视觉大模型 / VLM

Lingjing: A Simulation Testbed for Multi-Agent Embodied Tasks in Open-Ended Cities

Lingjing：面向开放城市多智能体具身任务的仿真测试平台

Xiaohe Li, Yiru Wang, Junhao Fan, Mingyuan Liu, Jie Huang, Kaixin Zhang, Jiahao Li, Chen Qian, Zide Fan

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Lingjing 是一款面向开放城市异构多智能体具身任务的仿真测试平台，支持城市多智能体协同的可复现评估与故障诊断，通过评估视觉语言模型等揭示了环境感知等瓶颈。

SAFECAST: Robust Failure Detection for VLA Policies with Contrast-Set Training and Calibration

SAFECAST：结合对比集训练与校准的VLA策略鲁棒故障检测

Harshitha Rajaprakash, Aditeya Prajapati, Rong Xue, Abrar Anwar, Jesse Thomason

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

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 SAFECAST 借助对比集扰动优化隐状态探测器训练与校准，在真实和模拟实验中显著提升 VLA 策略故障检测 ROC-AUC，且视觉与语言对比集扰动结合时效果最优。

Does Forgetting Transfer Across Modalities? A Real-World Benchmark for Cross-Modal Knowledge Unlearning Evaluation

遗忘能否跨模态迁移？面向跨模态知识遗忘评估的真实世界基准

Chunlin Liu, Junnian Chen, Haitong Jiang, Jianyu Zhao, Yingsen Pang, Jingchen Li, Jiabiao He, Youming Lu, Jinhe Bi, Yuntao Du

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文针对跨模态知识遗忘迁移研究缺口，推出UNLINK-VL基准，实验发现跨模态遗忘存在不对称性，纯文本遗忘迁移效果差，凸显跨模态遗忘与评估的必要性。

Slides2MindMap: Reconstructing Cognitively Efficient Knowledge Hierarchies from Lecture Slides

Slides2MindMap：从课程幻灯片重建认知高效的知识层次结构

Yuzhi Wang, Rongjun Ye, Shengyuan Chen, Huachi Zhou, Jiaqi Bai, Chuang Zhou, Zhicong Hong, Xiao Huang

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出Slides2MindMap任务，引入含12774张幻灯片的S2M-Bench基准，提出AutoMindMap智能体框架，实验证明其在基准上优于基线且鲁棒性强，具备教学应用价值。

Beyond Visual Ambiguity: Guiding Robust Monocular Depth Estimation in Challenging Scenarios via Detailed Long Captions

超越视觉歧义：通过详细长文本引导具有挑战性场景下的鲁棒单目深度估计

Junrui Zhang, Jiaqi Li, Yiran Wang, Liao Shen, Zhiguo Cao

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对单目深度估计的视觉歧义问题，提出CapDepth框架，通过详细长文本引导，在非朗伯表面和恶劣天气下的深度误差较现有最优方法分别降低25.0%和22.0%。

Comments Accepted to ACM MM 2026

From Sign Language Generation to Humanoid Execution: Vision-Language Guided Retargeting with Collision Mitigation

从手语生成到仿人执行：具有碰撞缓解功能的视觉语言引导重定向

Nabeela Khan, Bowen Wu, Runwu Shi, Benjamin Yen, Takeshi Ashizawa, Carlos Toshinori Ishi, Takashi Minato, Kazuhiro Nakadai

机构 * Department of Systems and Control Engineering, Institute of Science Tokyo（东京科学大学系统与控制工程系） ； RIKEN Guardian Robot Project（理化学研究所守护机器人项目） ； ATR Hiroshi Ishiguro Laboratories（ATR石黑浩实验室） ； RIKEN Center for Biosystems Dynamics Research（理化学研究所生物系统动力学研究中心） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对手语生成动作在人形执行时的自相交问题，提出系统级框架，包含体积SMPL-X碰撞缓解模块和视觉语言引导重定向算法，能将SLG输出连接到人形关节空间执行，突出碰撞处理等是可靠人形手语关键缺失组件。

SPHINX: First Explain, Then Explore

SPHINX: 先解释，再探索

Nguyen Do, Tue M. Cao, Tien Van Do, András Hajdu, Tamás Bérczes, My T. Thai

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） ； University of Debrecen（德布勒恩大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；vision language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SPHINX闭环框架，通过可解释AI分析驾驶策略的失败模式，并利用视觉语言模型生成针对性对抗场景，提升自动驾驶策略鲁棒性。

Comments 13 pages

Benchmarking the Robustness of Autonomous Driving to Environmental Illusions: A Lane Perception Perspective

从车道感知角度评估自动驾驶对环境错觉的鲁棒性：基准测试

Tianyuan Zhang, Xianglong Liu, Aishan Liu, Lu Wang, Yitong Zhang, Peng Yue, Mingchuan Zhang, Siyuan Liang, Dacheng Tao

机构 * SKLCCSE, the School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院软件安全技术与工程北京市重点实验室） ； the School of Cyber Science and Technology, Sun Yat-sen University（中山大学网络空间科学与技术学院） ； Henan University of Science and Technology（河南科技大学） ； the School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算学院） ； College of Computing & Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究自动驾驶对环境错觉的鲁棒性，聚焦传统车道检测和视觉语言模型系统。引入基准LanEvil++并评估，发现错觉严重影响性能，阴影干扰最大。提出多模态错觉防御方法MIDA，有效提升了模型在挑战性条件下的鲁棒性。

Comments Accepted by IEEE TPAMI 2026

TrustCLIP: Learning Private Visual Features via Adversarial Reconstruction

TrustCLIP：通过对抗性重建学习隐私视觉特征

Nikos Athanasiou, Ilya A. Petrov, Angela Yao, Shugao Ma, Eric Sauser, Edoardo Remelli, Shreyas Hampali, Johannes Schönberger, Fadime Sener, Bugra Tekin

机构 * Meta ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究视觉和视觉语言模型中视觉特征隐私问题，提出TrustCLIP框架，以特征条件生成器为隐私对手，优化编码器特征与下游模块投影，降低生成式反演保真度并保持下游任务性能。

Comments https://atnikos.github.io/trustclip/

Taming I2V models for Image HOI Editing: A Cognitive Benchmark and Agentic Self-Correcting Framework

驯服I2V模型用于图像HOI编辑：认知基准与智能体自校正框架

Jiayi Gao, Qingchao Chen, Yuxin Peng, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University, Beijing, China（王轩计算机技术研究所，北京大学，北京，中国） ； National Institute of Health Data Science, Peking University, Beijing, China（国家健康数据科学研究院，北京大学，北京，中国） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出HOI-Edit基准和SCPE框架，利用I2V模型的时间生成能力进行动态人-物交互编辑，通过自校正提示迭代优化，实现与SOTA竞争的性能。

Towards Robustness against Typographic Attack with Training-free Concept Localization

基于训练无关的概念定位实现对抗印刷体攻击的鲁棒性

Bohan Liu, Wenqian Ye, Guangzhi Xiong, Zhenghao He, Sanchit Sinha, Aidong Zhang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种无需训练的可解释性方法，通过分析注意力头对词汇和语义的编码差异，定位并干预ViT中的词汇偏置电路，从而在不额外训练的情况下显著提升对印刷体攻击的鲁棒性。

Comments 15 pages main text, provisionally accepted to ECCV 2026

FlowCIR: Semantic Transport via Flow Matching for Zero-Shot Composed Image Retrieval

FlowCIR: 通过流匹配实现零样本组合图像检索的语义传输

Zhenqi He, Ziqi Jiang, Yuanpei Liu, Yanghao Wang, Teng Wang, Long Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR（香港科技大学） ； The University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出FlowCIR，利用条件流匹配将参考图像与指令组合成目标对齐查询嵌入，避免文本反转的信息损失，训练效率高，并引入多负向引导策略提升对否定指令的鲁棒性。

Comments Accept to ECCV2026

Disentangling Pictorial Cue Understanding from Language Bias in VLMs via Depth Ordering Task

通过深度排序任务解构视觉语言模型中的图像线索理解与语言偏差

Yiqian Liu, Iuliia Kotseruba, John K. Tsotsos

机构 * York University（约克大学） ； University of Guelph（圭尔夫大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出深度排序与异常检测任务，结合控制图像线索和语言表达，量化视觉语言模型的深度感知能力，发现模型对深度线索利用不足且存在语言偏差。

Comments 15 pages, 7 figures, accepted to ECCV 2026 (30 pages, 13 figures, supplementary materials included)

A Multimodal Automatic Redteaming Evaluation based on Atomic Jailbreak Strategy Decoupling and Combination

基于原子越狱策略解耦与组合的多模态自动红队评估

Shiji Zhao, Yuxuan Zhou, Chen Xiong, Dongxian Wu, Yang Bai, Xun Chen

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对现有多模态越狱攻击的两大挑战，本文提出HACA方法，构建多模态原子越狱策略空间，对5种主流MLLMs平均攻击成功率达95.48%。

Pluralis v0.1: Towards a Multicultural, Multimodal, Multilingual Benchmark for AI Risk and Reliability

Pluralis v0.1：迈向用于人工智能风险与可靠性的多元文化、多模态、多语言基准测试

Alicia Parrish, Rajat Shinde, Sanket Badhe, Xinyi Bai, Sree Bhargavi Balija, Hua-Rong Chu, Emilio Ferrara, Armstrong Foundjem, Rajat Ghosh, Aakash Gupta, Xuanli He, Ong Chen Hui, Minji Jung, Madhangi Karimanal, Faiza Khan Khattak, Boryoung Kim, Eugenia Kim, Liliya Lavitas, Seok Min Lim, Victor Lu, Jim Moirangthem, Dhivya Nagasubramanian, Deepak Pandita, Sita Rajagopal, Geetha Raju, Evgeniia Razumovskaia, Aravind Reddy, Federico Ricciuti, Nobin Sarwar, Sungpil Shin, Sunayana Sitaram, Snehal Thorat, Tharindu Cyril Weerasooriya, Jasmijn Bastings, Joachim Baumann, Kongtao Chen, Murali Emani, Mariya Hendriksen, Jiho Jin, Jun Seong Kim, Younghoon Ko, Alicja Kwasniewska, Minjae Lee, Tom Wei-cyuan Lin Kashyap Ramanandula Manjusha, Junho Myung, Junyeong Park, Roma Patel, Shyam Ratan, Sudarsun Santhiappan, Priyanka Suresh, Tuesday, Ksheeraj Sai Vepuri Laura Amortegui-Ordonez, Claire Dennis, Minsuk Kahng, Chris Knotz, Alice Oh, Balaraman Ravindran, Soojung Ryu William Bartholomew, Hiwot Tesfaye, Lora Aroyo

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Alabama in Huntsville（阿拉巴马大学亨茨维尔分校） ； Google（谷歌） ； University of Missouri Columbia（密苏里大学哥伦比亚分校） ； Chunghwa Telecom Laboratories（春木电信实验室） ； University of Southern California（南加州大学） ； Polytechnique Montreal（蒙特利尔理工学院） ； Nutanix ； ThinkEvolve Labs（ThinkEvolve实验室） ； UCL（伦敦大学学院） ； Infocomm Media Development Authority（信息通信媒体发展局） ； Monark Health（Monark健康） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Microsoft（微软） ； Centre for Responsible AI (CeRAI), Wadhwani School of Data Science and AI (WSAI), Indian Institute of Technology Madras（负责任人工智能中心（CeRAI）、瓦达威人工智能学校（WSAI）、印度理工学院马德拉斯分校） ； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； Microsoft Research India（微软印度研究院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； University of Oxford（牛津大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Yonsei University（延世大学） ； Amazon（亚马逊） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Xenoscube Inc.（Xenoscube公司） ； Korea AI Safety Institute (K-AISI)（韩国人工智能安全研究所（K-AISI）） ； MLCommons ； CommonGround ； Artifex Labs（Artifex实验室） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)

AI总结 研究针对现有AI安全评估框架忽视文化差异问题，构建多语言多模态数据集Pluralis v0.1，从文化优先视角引入新评估范式，提出Judge - Pluralis集成，揭示特定地区失败模式，为多语言多元文化评估提供基础和创新起点。

From Fixed to Free Cameras: Calibration-Free View-Robust Vision-Language-Action Model

从固定相机到自由相机：无需标定的视图鲁棒视觉-语言-动作模型

Wenhao Li, Xueying Jiang, Quanhao Qian, Deli Zhao, Shijian Lu, Gongjie Zhang, Ran Xu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； HuPan Lab（湖畔实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对真实机器人部署中相机位姿变动问题，提出CamVLA模型，解耦操控控制与相机几何，实现无标定视图鲁棒的机器人任务执行。

The Label Imitation Game: Turing Test Network for Zero-Shot Pseudo-Label Pruning

标签模仿游戏：用于零样本伪标签剪枝的图灵测试网络

Brent A. Griffin, Jason J. Corso

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出图灵测试网络（TTN）作为任务无关的“裁判”，通过对抗性交互在数据集上下文中评估伪标签，无需监督或重训练即可提升标签准确性，并实现零样本任务迁移。

Comments ECCV 2026

Large Language Model Teaches Visual Students: Cross-Modality Transfer of Fine-Grained Conceptual Knowledge

大型语言模型教授视觉学生：细粒度概念知识的跨模态迁移

Thomas Shih-Chao Liang, Zhuoran Yu, Yong Jae Lee

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出LaViD框架，利用语言模型生成多选题来蒸馏细粒度视觉概念，无需多模态数据，在多个基准上超越现有方法。

Comments Accepted by ICML 2026

Fail-RAG : A Retrieval Augmented Generation Informed Framework for Robot Failure Identification

Fail-RAG：一种基于检索增强生成的机器人故障识别框架

Ameya Salvi, Jie Hu

机构 * Hitachi America, Ltd.（日立美国有限公司） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)

AI总结 提出Fail-RAG框架，利用检索增强生成和视觉语言模型，通过嵌入故障图像和上下文信息并查询数据库，实现机器人操作故障的高效检测，在仓库自动化任务中平均检测准确率提升25个百分点。

Popcorn: A Configurable Benchmark for Visual Evidence in Multimodal Movie Recommendation

Popcorn: 多模态电影推荐中视觉证据的可配置基准

Ali Tourani, Fatemeh Nazary, Yashar Deldjoo, Tommaso Di Noia

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)

AI总结 提出Popcorn基准，通过配置合同标准化多模态电影推荐中的视觉证据（全片、预告片、缩略图）的嵌入、融合与评估，实验表明视觉源不可互换且影响推荐性能。

Comments 8 pages, 3 figures, 3 tables

SafeCap: Improving LVLM Safety with Image Captioning Reinforcement Learning

SafeCap：通过图像字幕强化学习提升大型视觉语言模型（LVLM）的安全性

Caoyuan Ma, Wenpu Liu, Weichu Xie, Tian Gu, Shilei Zhao, Lingxi Min, Shuai Dong, Yuqi Xu, Ji Zhao, Ziyue Wang, Wenzheng Chang, Taiqiang Wu, Yongfu Zhu, Wenqi Shao, Yinqiang Zheng

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI；VLM(comments)

AI总结 SafeCap是一种通过图像字幕强化学习提升LVLM安全性的框架，在多模态安全基准上安全得分提升3.7-19.0个百分点，且视觉效用相当或更优，性能优于安全SFT等方法。

Comments 16pages, 4 figures. Preprint. Project page: https://safe-vlm.github.io/SafeCap/ ; code: https://github.com/Safe-VLM/SafeCap

Look What the Probes Dragged In! Real-World Chest X-ray Shortcuts in MedCLIP

看看探针发现了什么！MedCLIP中的真实世界胸部X光捷径

Nikolette Pedersen, Regitze Sydendal, Veronika Cheplygina, Théo Sourget

机构 * Pattern Recognition Revisited Lab (PURRlab)（模式识别重访实验室（PURRlab）） ； IT University of Copenhagen（哥本哈根信息技术大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 该研究探究MedCLIP模型中不同层的真实世界胸部X光捷径，发现局部捷径出现在较后层、弥散捷径出现在较早层，且两个数据集存在数据质量问题，凸显高质量数据集的必要性。

Comments 11 pages, 3 figure, poster presentation at the joint FAIMI, BRIDGE, and EPIMI workshop at MICCAI 2026 (Strasbourg, France) conference

Unlocking the Power of Medical Tabular Data via Semantic-Aware Multimodal Pre-training

通过语义感知多模态预训练释放医疗表格数据的力量

Yingsheng Liu, Haiming Li, Jingmin Zhu, Jiajun Sun, Victoria Mar, Monika Janda, H. Peter Soyer, Zongyuan Ge, Zhen Yu

机构 * Faculty of Information Technology, Monash University（莫纳什大学信息技术学院） ； Monash University（莫纳什大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 该研究针对医疗表格数据的语义利用不足问题，提出语义感知多模态预训练框架，含重要性感知自适应掩码与软标签离散化模块，在皮肤病学、眼科数据集上实现SOTA，鲁棒性与跨域泛化能力优异。

Comments INTERNATIONAL CONFERENCE ON MEDICAL IMAGE COMPUTING AND COMPUTER ASSISTED INTERVENTION (ORAL presentation)

SeFaR: Semantic Feature-aware Robustness Testing of Deep Neural Networks

SeFaR：面向深度神经网络的语义特征感知鲁棒性测试

Nusrat Jahan Mozumder, Divya Gopinath, Corina Pasareanu, Matthew Dwyer

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； KBR Inc.（KBR公司） ； NASA Ames（美国国家航空航天局艾姆斯研究中心） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 SeFaR是一个以语义特征为核心的视觉模型鲁棒性测试框架，可在保留需求满足性的前提下，生成测试输入以识别影响模型决策的特征，进而发现故障并关联相关特征。

Same Attention, Different Truths: Put Logit-Lens over Visual Attention to Detect and Mitigate LVLM Object Hallucination

相同注意力，不同真相：在视觉注意力上应用Logit-Lens检测并缓解LVLM的物体幻觉

Zichuan Wang, Songlin Yang, Bo Peng, Zhenchen Tang, Yang Li, Beibei Dong, Jing Dong

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Science（中国科学院自动化研究所） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 该研究针对LVLM的物体幻觉问题，通过Logit Lens分析视觉注意力，揭示两种幻觉机制，提出无需训练的Detect-Mitigate框架，在多个基准上实现最优结果。

Comments CVPR2026 Highlight

FedLSG: LLM-Enhanced Semantic Calibration for Federated Graph Backdoor Defense

FedLSG：用于联邦图后门防御的大语言模型增强语义校准

Chenyu Zhou, Yabin Peng, Wei Huang, Kunlin Li, Shuaishuai Zhang, Xinyuan Miao

机构 * Southeast University（东南大学） ； Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室） ； Institute of AI for Industries（人工智能产业研究院） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对联邦图神经网络易受后门攻击问题，提出FedLSG框架，将大语言模型集成防御，通过图与行为到文本的转换及轻量级师生架构，在不损图完整性时显著提升对后门攻击的抵抗力。

Knowing You at First Glance: Inferring Apparent Personality from Faces

一眼识你：从面部推断表面人格

Shuhuan Chen, Xiangyu Zhu, Weisong Zhao, Haichao Shi, Xiao-Yu Zhang, Zhen Lei

机构 * Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, UCAS（中国科学院大学网络空间安全学院） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学院大学人工智能学院） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, Hong Kong Institute of Science & Innovation, CAS（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人中心） ； School of Computer Science and Engineering, the Faculty of Innovation Engineering, M.U.S.T（澳门科技大学创新工程学院计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究从面部图像推断表面人格，提出GlanceFace框架，利用视觉语言模型、语义增强模块及不确定性感知学习策略，在基于MBTI的基准测试中表现出色，揭示面部特征与人格特质关系，助力具身智能体交互策略。

Comments Accepted by The 9th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV2026

Uncertainty-Aware Sequential Decision Rules for Event-Triggered LLM Invocation in Streaming Systems

流系统中事件触发大语言模型调用的不确定性感知序贯决策规则

Zhaohui Wang

机构 * Viterbi School of Engineering, University of Southern California（南加州大学维特比工程学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究流系统中何时调用大语言模型的问题，将其转化为基于风险的序贯停止问题，证明了相关理论结果。通过在涡轮风扇退化数据上的实验，验证假设、比较基线，得出次线性遗憾、高诊断质量等结论，表明异常分数驱动的风险函数更优。

Comments 18 pages, 5 figures. Accepted to the ECML PKDD 2026 Research Track

Benchmarking the Robustness of Foundation Models for Mammography under Domain Shift

在域转移下对用于乳腺钼靶成像的基础模型的稳健性进行基准测试

Giang Nguyen, Raghav Mehta, Emma A. M. Stanley, Tian Xia, Thi Hao Nguyen, Hieu Pham, Ben Glocker

机构 * College of Engineering and Computer Science, VinUniversity（工程与计算机科学学院，文大大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Radiology Department, Vietnam National Cancer Hospital（越南国家癌症医院放射科） ； VinUni-Illinois Smart Health Center, VinUniversity（文大大学 - 伊利诺伊智能健康中心，文大大学） ； The Computer Vision and Medical AI Lab, VinUniversity（计算机视觉与医学人工智能实验室，文大大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究在域转移下乳腺钼靶成像基础模型的稳健性，用统一协议在多数据集上训练评估15种模型主干，发现特定视觉语言模型性能强，DINOv3是有竞争力基线，适应预训练未持续提升泛化，强调数据集级OOD评估是核心标准。

Comments Under Review. Giang Nguyen and Raghav Mehta contributed equally

Pitwall: Faithful Natural-Language Race-Strategy Briefings from a Calibrated Real-Time Monte Carlo Engine

Pitwall：来自校准实时蒙特卡罗引擎的可靠自然语言赛车策略简报

Juan S. Santillana

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对体育赛事直播评论生成问题，提出Pitwall系统，将忠实性作为架构属性，通过概率性比赛状态验证声明，控制微调数据，使用校准的蒙特卡罗引擎，实现端到端操作，确保生成的自然语言赛车策略简报可靠。

Comments 21 pages, 2 figures, 6 tables. Live-deployment results from the 2026 Austrian and British Grands Prix. URL: https://pitwall.jsantillana.com