视觉大模型 / VLM

Towards Open-World Referring Expression Comprehension: A Benchmark with Training-free Multi-task Consistency Checker

迈向开放世界的指代表达理解：一种无需训练的多任务一致性检查器基准

Zongjian Wu, Lei Zhang

机构 * School of Microelectronics and Communication Engineering, Chongqing University, Chongqing, China（微电子与通信工程学院，重庆大学，重庆，中国） 纠错

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

AI总结 针对现有指代表达理解（REC）基准局限于简单场景和单目标假设的问题，提出OpenRef基准，涵盖多样视觉场景、可变目标数量和丰富词汇类型，并引入无需训练的多任务一致性检查器（MCC）以提升模型在开放世界中的性能。

Comments 23 pages, 7 figures. Project Page: https://zongjianwu.github.io/openref

VLOD-TTA: Test-Time Adaptation of Vision-Language Object Detectors

VLOD-TTA: 视觉语言目标检测器的测试时适应

Atif Belal, Heitor R. Medeiros, Marco Pedersoli, Eric Granger

机构 * International Laboratory on Learning Systems (ILLS)（国际学习系统实验室（ILLS）） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出VLOD-TTA，通过密集提案重叠和图像条件提示实现低开销的视觉语言目标检测器测试时适应，优于现有方法。

Journal ref European Conference on Computer Vision (ECCV 2026)

CaP-X: A Framework for Benchmarking and Improving Coding Agents for Robot Manipulation

CaP-X: 用于基准测试和改进机器人操作编码智能体的框架

Letian Fu, Justin Yu, Karim El-Refai, Ethan Kou, Haoru Xue, Huang Huang, Wenli Xiao, Guanzhi Wang, Dantong Niu, Fei-Fei Li, Guanya Shi, Jiajun Wu, Shankar Sastry, Yuke Zhu, Ken Goldberg, Linxi "Jim" Fan

机构 * nvidia ； stanford（斯坦福大学） ； cmu（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出CaP-X框架，通过CaP-Gym交互环境和CaP-Bench评估，发现编码智能体依赖人工抽象，但通过扩展测试时计算可提升鲁棒性，并推出无需训练的CaP-Agent0和强化学习CaP-RL。

TotalFM: An Organ-Separated 3D-CT Foundation Model Leveraging Large-Scale Routine Clinical Radiology Data

TotalFM：利用大规模常规临床放射学数据的器官分离3D-CT基础模型

Kohei Yamamoto, Tomohiro Kikuchi

机构 * Department of Radiology, Jichi Medical University（放射科，自治医科大学） ； Data Science Center, Jichi Medical University（数据科学中心，自治医科大学） 纠错

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

AI总结 提出TotalFM，一种基于器官分离的3D-CT放射学基础模型，通过自动化生成器官体积与发现句子对，结合VideoMAE自监督预训练和对比学习，在零样本器官级和发现级病变分类任务中优于现有模型。

Beyond Sequential Distance: Inter-Modal Distance Invariant Position Encoding

超越序列距离：模态间距离不变位置编码

Lin Chen, Bolin Ni, Qi Yang, Zili Wang, Kun Ding, Ying Wang, Houwen Peng, Shiming Xiang

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, China（MAIS，自动化研究所，中国科学院，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学，中国） ； Tencent Hunyuan Team, China（腾讯文言团队，中国） 纠错

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

AI总结 针对多模态大模型在长上下文中的视觉衰减问题，提出模态间距离不变位置编码（DIPE），通过解耦模态间位置编码消除距离惩罚，保持视觉感知一致性，显著缓解视觉衰减。

Bridging the Gap: Enabling Natural Language Queries for NoSQL Databases through Text-to-NoSQL Translation

弥合差距：通过文本到NoSQL翻译实现NoSQL数据库的自然语言查询

Jinwei Lu, Jiawei Lu, Chen Zhang, Zhiqian Qin, Haodi Zhang, Yuanfeng Song, Raymond Chi-Wing Wong

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究Text-to-NoSQL任务，提出TEND基准和SAG求解器，用于将自然语言请求翻译为MongoDB聚合管道，验证了无模式文档推理的独特挑战。

FENCE: A Financial and Multimodal Jailbreak Detection Dataset

FENCE：一个金融和多模态越狱检测数据集

Mirae Kim, Seonghun Jeong, Youngjun Kwak

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

AI总结 针对金融领域多模态越狱检测资源匮乏的问题，提出FENCE数据集，包含韩英双语文本和图像，用于训练和评估检测器，实验表明基线检测器准确率达99%。

Comments lrec 2026 accepted paper

MedVeriSeg: Teaching LISA-Like Medical Segmentation Models to Verify Query Validity Without Extra Training

MedVeriSeg: 教授LISA-like医学分割模型验证查询的有效性而无需额外训练

Qinyue Tong, Xiaozhen Wang, Ziqian Lu, Jun Liu, Yunlong Yu, Zheming Lu

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Zhejiang University（浙江大学航空宇航学院） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； School of Computer Science and Technology (School of Artificial Intelligence), Zhejiang Sci-Tech University（浙江科技学院计算机科学与技术学院（人工智能学院）） ； College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MedVeriSeg，一种无需训练的查询验证框架，使LISA-like医学分割模型能够拒绝虚假分割查询。通过相似性响应质量评分模块和轻量级路由多代理验证模块，提升验证鲁棒性，并构建MedVeriSeg-Bench基准，有效减少幻觉分割。

Comments 13 pages, 9 figures

A Comparative Study in Surgical AI: Potential and Limitations of Data, Compute, and Scaling

外科AI的比较研究：数据、计算和扩展的潜力与局限

Kirill Skobelev, Eric Fithian, Yegor Baranovski, Jack Cook, Sandeep Angara, Shauna Otto, Zhuang-Fang Yi, John Zhu, Neeraj Mainkar, Margaux Masson-Forsythe, Daniel A. Donoho, X. Y. Han

机构 * Center for Applied AI, Chicago Booth（应用人工智能中心，芝加哥商学院） ； Surgical Data Science Collective（外科数据科学集体） ； Children’s National Hospital（儿童医学中心） ； Operations Management & Tolan Center for Healthcare, Chicago Booth（运营管理与托兰医疗中心，芝加哥商学院） 纠错

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

AI总结 本文通过2026年最先进的AI方法，研究了外科手术工具检测中的性能和限制，发现即使使用多十亿参数模型和大量训练数据，当前的视觉语言模型在神经外科手术工具检测任务中仍表现不足，且模型规模和训练时间的增加对性能提升效果有限，表明当前AI在手术应用中仍面临显著挑战。

Text2Villa: Hierarchical Generation of 3D Indoor Environments with Physics-Aware Analysis-by-Synthesis

Text2Villa：通过物理感知的合成分析进行3D室内环境的分层生成

Xiang Tang, Ruotong Li, Xiaopeng Fan

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

AI总结 研究旨在解决从自然语言生成3D室内场景的问题，提出Text2Villa框架。宏观构建数据集微调布局生成器，微观引入A-PSSG并结合碰撞检测与语义推理，有效解决相关问题，性能优于以往方法，为下游应用提供3D内容基础。

Comments 17 pages, 12 figures, Project page: https://xdlbw.github.io/Text2Villa/

RoboReact: Agentic Skill Distillation from Generated Egocentric Videos for Generalizable Whole-Body Manipulation

RoboReact：基于生成的自我中心视频的智能体技能蒸馏，实现通用全身操控

Shuliang He, Shuai Wang, Bo Yue, Junchi Teng, Changyu Wang, Guiliang Liu

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

AI总结 本研究提出RoboReact框架，通过生成自我中心视频并结合视觉语言引导的闭环控制，实现人形机器人全身操控技能的通用获取，可在多样场景中稳健执行。

Leveraging Image Generators to Address Data Scarcity: The Gen4Regen Dataset for Forest Regeneration Mapping

利用图像生成器解决训练数据稀缺问题：Gen4Regen数据集用于森林再生制图

Gabriel Jeanson, David-Alexandre Duclos, William Larrivée-Hardy, Noé Cochet, Matěj Boxan, Anthony Deschênes, François Pomerleau, Philippe Giguère

机构 * Northern Robotics Laboratory, Université Laval, Québec, QC, G1V 0A6, Canada（拉瓦尔大学北部机器人实验室，魁北克，QC，G1V 0A6，加拿大） ； Département d'informatique et de génie logiciel, Université Laval, Québec, QC, G1V 0A6, Canada（拉瓦尔大学计算机与软件工程系，魁北克，QC，G1V 0A6，加拿大） 纠错

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

AI总结 本文通过Gen4Regen数据集和Nano Banana Pro模型生成高质量图像及语义掩码，解决森林再生物种分割中的数据稀缺和类别不平衡问题，提升F1分数15%以上。

Comments 33 pages, 17 figures

AutoWorld: Learning Multi-Agent Traffic Simulation with Self-Supervised World Models

AutoWorld: 通过自监督世界模型扩展多智能体交通仿真

Mozhgan Pourkeshavarz, Tianran Liu, Nicholas Rhinehart

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoWorld框架，利用未标记的LiDAR数据自监督学习世界模型，提升多智能体交通仿真的真实感与性能，实验表明未标记数据能有效提升仿真效果。

RoboInter1.5: A Holistic Intermediate Representation Suite for Embodied World Modeling and Robotic Manipulation

RoboInter1.5：用于具身世界建模和机器人操作的整体中间表示套件

Ziqin Wang, Hao Li, Weijun Wang, Junhao Cai, Jia Zeng, Yilun Chen, Jiangmiao Pang, Si Liu

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

AI总结 研究针对现有机器人数据集问题，基于RoboInter1.0提出RoboInter1.5套件，含多种中间表示资源及相关任务，通过广泛评估证明其为中间表示提供统一时空框架，将其作为双向接口，规范动作空间并约束物理模拟器潜在展开。

Comments 28 pages. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2602.09973

Bounded Autonomy: Controlling LLM Characters in Live Multiplayer Games

有界自主性：控制游戏中的LLM角色

Yunjia Guo, Jinghan Zhu, Siyu Wang, Haixin Qiao

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

AI总结 本文提出有界自主性架构，通过三种接口控制游戏中的LLM角色，使其在多人互动中保持可执行性和社会一致性，并通过实验验证其有效性。

Comments 9 pages, 5 figures, 5 tables; manuscript unchanged from v1

DreamPartGen: Semantically Grounded Part-Level 3D Generation via Collaborative Latent Denoising

DreamPartGen: 通过协作潜在去噪实现语义引导的部件级3D生成

Tianjiao Yu, Xinzhuo Li, Muntasir Wahed, Jerry Xiong, Yifan Shen, Ying Shen, Ismini Lourentzou

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(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 DreamPartGen通过协作潜在去噪实现语义引导的部件级3D生成，引入双部件潜在和关系语义潜在，提升几何和语义一致性，实现高质量文本对齐的3D合成。

UniversalRAG: Retrieval-Augmented Generation over Corpora of Diverse Modalities and Granularities

UniversalRAG: 在多样模态和粒度的语料库上实现检索增强生成

Woongyeong Yeo, Kangsan Kim, Soyeong Jeong, Jinheon Baek, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出UniversalRAG，一种能够处理多种模态和粒度的检索增强生成框架，通过动态路由机制和多粒度组织，提升跨模态知识检索的有效性，实验表明其在多个模态基准上的优越性。

Comments ACL 2026. Project page : https://universalrag.github.io

CORE-3D: Context-aware Open-vocabulary Retrieval by Embeddings in 3D

CORE-3D: 基于嵌入的上下文感知开放词汇检索

Mohamad Amin Mirzaei, Pantea Amoie, Ali Ekhterachian, Matin Mirzababaei, Babak Khalaj

机构 * Department of Electrical Engineering, Sharif University of Technology（电气工程系，谢里夫大学） 纠错

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

AI总结 CORE-3D通过结合上下文感知的CLIP编码和渐进粒度细化，提升3D场景理解中开放词汇检索和语义分割的准确性与鲁棒性。

EventCoT: Event-centric Video Chain-of-thought for Reasoning Temporal Localization

EventCoT：用于推理时间定位的以事件为中心的视频思维链

Youngkil Song, Yoonjae Baek, Dongwon Kim, Inho Kim, Dongkeun Kim, Suha Kwak

机构 * Pohang University of Science and Technology（浦项科技大学） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Handong Global University（韩东国际大学） 纠错

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

AI总结 提出EventCoT框架解决推理时间定位难题，先对视频进行以事件为中心的分词，再在识别出的事件内推理生成答案，通过嵌入匹配确定时间间隔，在相关任务中取得好结果。

Comments 27 pages, 11 figures, 19 tables. Co-corresponding authors: Dongkeun Kim and Suha Kwak

On Solomonoff Induction in Large Language Models and the Limits of Self-Improving: The Singularity Is Not Near Without Symbolic Model Synthesis

在大型语言模型中自我改进的极限：没有符号模型合成，奇点并不临近

Hector Zenil

机构 * Algorithmic Dynamics Lab（算法动力实验室） ； Department of Biomedical Computing（生物医学计算系） ； School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences（生物医学工程与成像科学学院） ； King’s Institute for AI（国王人工智能研究所） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； Oxford Immune Algorithmics（牛津免疫算法公司） ； Oxford University Innovation（牛津大学创新中心） ； London Institute for Healthcare Engineering（伦敦医疗工程研究所） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究指出大型语言模型在缺乏外部信号时自我改进会退化，提出神经符号整合方法以突破这一限制。

Comments 31 pages. Update: DPI and Levin's non-growth is not violated explanation when it comes to finite learners

Emergence Invariance: From Symbolized Thought to Structural Control

涌现不变性：从符号化思维到结构控制

Yi Liu

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究形式化了语言为核心的智能的限制，提出动态边界控制框架，通过DeepSeek V4-Flash实验验证其可提升大语言模型的推理性能，组织了大语言模型的涌现限制。

Comments 51 pages, 3 figures

SARVLM: A Vision Language Foundation Model for Semantic Understanding in SAR Imagery

SARVLM：一种用于SAR图像语义理解的视觉语言基础模型

Qiwei Ma, Xukun Lu, Wang Liu, Puhong Duan, Xudong Kang, Shutao Li

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； Yuelushan Center for Industrial Innovation（岳麓山创新中心） ； School of Medical Information Engineering, Jining Medical University（济南医学院医学信息工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SARVLM，一种专为SAR图像设计的视觉语言基础模型，通过多阶段领域迁移策略和集成策略提升跨场景泛化能力，在多个基准测试中表现优异。

Comments 13 pages, 13 figures

Pixel-TTS: Image based Text Rendering for Robust Text-to-Speech

Pixel-TTS: 基于图像的文字渲染实现鲁棒文本转语音

Adarsh Arigala, Arjun Gangwar, S Umesh, Yova Kementchedjhieva

机构 * SPRING Lab, Indian Institute of Technology, Madras, India（SPRING实验室，印度理工学院，马德拉斯，印度） ； MBZUAI, UAE（MBZUAI，阿联酋） 纠错

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

AI总结 提出Pixel-TTS框架，将文本渲染为图像并通过2D卷积生成嵌入，消除嵌入矩阵扩展，提升对未见字符和拼写变体的鲁棒性，实现零样本泛化。

Comments 11 pages, 5 figures, 15 tables

What Drives Test-Time Adaptation for CLIP? A Controlled Empirical Study from an Update Perspective

什么驱动了CLIP的测试时适应？从更新视角进行的受控实证研究

Jiazhen Huang, Xiao Chen, Zhiming Liu, Yaru Sun, Jingyan Jiang, Zhi Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） 纠错

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

AI总结 本文通过受控实证研究，从更新视角分析了CLIP测试时适应方法的驱动因素，揭示了适应增益主要来自测试时证据和可靠代理，而非繁重优化，并指出无单一范式普遍最优。

Comments Benchmark and codes are available at https://github.com/walawalagoose/TTABC

ZoomV: Temporal Zoom-in for Efficient Long Video Understanding

TimeSearch: 基于聚光灯和反射的层次视频搜索用于类人长视频理解

Yuan Zhang, Junwen Pan, Rui Zhang, Xin Wan, Qizhe Zhang, Ming Lu, Qi She, Shanghang Zhang

机构 * ByteDance（字节跳动） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 TimeSearch通过Spotlight和Reflection机制，提升长视频理解的准确性和效率

Comments ACMMM 2026

AdaDINO: Context-Adaptive DINO-Distilled Vision Foundation Models for Efficient Open-Vocabulary Edge Inference

AdaVFM：通过LLM引导执行实现边缘智能的自适应视觉基础模型

Yiwei Zhao, Yi Zheng, Huapeng Su, Jieyu Lin, Stefano Ambrogio, Cijo Jose, Michael Ramamonjisoa, Patrick Labatut, Barbara De Salvo, Chiao Liu, Phillip B. Gibbons, Ziyun Li

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Meta 纠错

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

AI总结 本文提出AdaVFM，一种通过LLM引导执行实现边缘设备上语言对齐视觉基础模型高效推理的自适应框架，通过动态调整计算实现性能与效率的平衡。

Towards White-Box Deep Wireless Sensing

迈向白盒深度无线感知

Xie Zhang, Yina Wang, Chenshu Wu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究针对现有深度无线感知模型为黑盒的问题，提出基于复稀疏率降维原理的全复值Transformer模型RF-CRATE，引入子空间正则化解决数据稀缺问题，在五项数据集的多类任务中验证其性能优于黑盒模型且具备可解释性。

VendorBench-100: A Unified Cross-Paradigm Benchmark for Deepfake Image Detection

VendorBench-100：用于深度伪造图像检测的统一跨范式基准测试

Sharayu N. Deshmukh, Md Rashidunnabi, Nelton Tiago Gemo, Kurundkar G. D., Mahamune M. R., Nilesh K. Deshmukh

机构 * Universidade da Beira Interior（贝拉内斯大学） ； Shri Guru Buddhi Swami College（什里·古鲁·布迪·斯瓦米学院） ； Swami Ramanand Tirtha Marathwada University（斯瓦米拉曼南德·蒂尔塔马哈拉施特拉大学） 纠错

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

AI总结 研究针对深度伪造图像检测的三种范式缺乏通用评估的问题，提出VendorBench-100基准测试，用统一框架评估36个模型，强调现实场景，通过MCC排名，发现ROC-AUC与MCC有差异，还发布评估框架和结果助力后续研究。

Comments Fixed scoring-normalization error in Neural Defend/TruthScan results, revising the central finding: MCC and ROC-AUC are strongly correlated (r ~ 0.86) overall, with only a specific subset showing one-directional threshold miscalibration. Abstract, tables, Discussion, Conclusion updated

Equivariant Eikonal Neural Networks: Grid-Free, Scalable Travel-Time Prediction on Homogeneous Spaces

等变 eikonal 神经网络：齐性空间上无网格、可扩展的走时预测

Alejandro García-Castellanos, David R. Wessels, Nicky J. van den Berg, Remco Duits, Daniël M. Pelt, Erik J. Bekkers

机构 * Amsterdam Machine Learning Lab (AMLab), University of Amsterdam（阿姆斯特丹机器学习实验室（AMLab），阿姆斯特丹大学） ； New Theory（新理论） ； Department of Mathematics and Computer Science, Eindhoven University of Technology（数学与计算机科学系，埃因霍温理工大学） ； Leiden Institute of Advanced Computer Science, Universiteit Leiden（莱顿高级计算机科学研究所，莱顿大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出将等变神经场与神经 eikonal 求解器结合的新型框架，用于齐性空间等任意黎曼流形的走时预测，经地震走时建模验证，性能优于现有基于神经算子的方法。

VideoNorms: Benchmarking Cultural Awareness of Video Language Models

VideoNorms：视频语言模型文化意识基准测试

Nikhil Reddy Varimalla, Yunfei Xu, Meng Fan Wang, Arkadiy Saakyan, Smaranda Muresan

机构 * Department of Computer Science, Columbia University（哥伦比亚大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本研究推出VideoNorms数据集评估VideoLLMs的文化规范意识，发现模型中文表现逊于英文、提供非语言证据更困难，视频模态必要且规模扩大无分类分数提升，成果助力文化导向的视频模型训练与评估。

Comments 29 pages, 6 figures, 19 tables. IC2S2 2026, C3NLP@ACL 2026