视觉大模型 / VLM

Directional Embedding Smoothing for Robust Vision Language Models

方向嵌入平滑用于鲁棒视觉语言模型

Ye Wang, Jing Liu, Toshiaki Koike-Akino

机构 * Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出通过方向嵌入平滑技术提升视觉语言模型的鲁棒性，针对多模态劫持攻击，验证了方向嵌入噪声在降低攻击成功率中的有效性。

Comments Accepted at ICLR 2026 Workshop on Agents in the Wild

VLM4Rec: Multimodal Semantic Representation for Recommendation with Large Vision-Language Models

VLM4Rec：基于大视觉-语言模型的多模态语义表示推荐系统

Ty Valencia, Burak Barlas, Varun Singhal, Ruchir Bhatia, Wei Yang

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 VLM4Rec通过语义对齐而非直接特征融合，提升多模态推荐性能，实验显示其优于原始视觉特征和融合方法。

Comments 13 pages, 4 figures, 1 table

BLOCK: An Open-Source Bi-Stage MLLM Character-to-Skin Pipeline for Minecraft

BLOCK：一个开源的双阶段MLLM字符到皮肤生成Minecraft pipeline

Hengquan Guo

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

AI总结 BLOCK通过双阶段流程生成Minecraft皮肤，结合MLLM和FLUX.2模型，提出EvolveLoRA提升生成稳定性与效率。

GTR-Turbo: Merged Checkpoint is Secretly a Free Teacher for Agentic VLM Training

GTR-Turbo：合并的检查点实际上是为代理VLM训练提供免费的教师

Tong Wei, Yijun Yang, Changhao Zhang, Junliang Xing, Yuanchun Shi, Zongqing Lu, Deheng Ye

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文生） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 GTR-Turbo通过合并检查点作为免费教师，提升了多模态代理训练的效率和效果。

Comments Accepted by CVPR 2026

Fairness-Aware Fine-Tuning of Vision-Language Models for Medical Glaucoma Diagnosis

面向医疗青光眼诊断的公平性感知视觉语言模型微调

Zijian Gu, Yuxi Liu, Zhenhao Zhang, Song Wang

机构 * Department of Computer Science, University of Rochester, NY, USA（罗切斯特大学计算机科学系） ； Biostatistics and Health Data Science, School of Medicine, Indiana University, Indianapolis, IN, USA（印第安纳大学医学院生物统计学与健康数据科学系） ； Department of Computer Science, University of Central Florida, FL, USA（佛罗里达州立大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出公平性感知的低秩适应方法，通过三种机制减少医疗影像诊断中的种族差异，实现高效公平的青光眼诊断。

Comments AMIA 2026 Amplify Informatics Conference (Poster), Denver, CO, May 18-21, 2026. 10 pages, 3 tables

MAP: Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models with Map-Level Attention Processing

MAP: 通过地图级注意力处理缓解大视觉-语言模型中的幻觉

Chenxi Li, Yichen Guo, Benfang Qian, Jinhao You, Kai Tang, Yaosong Du, Zonghao Zhang, Xiande Huang

机构 * DAIL Tech（DAIL科技） 纠错

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

AI总结 MAP通过地图级注意力处理提升大视觉-语言模型的事实一致性与性能。

3D Modality-Aware Pre-training for Vision-Language Model in MRI Multi-organ Abnormality Detection

面向MRI多器官异常检测的3D模态感知预训练

Haowen Zhu, Ning Yin, Xiaogen Zhou

机构 * School of Electronic, Electrical Engineering and Physics, Fujian University of Technology（福建工程学院电子电气工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University, China（东南大学计算机科学与工程学院） ； Department of Medical Imaging, Suzhou Traditional Chinese Medicine Hospital, China（苏州中医医院影像科） 纠错

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

AI总结 本文提出MedMAP框架，通过3D MRI的模态感知预训练提升多器官异常检测性能，实验表明其优于现有视觉-语言模型。

Self-Aug: Query and Entropy Adaptive Decoding for Large Vision-Language Models

Self-Aug: 用于大视觉-语言模型的查询和熵自适应解码

Eun Woo Im, Muhammad Kashif Ali, Vivek Gupta

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（埃尔兰根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出Self-Aug，一种无需训练的解码策略，通过自增强提示和自适应阈值算法提升大视觉-语言模型的事实一致性。

Comments 10 pages, accepted to ICLR 2026

MOSAIC: A Unified Platform for Cross-Paradigm Comparison and Evaluation of Homogeneous and Heterogeneous Multi-Agent RL, LLM, VLM, and Human Decision-Makers

MOSAIC：一个用于跨范式比较和评估同质和异质多智能体RL、LLM、VLM和人类决策者的统一平台

Abdulhamid M. Mousa, Yu Fu, Rakhmonberdi Khajiev, Jalaledin M. Azzabi, Abdulkarim M. Mousa, Peng Yang, Yunusa Haruna, Ming Liu

机构 * School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China（北京理工大学光学工程学院） ； School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院） ； Faculty of Science, Ain Shams University, Cairo, Egypt（爱思唯命大学科学学院） 纠错

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

AI总结 MOSAIC是一个开源平台，通过统一接口和跨范式评估框架，支持在相同环境中比较不同决策范式的智能体，促进可重复的跨领域研究。

Comments 13 pages, 2 figures

AgilePruner: An Empirical Study of Attention and Diversity for Adaptive Visual Token Pruning in Large Vision-Language Models

AgilePruner: 一种针对大视觉-语言模型中自适应视觉标记剪枝的实证研究

Changwoo Baek, Jouwon Song, Sohyeon Kim, Kyeongbo Kong

机构 * Pusan National University（釜山国立大学） ； LG Electronics（LG电子） 纠错

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

AI总结 AgilePruner通过实证研究揭示了基于注意力和多样性的视觉标记剪枝方法的优劣，并提出了一种改进的自适应剪枝机制。

Comments Accepted to ICLR 2026

Quant Experts: Token-aware Adaptive Error Reconstruction with Mixture of Experts for Large Vision-Language Models Quantization

量化专家：基于专家混合的令牌感知自适应误差重建用于大视觉-语言模型量化

Chenwei Jia, Baoting Li, Xuchong Zhang, Mingzhuo Wei, Bochen Lin, Hongbin Sun

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家重点实验室） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Quant Experts，通过令牌感知的专家混合方法，提升大视觉-语言模型在量化过程中的任务准确性，保持与全精度模型相当的性能。

Comments 13 pages, 6 figures, including appendix, Accepted at CVPR 2026

pFedMMA: Personalized Federated Fine-Tuning with Multi-Modal Adapter for Vision-Language Models

pFedMMA: 为视觉-语言模型设计的个性化联邦微调多模态适配器

Sajjad Ghiasvand, Mahnoosh Alizadeh, Ramtin Pedarsani

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 pFedMMA通过多模态适配器实现视觉-语言模型的个性化联邦微调，平衡个性化与泛化能力，优于现有方法。

ViCLIP-OT: The First Foundation Vision-Language Model for Vietnamese Image-Text Retrieval with Optimal Transport

ViCLIP-OT：首个面向越南语图像-文本检索的视觉-语言基础模型，结合最优传输

Quoc-Khang Tran, Minh-Thien Nguyen, Nguyen-Khang Pham

机构 * Can Tho University（金兰大学） 纠错

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

AI总结 ViCLIP-OT通过整合CLIP对比学习与SIGROT损失，提升越南语图像-文本检索性能，实现域内和零样本设置下的显著改进。

Comments Preprint submitted to Expert Systems with Applications

Efficient Test-Time Scaling for Small Vision-Language Models

小视觉语言模型的高效测试时缩放

Mehmet Onurcan Kaya, Desmond Elliott, Dim P. Papadopoulos

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

AI总结 本文提出两种高效测试时缩放策略，通过模型内部特征提升小视觉语言模型的性能，同时保持计算效率。

Comments Accepted at ICLR 2026. Project Page: https://monurcan.github.io/efficient_test_time_scaling

RADAR: Revealing Asymmetric Development of Abilities in MLLM Pre-training

RADAR: 揭示多模态大语言模型预训练中能力的非对称发展

Yunshuang Nie, Bingqian Lin, Minzhe Niu, Kun Xiang, Jianhua Han, Guowei Huang, Xingyue Quan, Hang Xu, Bokui Chen, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东大数据分析与处理重点实验室） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际 Graduate School） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（亿纬智能科技有限公司） ； Huawei’s 2012 Lab（华为2012实验室） 纠错

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

AI总结 RADAR提出了一种高效的以能力为中心的评估框架，用于揭示多模态大语言模型预训练中感知和推理能力的非对称发展。

Investigating Redundancy in Multimodal Large Language Models with Multiple Vision Encoders

探究多模态大语言模型中多个视觉编码器的冗余性

Yizhou Wang, Song Mao, Yang Chen, Yufan Shen, Yinqiao Yan, Pinlong Cai, Ding Wang, Guohang Yan, Zhi Yu, Xuming Hu, Botian Shi

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

AI总结 本文研究了多模态大语言模型中多个视觉编码器的冗余性，通过分析发现编码器的专业化、冗余性和有害性，并提出了量化冗余的指标，为更高效的多模态架构设计提供依据。

Comments accepted by ICLR2026, project website: https://github.com/MaoSong2022/Encoder-Redundancy

Why Does RL Generalize Better Than SFT? A Data-Centric Perspective on VLM Post-Training

为什么强化学习比监督微调在泛化能力上更优？一种以数据为中心的视觉语言模型后训练视角

Aojun Lu, Tao Feng, Hangjie Yuan, Wei Li, Yanan Sun

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机科学学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文通过数据视角揭示了RL在VLM后训练中泛化能力优于SFT的原因，提出DC-SFT方法提升OOD性能并提高稳定性。

Fine-tuning Pre-trained Vision-Language Models in a Human-Annotation-Free Manner

无需人工标注的预训练视觉-语言模型微调

Qian-Wei Wang, Guanghao Meng, Ren Cai, Yaguang Song, Shu-Tao Xia

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Institute of Perceptual Intelligence, Peng Cheng Laboratory（感知智能研究院，鹏城实验室） ； Peking University Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院，北京大学） 纠错

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

AI总结 CoFT通过双模型跨模态协作机制和双提示学习策略，在无需人工标注的情况下提升预训练视觉-语言模型的下游任务适应能力。

SwiftVLM: Efficient Vision-Language Model Inference via Cross-Layer Token Bypass

SwiftVLM: 通过跨层令牌绕过实现高效的视觉-语言模型推理

Chen Qian, Xinran Yu, Danyang Li, Guoxuan Chi, Zheng Yang, Qiang Ma, Xin Miao

机构 * Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） 纠错

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

AI总结 SwiftVLM通过跨层令牌绕过方法，在视觉-语言模型中实现高效的推理，优于现有修剪策略，提升准确率与效率的平衡。

SITUATE -- Synthetic Object Counting Dataset for VLM training

SITUATE -- 合成物体计数数据集用于视觉语言模型训练

René Peinl, Vincent Tischler, Patrick Schröder, Christian Groth

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

AI总结 SITUATE是一个用于训练视觉语言模型计数任务的数据集，通过控制遮挡和空间组成，提升模型对非分布图像的泛化能力。

Comments accepted at 21st International Conference on Computer Vision Theory and Applications

Let's Roll a BiFTA: Bi-refinement for Fine-grained Text-visual Alignment in Vision-Language Models

让我们进行BiFTA：用于视觉语言模型中细粒度文本-视觉对齐的双 refinement

Yuhao Sun, Chengyi Cai, Jiacheng Zhang, Zesheng Ye, Xingliang Yuan, Feng Liu

机构 * School of Computing and Information Systems（计算机与信息系统学院） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 BiFTA通过视图和描述细化方法提升视觉语言模型中细粒度文本-视觉对齐的零样本性能。

Comments 25 pages

Innovator-VL: A Multimodal Large Language Model for Scientific Discovery

Innovator-VL：一种用于科学发现的多模态大语言模型

Zichen Wen, Boxue Yang, Shuang Chen, Yaojie Zhang, Yuhang Han, Junlong Ke, Cong Wang, Yicheng Fu, Jiawang Zhao, Jiangchao Yao, Xi Fang, Zhen Wang, Henxing Cai, Lin Yao, Zhifeng Gao, Yanhui Hong, Nang Yuan, Yixuan Li, Guojiang Zhao, Haoyi Tao, Nan Wang, Han Lyu, Guolin Ke, Ning Liao, Xiaoxing Wang, Kai Chen, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Sihan Hu, Kun Chen, Yanfeng Wang, Weinan E, Linfeng Zhang, Linfeng Zhang

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Institute of Theoretical Physics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院理论物理研究所） 纠错

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

AI总结 Innovator-VL通过高效数据选择和透明训练方法，在科学发现中实现高性能多模态模型。

Comments Innovator-VL tech report

Learning to Detect Unseen Jailbreak Attacks in Large Vision-Language Models

学习检测未见过的大型视觉-语言模型中的对抗攻击

Shuang Liang, Zhihao Xu, Jiaqi Weng, Jialing Tao, Hui Xue, Xiting Wang

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

AI总结 LoD通过学习模型内部激活生成安全表示，实现对未见过的对抗攻击的高效检测，提升检测性能和效率。

Comments 12 pages; Previously this version appeared as arXiv:2510.15430 which was submitted as a new work by accident

SparseOccVLA: Bridging Occupancy and Vision-Language Models via Sparse Queries for Unified 4D Scene Understanding and Planning

SparseOccVLA: 通过稀疏查询弥合占用与视觉语言模型之间的鸿沟，实现统一的4D场景理解和规划

Chenxu Dang, Jie Wang, Guang Li, Zhiwen Hou, Zihan You, Hangjun Ye, Jie Ma, Long Chen, Yan Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） 纠错

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

AI总结 SparseOccVLA通过稀疏查询整合视觉语言模型与语义占用，实现统一的4D场景理解和规划，提升自动驾驶性能。

Uncovering Intrinsic Capabilities: A Paradigm for Data Curation in Vision-Language Models

揭示内在能力：一种用于视觉-语言模型数据整理的范式

Junjie Li, Ziao Wang, Jianghong Ma, Xiaofeng Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Hong Kong Baptist University, China（香港 Baptist大学） ； City University of Hong Kong, China（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 CADC通过揭示视觉-语言模型的内在能力，提供了一种基于能力分析的数据整理范式，以提升指令微调的效果。

CoMa: Contextual Massing Generation with Vision-Language Models

CoMa：基于视觉-语言模型的上下文体量生成

Evgenii Maslov, Valentin Khrulkov, Anastasia Volkova, Anton Gusarov, Andrey Kuznetsov, Ivan Oseledets

机构 * FusionBrain Lab（融合大脑实验室） ； Innopolis University（因诺普里斯大学） ； Institute of Numerical Mathematics（数值数学研究所） 纠错

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

AI总结 CoMa提出基于视觉-语言模型的自动化框架，生成基于功能需求和场地背景的建筑体量，引入CoMa-20K数据集并验证了VLMs在生成上下文敏感体量选项中的潜力。

Comments Code and dataset will be released later

MoHoBench: Assessing Honesty of Multimodal Large Language Models via Unanswerable Visual Questions

MoHoBench: 通过无法回答的视觉问题评估多模态大语言模型的诚实性

Yanxu Zhu, Shitong Duan, Xiangxu Zhang, Jitao Sang, Peng Zhang, Tun Lu, Xiao Zhou, Jing Yao, Xiaoyuan Yi, Xing Xie

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 MoHoBench通过评估多模态大语言模型在面对无法回答的视觉问题时的诚实行为，揭示其诚实性受视觉信息影响，提出改进方法以提升模型可信度。

Comments AAAI2026 Oral

Doctor Sun: A Bilingual Multimodal Large Language Model for Biomedical AI

Doctor Sun: 一种双语多模态大语言模型用于生物医学AI

Dong Xue, Ziyao Shao, Zhaoyang Duan, Fangzhou Liu, Bing Li, Zhongheng Zhang

机构 * Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process, Ministry of Education East China University of Science and Technology（能源化工过程智能制造重点实验室，东华大学） ； Research Institute of Intelligent Control and Systems Harbin Institute of Technology（智能控制与系统研究室，哈尔滨工业大学） ； Department of Emergency Medicine, Sir Run Run Shaw Hospital Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院急诊医学科） ； Provincial Key Laboratory of Precise Diagnosis Treatment of Abdominal Infection, Sir Run Run Shaw Hospital Zhejiang University School of Medicine（腹部感染精准诊断治疗省级重点实验室，浙江大学医学院） ； School of Medicine Shaoxing University（绍兴大学医学院） 纠错

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

AI总结 Doctor Sun是一种双语多模态大语言模型，通过整合预训练视觉编码器和医学LLM，提升生物医学多模态任务的性能，并提供SunMed-VL数据集支持研究进展。

Scaling Capability in Token Space: An Analysis of Large Vision Language Model

令牌空间中的扩展能力：对大视觉语言模型的分析

Tenghui Li, Guoxu Zhou, Xuyang Zhao, Qibin Zhao

机构 * School of Automation, Guangdong University of Technology（广东工业大学自动化学院） ； Key Laboratory of Intelligent Detection and the Internet of Things in Manufacturing, Ministry of Education（教育部智能制造智能检测与物联网重点实验室） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Systems and Optimization Integration（广东省智能系统与优化集成重点实验室） ； Medical Science Data-driven Mathematics Team, RIKEN Center for Interdisciplinary Theoretical and Mathematical Sciences（RIKEN跨学科理论与数学科学中心医学科学数据驱动数学团队） ； Medical Data Mathematical Reasoning Special Team, RIKEN Center for Integrative Medical Sciences（RIKEN整合医学科学中心医学数据数学推理特别团队） ； Department of Artificial Intelligence Medicine, Chiba University（千叶大学人工智能医学系） ； Tensor Learning Team, RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（RIKEN高级人工智能项目中心张量学习团队） 纠错

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

AI总结 本研究通过理论分析和实证验证，揭示了视觉语言模型在视觉令牌数量上的扩展规律，发现不同数量的视觉令牌对应不同的扩展模式，并提出了扩展指数与视觉令牌表示相关结构的关系。

Journal ref Journal of Machine Learning Research, volume 26, number 253, page 1--61, 2025

Dropout Prompt Learning: Towards Robust and Adaptive Vision-Language Models

Dropout Prompt Learning: 向稳健和适应性强的视觉-语言模型迈进

Biao Chen, Lin Zuo, Mengmeng Jing, Kunbin He, Yuchen Wang

机构 * Biao Chen, Lin Zuo, Mengmeng Jing, Kunbin He, Yuchen Wang（作者） 纠错

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

AI总结 Dropout Prompt Learning通过在视觉-语言模型中应用Dropout技术，提升模型的鲁棒性和适应性，实验表明其在低样本学习、长尾分类和分布外泛化等任务中表现优异。