赖感知清单奖励结合美学奖励，显著提升文本到图像模型的忠实性-美学权衡。

ReGRPO: Reflection-Augmented Policy Optimization for Tool-Using Agents

ReGRPO: 用于工具使用智能体的反思增强策略优化

Binjie Zhang, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show Lab） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出ReGRPO框架，通过反思数据引擎和联合优化反射令牌与纠正动作，提升工具使用智能体在故障后的恢复能力，在GTA和GAIA上取得最佳效果。