视觉大模型 / VLM

Autonomous VR-Based Risk Detection for Situational Awareness in Dangerous Settings

基于自主虚拟现实的危险环境态势感知风险检测

Mohammad Eskandari, Murali Krishna Varma Indukuri, Stephanie M. Lukin, Cynthia Matuszek

机构 * Interactive Robotics and Language Lab, University of Maryland Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校交互式机器人与语言实验室） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract)；vision language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究在高风险环境中，提出基于VR的人机交互框架，利用VLM辅助机器人识别潜在危险并标注兴趣点，通过VR界面呈现给操作员，经实验验证该方法能有效支持态势感知，提升交互体验。

Comments 7 Pages, Accepted to RO-MAN 2026

Symbal: Detecting Systematic Misalignments in Model-Generated Captions

Symbal：检测模型生成字幕中的系统性对齐错误

Maya Varma, Jean-Benoit Delbrouck, Sophie Ostmeier, Akshay Chaudhari, Curtis Langlotz

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(summary_cn,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究多模态大语言模型生成图像字幕时的系统性对齐错误检测问题，提出利用现成基础模型的结构化双阶段设置的Symbal方法，引入SymbalBench基准，Symbal在基准上表现出色，可辅助审核MLLM生成的字幕。

Comments ICML 2026

Analysis-by-Proxy: Localization Signals in VLMs Operating as Condition Encoders

代理分析：作为条件编码器的视觉语言模型中的定位信号

Yoav Baron, Sara Dorfman, Roni Paiss, Daniel Cohen-Or, Or Patashnik

机构 * Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel（特拉维夫大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究视觉语言模型（VLMs）作条件编码器时编辑管道定位性能差的问题，引入代理分析框架，通过训练代理模型分析VLM中间表示来揭示编码定位信息的表示，发现现有条件提取策略缺陷，为条件架构设计提供新思路。

Comments Accepted as a Spotlight at the ICML 2026 Mechanistic Interpretability Workshop

Ophiuchus: Incentivizing Tool-augmented "Think with Images" for Joint Medical Segmentation, Understanding and Reasoning

Ophiuchus: 激励工具增强的“图像思考”用于联合医学分割、理解与推理

Yankai Jiang, Yujie Zhang, Peng Zhang, Wenjie Li, Yichen Li, Jintai Chen, Xiaoming Shi, Shihui Zhen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Information Hub, HKUST (Guangzhou)（信息枢纽，香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(summary_cn,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出Ophiuchus框架，通过三阶段训练策略（冷启动SFT、自反思微调、工具强化学习）使MLLM动态聚焦细粒度视觉区域，实现精准医学分割与诊断。

Bounding Boxes as Goals: Language-Conditioned Grasping via Neuro-Symbolic Planning

边界框作为目标：通过神经符号规划实现语言条件抓取

Allison Andreyev, Landon Eum, Nestor Tiglao, Romel Gomez

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出GRASP框架，利用预训练VLM将自然语言查询转化为神经符号目标状态，通过边界框检测实现零样本桌面操作，无需任务特定训练。

Comments Project website: https://allisonandreyev.github.io/grasp.github.io/

Sci-Rho: A Multilingual Visually-Grounded Symbolic Benchmark for STEM Problems

Sci-Rho：面向STEM问题的多语言视觉基础符号基准

Muhammad Falensi Azmi, Ikhlasul Akmal Hanif, Vallerie Alexandra Putra, Adi Yeltay, Abdullah Mubarak, Fajri Koto

机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Binus University（比努斯大学） ； Bandung Institute of Technology（万隆理工学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出Sci-Rho，一个多语言、视觉基础的STEM问题动态基准，包含4242个模板和42420个实例，评估17个VLM发现最差精度与平均精度存在差距，且小模型跨语言性能下降。

Comments 22 pages

Can You Trust What You See? Human and AI Detection of Synthetic Legal Evidence

你能相信你所见的吗？人类与AI对合成法律证据的检测

Jinzhe Tan, Ali Ekber Cinar, Karim Benyekhlef

机构 * Faculty of Law, McGill University（麦吉尔大学法学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(summary_cn,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究人类和前沿多模态大模型在民事纠纷场景中区分真实照片与AI生成图像的能力，发现两者均不可靠，提出结合人工审查、MLLM筛查和来源认证的解决方案。

An Open-Source Benchmark and Baseline for Multi-temporal Referring Segmentation

多时相指代分割的开源基准与基线

Bingyu Li, Da Zhang, Tao Huo, Zhiyuan Zhao, Junyu Gao, Xuelong Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究所） ； China Telecom（中国电信） ； School of Artificial Intelligence, Optics and Electronics (iOPEN)（人工智能、光学与电子学院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；visual reasoning(abstract)；grounding(abstract)

AI总结 提出多时相指代分割任务，通过自动化数据构建管道CRAFT-Agent生成首个基准MTRefSeg-21K，并设计两阶段训练的变化感知LVLM框架MTRefSeg-R1，实现优于现有基线的性能。

GRASP: Learning to Ground Social Reasoning in Multi-Person Non-Verbal Interactions

GRASP：学习多个人非语言互动中的社会推理

Junho Kim, Xu Cao, Houze Yang, Bikram Boote, Ana Jojic, Fiona Ryan, Bolin Lai, Sangmin Lee, James M. Rehg

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Amazon AGI Korea University（亚马逊AGI韩国大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(summary_cn,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 GRASP通过连接高层社会问答与细粒度目光和指代手势事件，提升多个人非语言互动的社会推理能力，包含290万对问题-答案对，提出Social Grounding Reward提升模型性能。

Comments Project page: https://social-reaoning.github.io/grasp/

Allegory of the Cave: Measurement-Grounded Vision-Language Learning

洞穴的寓言：基于测量的视觉-语言学习

Kepeng Xu, Li Xu, Gang He, Wenxin Yu

机构 * Xidian University（西电大学） ； Southwest University of Science and Technology（西南科技大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文研究了视觉-语言模型在更接近底层相机测量的视觉接口下，基于测量的视觉-语言学习是否能提升性能。PRISM-VL模型结合RAW数据、相机条件接地和曝光括号监督聚合，通过高质量数据集和基准测试，提升了BLEU、ROUGE-L和LLM-Judge的准确率。

Localization Boosting for Growth Markets: Mitigating Cross-Locale Behavioral Bias in Learning-to-Rank

增长市场中的定位增强：减轻跨本地化行为偏差在学习到排序中的影响

Suryaa Veerabathiran Seran, Ashwin Naresh Kumar, Tracy Holloway King, Jing Zheng

机构 * Adobe 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种多目标框架，结合行为监督、VLM相关性信号和本地化增强，以改善学习到排序中的本地内容可见性。

Rethinking Patient Education as Multi-turn Multi-modal Interaction

重新思考患者教育作为多轮多模态交互

Zonghai Yao, Zhipeng Tang, Chengtao Lin, Xiong Luo, Benlu Wang, Juncheng Huang, Chin Siang Ong, Hong Yu

机构 * VA Bedford Health Care（VA贝德福德医疗中心） ； UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； UMass Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校） ； Yale University（耶鲁大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Yale School of Medicine（耶鲁医学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(summary_cn,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出MedImageEdu基准，通过多轮多模态交互提升患者教育效果，评估咨询过程和最终响应质量，发现多模态模型在视觉 grounding、安全性和情绪互动方面存在不足。

Comments Equal contribution for the first two authors

CLBench-V: Evaluating Multimodal Context Learning from Grounding to Knowledge Acquisition

CLBench-V：评估从基础到知识获取的多模态上下文学习

Lai Wei, Chengqi Li, Jiapeng Li, Ruina Hu, Yue Wang, Weiran Huang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城创新中心） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究多模态上下文学习问题，引入CLBench-V基准，围绕上下文基础、新信息应用和新知识学习三个维度组织任务，结合公共基准与新数据集，经自动化程序构建，测试六个模型，分析相关因素，揭示多模态上下文学习远未饱和及各模型表现情况。

Vision-language models for chest radiography do not always need the image

胸部X光片的视觉-语言模型并不总是需要图像

Mahshad Lotfinia, Sebastian Ziegelmayer, Lisa Adams, Daniel Truhn, Andreas Maier, Soroosh Tayebi Arasteh

机构 * Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（弗里德里希-亚历山大-埃尔朗根-纽伦堡大学模式识别实验室） ； Department of Diagnostic and Interventional Radiology, TUM University Clinic, School of Medicine and Health, Klinikum rechts der Isar, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学医学院与健康学院伊萨尔河右岸医院诊断与介入放射学系） ； Lab for AI in Medicine, RWTH Aachen University（亚琛工业大学医学人工智能实验室） ； Department of Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital RWTH Aachen（亚琛工业大学医院诊断与介入放射学系） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文通过因果审计方法，发现许多医学视觉-语言模型在胸部X光片任务中依赖文本先验而非图像，纯文本模型与多模态模型性能接近，并提出了基于图像依赖性的评估框架。

Affordance2Action: Task-Conditioned Scene-level Affordance Grounding for Real-Time Manipulation

Affordance2Action: 任务条件下的场景级功能区域定位用于实时操作

Litao Liu, Yifan Han, Pengfei Yi, Wenbo Yu, Hanqing Wang, Haoran Du, Enze Yuan, Zilin Yuan, Ruiding Feng, Michael Liu, Qi Zhang, Jingjin Yu

机构 * Department of Computer Science, Rutgers University-New Brunswick（罗格斯大学新布朗斯维尔回声分校计算机科学系） ； The Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科学与技术大学（GZ）） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出Affordance2Action框架，通过构建A2A-Bench基准和A2A-AffordGen标注流程，解决场景级任务条件功能区域定位中的多区域对应问题，并支持实时操作。

Comments 23 pages

Self-Captioning Multimodal Interaction Tuning: Amplifying Exploitable Redundancies for Robust Vision Language Models

自描述多模态交互调优：放大可利用冗余以实现鲁棒的视觉语言模型

Yuriel Ryan, Hei Man Ip, Adriel Kuek, Paul Pu Liang, Roy Ka-Wei Lee

机构 * Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； DSO National Laboratories（国防部国家实验室） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision language model(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对视觉语言模型中的幻觉和鲁棒性问题，提出自描述多模态交互调优方法，通过放大模态间冗余信息来补偿受损模态，并设计多模态交互门机制将独特交互转化为冗余交互，实验表明该方法可减少38.3%的视觉诱导错误并提升16.8%的一致性。

Comments Accepted to ICML 2026. Code: https://github.com/yurielryan/Multimodal-Interaction-Tuning

ValueGround: Evaluating Culture-Conditioned Visual Value Grounding in MLLMs

ValueGround: 评估多模态大语言模型中文化条件化的视觉价值基础

Zhipin Wang, Christoph Leiter, Christian Frey, Mohamed Hesham Ibrahim Abdalla, Josif Grabocka, Steffen Eger

机构 * University of Technology Nuremberg (UTN)（图恩大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract_cn)

AI总结 提出ValueGround基准，通过最小对比图像对评估多模态大语言模型在文化条件化视觉价值判断中的表现，发现模型在可视化选项下准确率显著低于文本选项。

Comments Updated preprint

SignScene: Visual Sign Grounding for Mapless Navigation

SignScene: 用于无地图导航的视觉标志接地

Nicky Zimmerman, Joel Loo, Benjamin Koh, Zishuo Wang, David Hsu

机构 * Smart Systems Institute, National University of Singapore, 3 Research Link, 117602, Singapore.（新加坡国立大学智能系统研究所） ； School of Computing, National University of Singapore, 13 Computing Drive, 117417, Singapore.（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)

AI总结 提出SignScene，一种以标志为中心的空间语义表示方法，利用视觉语言模型将标志的语义指令与场景元素和导航动作对应，实现无地图导航，在114个查询中达到88%的接地准确率。

Comments Under review for a conference

Advancing Multi-Robot Networks via MLLM-Driven Sensing, Communication, and Computation: A Comprehensive Survey

通过MLLM驱动的感知、通信与计算推进多机器人网络：综述

Hyun Jong Yang, Howon Lee, Kyuhong Shim, Jeongho Kwak, Hyunsoo Kim, Donghoon Kim, Khoa Anh Ngo, Sehyun Ryu, Jaehyun Choi, Youbin Kim, Chanjun Moon, Michael Ryoo, Byonghyo Shim

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； Ajou University（亚洲大学） ； Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； Korea University（高丽大学） ； POSTECH（浦项科技大学） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(title,abstract)；grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)

AI总结 本文综述了MLLM指导下的多机器人协调，探讨了集成设计对多机器人协作的影响，展示了四种端到端演示，强调了系统级指标的重要性。

Vision-Language Models for Ergonomic Assessment of Manual Lifting Tasks: Estimating Horizontal and Vertical Hand Distances from RGB Video

用于手动搬运任务的视觉-语言模型：从RGB视频估计水平和垂直手距

Mohammad Sadra Rajabi, Aanuoluwapo Ojelade, Sunwook Kim, Maury A. Nussbaum

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出利用视觉-语言模型从RGB视频中非侵入性估计搬运任务的水平和垂直手距，通过两种多阶段管道验证了该方法的可行性，并展示了分割技术在减少误差方面的有效性。

VisMem: Latent Vision Memory Unlocks Potential of Vision-Language Models

VisMem: 通过潜在视觉记忆解锁视觉-语言模型的潜力

Xinlei Yu, Chengming Xu, Guibin Zhang, Zhangquan Chen, Yudong Zhang, Yongbo He, Peng-Tao Jiang, Jiangning Zhang, Xiaobin Hu, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； vivo 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 VisMem通过引入动态潜在视觉记忆模块，提升视觉-语言模型在复杂视觉任务中的性能，实现感知准确性和语义一致性之间的平衡。

PRIMA: Multi-Image Vision-Language Models for Reasoning Segmentation

PRIMA：多图像视觉-语言模型用于推理分割

Muntasir Wahed, Kiet A. Nguyen, Adheesh Sunil Juvekar, Xinzhuo Li, Xiaona Zhou, Vedant Shah, Tianjiao Yu, Pinar Yanardag, Ismini Lourentzou

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 PRIMA通过整合像素级定位与多图像推理，提升了多图像分割任务的性能，其在Recall和S-IoU上分别优于现有基线7.83%和11.25%。

Comments Project page: https://plan-lab.github.io/prima

SafeHumanoid: VLM-RAG-driven Control of Upper Body Impedance for Humanoid Robot

SafeHumanoid: 通过VLM-RAG驱动的人形机器人上半身阻抗控制

Yara Mahmoud, Jeffrin Sam, Nguyen Khang, Marcelino Fernando, Issatay Tokmurziyev, Miguel Altamirano Cabrera, Muhammad Haris Khan, Artem Lykov, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Skolkovo Institute of Science and Technology（斯克洛尔沃科学与技术研究所） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,abstract)；vision language model(abstract)；grounding(abstract)

AI总结 SafeHumanoid通过VLM-RAG结合自身视觉，实现人形机器人上半身阻抗控制，提升人机交互的安全性与任务成功率。

Harnessing Vision-Language Models for Time Series Anomaly Detection

利用视觉语言模型进行时间序列异常检测

Zelin He, Sarah Alnegheimish, Matthew Reimherr

机构 * Amazon（亚马逊公司） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title)；vision language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出基于视觉语言模型的两阶段方法，无需时间序列训练即可提升时间序列异常检测的准确性和效率。

Comments Accepted at AAAI 2026 (Oral)

iFlyBot-VLM Technical Report

Xin Nie, Zhiyuan Cheng, Yuan Zhang, Chao Ji, Jiajia Wu, Yuhan Zhang, Jia Pan

机构 * iFlyTek Reasearch and Development Group（iFlyTek 研发部） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,abstract)；vision-language model(abstract)；grounding(abstract)

From Grounding to Manipulation: Case Studies of Foundation Model Integration in Embodied Robotic Systems

Xiuchao Sui, Daiying Tian, Qi Sun, Ruirui Chen, Dongkyu Choi, Kenneth Kwok, Soujanya Poria

机构 * IHPC, Agency for Science, Technology and Research, Singapore（科技研究局智能技术中心，新加坡） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；vision-language model(abstract)；multimodal large language model(abstract)

Comments EMNLP 2025 camera ready

VLLFL: A Vision-Language Model Based Lightweight Federated Learning Framework for Smart Agriculture

Long Li, Jiajia Li, Dong Chen, Lina Pu, Haibo Yao, Yanbo Huang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Alabama（电气与计算机工程系，阿拉巴马大学） ； Electrical and Computer Engineering, Michigan State University（电气与计算机工程，密歇根州立大学） ； Agricultural and Biological Engineering, Mississippi State University（农业与生物工程，密苏里州立大学） ； Department of Computer Science, University of Alabama（计算机科学系，阿拉巴马大学） ； USDA-ARS Genetics and Sustainbale Agriculture（美国农业部ARS基因与可持续农业） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

Efficient Few-Shot Learning in Remote Sensing: Fusing Vision and Vision-Language Models

Jia Yun Chua, Argyrios Zolotas, Miguel Arana-Catania

机构 * Cranfield University（克兰菲尔德大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title)；vision language model(abstract)；LLaVA(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

Comments 11 pages, 7 figures, 8 tables. To be published in Applied AI Letters

Emergent Visual Grounding in Large Multimodal Models Without Grounding Supervision

Shengcao Cao, Liang-Yan Gui, Yu-Xiong Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

Comments ICCV 2025 Findings

To Trust Or Not To Trust Your Vision-Language Model's Prediction

Hao Dong, Moru Liu, Jian Liang, Eleni Chatzi, Olga Fink

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG