视觉大模型 / VLM

ThinkDeception: A Progressive Reinforcement Learning Framework for Interpretable Multimodal Deception Detection

ThinkDeception: 一种用于可解释多模态欺骗检测的渐进式强化学习框架

Jinhao Song, Shan Liang, Yiqun Yue, Zhuhuayang Zhang, Tianqi Gao

机构 * Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） 纠错

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

AI总结 提出ThinkDeception框架，将多模态大语言模型引入欺骗检测，通过逐步推理和视觉-音频一致性组相对策略优化（VAC-GRPO）实现可解释的认知推理，在主流基准上达到新SOTA。

Comments 10pages,4figures

SAERec: Constructing Fine-grained Interpretable Intents Priors via Sparse Autoencoders for Recommendation

SAERec：通过稀疏自编码器为推荐构建细粒度可解释意图先验

Jiangnan Xia, Xuansheng Wu, Yu Yang, Xin Wang, Ninghao Liu

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Education University of Hong Kong（香港教育大学） ； Jilin University（吉林大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出SAERec模型，利用稀疏自编码器从大型语言模型文本嵌入中解耦出细粒度可解释意图，作为先验指导推荐，并通过多分支注意力机制融合个人与公共意图，提升推荐性能与可解释性。

Beyond Algorithms: Conceptual Innovation in Medical Imaging AI

超越算法：医学影像人工智能中的概念创新

Mark A. Anastasio

机构 * Mallinckrodt Institute of Radiology and Department of Electrical & Systems Engineering, Washington University in St. Louis（马林克罗德特放射医学研究所和电气与系统工程系，华盛顿大学圣路易斯分校） 纠错

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

AI总结 本文区分算法创新与概念创新，指出当前激励结构过度奖励算法新颖性而忽视概念贡献，通过医学影像AI案例展示概念不足导致的错位目标与有限临床影响，并提出促进概念创新的建议。

SVHighlights: Towards Extremely Long Sport Video Highlight Detection

SVHighlights: 迈向极长体育视频精彩片段检测

Donggyu Lee, Youngbin Ki, Jeonghun Kang, Taehwan Kim

机构 * Ulsan National Institute of Science and Technology（釜山国立科学研究院） 纠错

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

AI总结 针对现有方法无法处理超长视频精彩片段检测的问题，提出首个基准SVHighlights（包含320个平均时长2小时的体育视频）以及无训练的分段方法TF-SELECTOR，通过大语言模型融合多模态信息预测片段级显著性分数，在多个指标上超越现有基线。

Comments Accepted to KDD 2026 (Datasets and Benchmarks Track). Project Page: https://leedongkyu2019.github.io/SVHighlights/

DiagFlowBench: Evaluating How Language Models Handle Off-Procedure Inputs in Grounded Diagnostic Dialogue

DiagFlowBench：评估语言模型在基于规程的诊断对话中如何处理偏离规程输入

Guillermo Gil de Avalle, Laura Maruster, Shaina Raza, Christos Emmanouilidis

机构 * University of Groningen（格罗宁根大学） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出DiagFlowBench基准，包含50个工业诊断流程图转化的1676轮对话，评估10个模型在识别偏离规程输入时的表现，发现模型常选择真实但不恰当的步骤而非捏造事实。

Million-scale multimodal pollen microscopy with expert-guided foundation models

百万级多模态花粉显微镜图像与专家引导的基础模型

András Biricz, Björn Gedda, Donát Magyar, Antonio Spanu, János Fillinger, Péter Pollner, István Csabai

机构 * Department of Physics of Complex Systems, ELTE Eötvös Loránd University（ELTE罗兰大学复杂物理系） ； The Palynological Laboratory at the Swedish Museum of Natural History（瑞典自然历史博物馆孢粉学实验室） ； National Centre for Public Health and Pharmacy（国家公共卫生与药品中心） ； INRAE, UR 546 BioSP, Site Agroparc（法国国家农业、食品与环境研究院，UR 546 BioSP，阿格罗帕克园区） ； National Korányi Institute for Pulmonology（国家科拉尼肺病研究所） ； Health Data Science and AI Knowledge Centre, Health Services Management Training Centre, Faculty of Health and Public Administration, Semmelweis University（塞梅维什大学健康与公共管理学院卫生服务管理培训中心健康数据科学与人工智能知识中心） ； Department of Biological Physics, ELTE Eötvös Loránd University（ELTE罗兰大学生物物理系） 纠错

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

AI总结 提出百万级多模态花粉显微镜数据集Pollen AI Atlas，结合专家引导的视觉-语言模型生成形态描述，实现跨区域、跨设置的高精度花粉识别与检索。

Comments 31 pages, 5 main figures, supplementary information included. Submitted to Scientific Reports

Shattering the Autoregressive Curse: Dynamic Epistemic Entropy Orchestrated Erasable Reinforcement Learning for LLMs

打破自回归诅咒：动态认知熵编排的可擦除强化学习用于大语言模型

Ziliang Wang, Kang An, Faqiang Qian, Jialu Cai, Cijun Ouyang, Yuhang Wang, Qibing Ren, Yichao Wu

机构 * SenseTime（商汤科技） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出动态认知熵编排的可擦除强化学习（E³RL），通过将模型内生的局部自回归交叉熵作为认知不确定性坐标，利用分段自适应动态阈值和优势分配精准切除逻辑缺陷并重用KV缓存，解决长序列推理中的自回归级联崩溃问题。

SierpinskiCam: Camera-Controlled Video Retaking with Sierpinski Triangle Pattern Cues

SierpinskiCam: 基于谢尔宾斯基三角形图案线索的相机控制视频重拍

Suttisak Wizadwongsa, Hyelin Nam, Supasorn Suwajanakorn, Jeong Joon Park

机构 * University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； VISTEC, Thailand（泰国威斯泰克科学技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出SierpinskiCam方法，通过谢尔宾斯基圆顶纹理线索增强几何引导，并引入参考视频条件机制，解决单目视频重拍中相机大角度偏离时的稀疏区域问题，提升相机可控性、几何一致性和视频质量。

Comments 20 pages, 13 figures

ATOM-Bench: A Real-World Benchmark for Atomic Skills and Compositional Generalization in Manipulation Policies

ATOM-Bench：用于操作策略中原子技能与组合泛化的真实世界基准

Zenan Wu, Bingqing Wei, Lu Liu, Zheqi He, Xi Wang, Jiakang Liu, Zehui Li, Guocai Yao, Jing-Shu Zheng, Xi Yang, Yongtao Wang

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出ATOM-Bench基准，通过分解桌面操作为原子任务和组合任务，评估操作策略的原子技能获取与组合泛化能力，发现当前策略在细粒度原子技能和组合重用上存在不足。

Comments Homepage: https://flageval-baai.github.io/AtomBenchPage

VeriGraph: Towards Verifiable Data-Analytic Agents

VeriGraph: 迈向可验证的数据分析智能体

Jiajie Jin, Zhao Yang, Wenle Liao, Yuyang Hu, Guanting Dong, Xiaoxi Li, Yutao Zhu, Zhicheng Dou

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出VeriGraph框架，通过构建显式异质证据有向无环图（DAG）实现数据分析智能体的可验证性，并设计基于图的策略优化提升正确性与可审计性。

Comments 10 pages

Closed-Loop Triplet Synergistic Generation for Long-Form Video

闭环三元组协同生成用于长视频

Xinlei Yin, Xiulian Peng, Xiao Li, Zhiwei Xiong, Yan Lu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 提出CoTriSyGen框架，通过闭环视觉-文本-记忆协同过程，结合分析器进行镜头内和镜头间修正，解决长视频生成中的身份漂移和不一致问题。

SciText2Eq: Assessing LLMs for Explainable Equation Generation for Scientific Creativity

SciText2Eq: 评估大语言模型在科学创造力中的可解释方程生成

Yifan Mo, Xiao Fu, Yue Su, Qingyu Meng, Koen Hindriks, Qingzhi Liu, Jiahuan Pei

机构 * Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； Wageningen University & Research（瓦赫宁根大学及研究中心） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型从科学文本生成数学方程的能力，构建AI论文数据集，提出可解释方程生成流程，并设计结合自动指标、LLM评估和人工判断的评估协议，发现LLM在语义准确性上表现不足。

Comments Accepted by findings of ACL 2026

Learning New Tasks via Reusable Skills: Skill-Compositional Experts for Embodied Continual Learning

通过可复用技能学习新任务：面向具身持续学习的技能组合专家

Shuaike Zhang, Shaokun Wang, Haoyu Tang, Jianlong Wu, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shandong University（山东大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 提出技能组合专家（SCE）框架，通过组合技能基础（CSG）分解演示为可复用技能，并利用双执行-转换专家（DETE）实现新任务学习，有效缓解具身持续学习中的灾难性遗忘。

Comments 13 pages, 5 figures

NeuroSymbolic AI for Legal AI-TRISM: Trustworthy, Reliable, Interpretable, Safe Models

面向法律AI-TRISM的神经符号AI：可信、可靠、可解释、安全模型

Deepa Tilwani, Yash Saxena, Ankur Padia, Srinivasan Parthasarathy, Manas Gaur

机构 * Department of Computer Science, AI Institute, University of South Carolina（南卡罗来纳大学计算机科学系，人工智能研究所） ； Department of Computer Science and Electrical Engineering, University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校计算机科学与电气工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University（俄亥俄州立大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 针对法律领域LLM缺乏可解释推理和易产生幻觉的问题，提出TRISM框架，融合神经符号AI与LLM，通过结构化法律知识集成和RAG验证机制提升模型可信度。

Agentic Retrieval and Reinforcement Learned Equation Chains: A Controlled Generation Framework for Complex and Novel Physics Word Problems

智能检索与强化学习方程链：面向复杂新颖物理文字题的可控生成框架

Tirthankar Mittra

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 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ARVRE两阶段框架，通过离线时序差分学习构建有效物理方程链，结合智能检索增强生成控制问题结构与难度，再由大语言模型生成自然语言问题，实现复杂、新颖且可解的物理文字题生成。

Adapting Reinforcement Learning with Chain-of-Thought Supervision for Explainable Detection of Hateful and Propagandistic Memes

利用思维链监督的强化学习进行仇恨和宣传模因的可解释检测

Mohamed Bayan Kmainasi, Mucahid Kutlu, Ali Ezzat Shahroor, Abul Hasnat, Firoj Alam

机构 * Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） ； Qatar University（卡塔尔大学） 纠错

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

AI总结 提出基于强化学习的后训练方法，结合任务特定奖励和组相对策略优化（GRPO），提升思考型多模态大语言模型在仇恨和宣传模因检测中的分类性能和解释质量。

Instruct-Particulate: Scaling Feed-Forward 3D Object Articulation with Kinematic Control

Instruct-Particulate: 基于运动学控制的可扩展前馈式3D物体关节化

Ruining Li, Yuxin Yao, Matt Zhou, Chuanxia Zheng, Christian Rupprecht, Joan Lasenby, Shangzhe Wu, Andrea Vedaldi

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出Instruct-Particulate模型，通过运动学规范（部件描述、连接性、关节类型等）指导3D网格的关节分割和运动参数预测，利用异构数据集（15万+物体）训练，实现跨类别和AI生成网格的泛化。

Comments Project page: https://instruct-particulate.github.io/

Memento: Reconstruct to Remember for Consistent Long Video Generation

Memento: 通过重建来记忆以实现一致的长视频生成

Xuan Wei, Longbin Ji, Guan Wang, Xiangrui Liu, Zhenyu Zhang, Shuohuan Wang, Yu Sun, Qingqi Hong

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； ERNIE Team, Baidu Inc.（百度公司ERNIE团队） 纠错

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

AI总结 提出Memento框架，通过主体重建引导和双查询记忆机制，解决长视频生成中主体一致性丢失问题，实现跨镜头连贯生成。

Comments Project page: https://ernie-research.github.io/Memento/

TwinBI: An Agentic Digital Twin for Efficient Augmented Interactions with Business Intelligence Dashboards

TwinBI：一种用于与商业智能仪表盘高效增强交互的智能数字孪生

Jisoo Jang Wen-Syan Li

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔大学数据科学研究生院） 纠错

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

AI总结 提出TwinBI框架，通过LLM代理与可执行仪表盘状态耦合，统一对话、操作、语义和溯源，提升多步分析中状态一致性，将精确匹配准确率从43.3%提升至63.3%，超时率从40%降至10%。

An Agentic Retrieval Framework for Autonomous Context-Aware Data Quality Assessment

一种面向自主上下文感知数据质量评估的智能体检索框架

Hadi Fadlallah, Ibrahim Dhaini, Fatima Mubarak, Rima Kilany

机构 * University of Sciences and Arts in Lebanon（利比亚科学与艺术大学） ； Saint-Joseph University of Beirut（贝鲁特圣约瑟夫大学） 纠错

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

AI总结 提出一种智能体检索框架，通过多智能体工作流理解数据使用意图、推导上下文感知评估策略并生成可执行验证逻辑，引入可行性验证阶段确保可靠性，实验表明能自适应不同使用场景并减少不可执行规则。

Comments 26 pages, 18 figures, Submitted to the International Journal of Intelligent Information and Database Systems

SPARC: Reliable Spatial Annotations from Robot Demonstrations at Scale

SPARC：来自机器人演示的可靠空间标注

Nils Blank, Paul Mattes, Maximilian Xiling Li, Jakub Suliga, Thomas Roth, Moritz Reuss, Pankhuri Vanjani, Rudolf Lioutikov

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） 纠错

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

AI总结 提出SPARC框架，利用机器人任务的时空结构生成可靠性评分，自动标注演示中的空间信息，减少噪声标签并保留更多有用样本，在物体定位基准上优于纯检测基线。

IVIE: A Neuro-symbolic Approach to Incremental and Validated Generation of Interactive Fiction Worlds

IVIE：一种用于增量且经过验证的交互式小说世界生成的神经符号方法

Micaela Vaucher, Santiago Silveira, Santiago Góngora, Luis Chiruzzo

机构 * Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería, Universidad de la República（乌拉圭共和国大学工程学院计算机研究所） 纠错

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

AI总结 提出IVIE神经符号方法，结合LLM的创造力与符号验证的连贯性，通过四阶段增量生成管道构建可玩的交互式小说世界，人类评估显示其生成沉浸式、主题连贯的世界，平衡了灵活性与叙事一致性。

Comments 10 pages, 3 figures. To appear in the Proceedings of the 16th International Conference on Computational Creativity (ICCC'26), June 2026

Multi-Field Hybrid Retrieval-Augmented Generation for Maritime Accident Root Cause Analysis

面向海事事故根因分析的多字段混合检索增强生成

Seongjin Kim, Sungil Kim

机构 * Department of Industrial Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST)（蔚山国立科学技术院工业工程系） 纠错

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

AI总结 提出多字段混合检索增强生成框架，利用结构化事故卡片和分层原因分类，通过字段感知的混合检索与融合排序，显著提升海事事故根因分析的检索和生成质量。

TrajGenAgent: A Hierarchical LLM Agent for Human Mobility Trajectory Generation

TrajGenAgent: 一种用于人类移动轨迹生成的分层LLM智能体

Siyu Li, Toan Tran, Lingyi Zhao, Khurram Shafique, Li Xiong

机构 * Emory University（埃默里大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出TrajGenAgent，一种无需微调的分层LLM智能体框架，通过编排器-工作者两阶段设计生成真实轨迹，在时空保真度、语义一致性和个体行为真实性上优于现有方法。

Comments 14 pages, 2 figures, 8 tables. Accepted by the 27th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM 2026)

VL-DINO: Leveraging CLIP Vision-Language Knowledge for Open-Vocabulary Object Detectio

VL-DINO: 利用CLIP视觉-语言知识进行开放词汇目标检测

Hao Zhang, Qinran Lin, Linqi Song, Yong Li

机构 * Chongqing University（重庆大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 提出VL-DINO，通过QPSC模块构建高质量正样本增强视觉-语言对齐，VSE模块蒸馏CLIP视觉知识，ORSA模块对齐区域特征与文本嵌入，在LVIS零样本检测上达到36.3/38.1 AP。

Detecting AI-Generated Content on Social Media with Multi-modal Language Models

使用多模态语言模型检测社交媒体上的AI生成内容

Chenyang Yang, Shen Yan, Yibo Yang, Litao Hu, Yuchen Liu, Yuan Zeng, Hanchao Yu, Yinan Zhu, Sumedha Singla, Brian Vanover, Huijun Qian, Zihao Wang, Fujun Liu, Aashu Singh, Jianyu Wang, Xuewen Zhang

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 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对AI生成内容检测的泛化性差、单模态依赖和缺乏可解释性问题，提出基于多模态数据的紧凑视觉-语言模型，实现检测与解释，在公开基准和内部数据集上达到最优性能。

Robust Active Learning for Few-Shot Example Selection in Text-to-SQL

鲁棒主动学习用于文本到SQL中的少样本示例选择

Arash Pourhabib

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 针对文本到SQL中少样本示例选择，提出一种鲁棒主动学习方法，通过分层贪婪算法最大化异方差互信息目标，在嵌入流形上实现常数因子近似保证，显著减少标注成本。

Comments 31 pages, 4 figures, 5 tables

The Confident Liar: Diagnosing Multi-Agent Debate with Log-Probabilities and LLM-as-Judge

自信的撒谎者：利用对数概率和LLM作为评判诊断多智能体辩论

Ali Keramati, Justin Cheok, Jacob Horne, Mark Warschauer

机构 * University of California, Irvine（加州大学伊文斯分校） 纠错

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

AI总结 研究多智能体辩论中令牌级对数概率、LLM评判分数与任务准确性的关系，发现信心与推理质量在构造者上关联更强，且信心可检测关键推理失败。

Comments 15 pages, 7 figures, 1 table, ACL proceedings

Exploration of Foundation Model-Based Robots in Patient and Elderly Care

基于基础模型的机器人在患者和老年人护理中的探索

Zhiwen Qiu, Wei Liu, Yuexing Hao

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于基础模型的护理机器人在设计特征、用户体验和护理效果方面的现状，指出当前系统多用于语音交互，多模态和物理自主性有限，并呼吁向护理特定评估标准和负责任自主性发展。

Self-EmoQ: Plutchik-Guided Value-based Planning to Drive Streaming Emotional TTS

Self-EmoQ: 基于Plutchik引导的价值规划驱动流式情感TTS

Yue Zhao, Hongyan Li, Yong Chen, Luo Ji

机构 * Geely AI Lab（地平线人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种情感规划框架，通过强化学习训练LLM模块，在文本生成前确定情感，以驱动流式TTS，结合Plutchik情感理论进行混合奖励，实验表明在情感确定和响应质量上优于基线。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings