AI 大模型
视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。
基于LLM Agent的利用边缘和物联网数据的可再生能源预测：太阳能、风能、天气和电网感知决策支持综述
机构 * Independent Researcher（独立研究员）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文综述了如何利用大语言模型代理整合异构传感器流、天气API数据、历史发电记录和电网约束，形成统一的决策支持工作流，以增强可再生能源预测。
LVLMs中的语言偏差：从深入分析到简单有效的缓解方法
机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳））
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文系统研究了大视觉语言模型中的语言偏差问题，发现其根源在于训练中的模态未对齐，并提出了两种简单有效的缓解方法：语言偏差正则化（LBR）和语言偏差惩罚（LBP）。
Comments Accepted by ICML 2026
因果关系作为人工智能的统计良知：从珀尔的阶梯到可信机器
机构 * School of Mathematics and Statistics, College of Science（数学与统计学学院，科学学院）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文论证因果推断是AI不可或缺的统计良知，通过统计必要性定理、统一因果统计估计框架以及三种AI失败模式的因果盲区分析，提出可信AI本质上是因果统计问题。
Comments 18 pages, 4 figures, 1 table
为什么你的深度研究智能体会失败？关于完整研究轨迹中的幻觉评估
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对深度研究智能体（DRA）在完整研究轨迹中累积的幻觉问题，提出从结果评估转向过程感知评估的PING分类法和细粒度评估框架，并构建DeepHalluBench基准，实验揭示系统性的可靠性差距。
超越二元编辑：基于对抗子空间对齐的鲁棒多模态知识编辑
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Jiangxi Normal University（江西师范大学）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对多模态大语言模型知识编辑泛化性不足的问题，提出对抗子空间对齐方法（ASAM），通过潜在对抗鲁棒化（LAR）和秩约束子空间学习（RCSL）实现鲁棒的多模态知识编辑。
在自主安全代理中测量安全对齐效应
机构 * University College London（伦敦大学学院）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种基于轨迹的基准测试，用于评估安全代理在执行漏洞分析任务时的安全对齐效果，发现安全代理的性能差异主要体现在拒绝、不安全行为和工具可靠性等方面，而非单纯的拒绝率。
双提示CLIP与混合视觉编码器用于遮挡行人重识别
机构 * organization= School of Computer \& Information Technology, Shanxi University , addressline= Wucheng Rd.92 , city= Taiyuan , postcode= 030006 , state= Shanxi , country= China ； organization= Key Laboratory of Computational Intelligence
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种双提示学习重识别模型DPL-ReID，通过双提示学习策略和现实遮挡增强方法，提升遮挡行人重识别的鲁棒性和准确性。
因果证据：模态冲突幻觉中的注意力头不平衡
机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文研究了多模态大语言模型在模态冲突中产生幻觉的原因，通过分析注意力头的因果作用，发现驱动幻觉的头部分布更广且权重更大，而抑制幻觉的头部集中在少量重要头部，提出MACI方法在减少幻觉的同时保持准确性。
在不可见中存活：面向新颖多轮多模态攻击的预测防御
机构 * Trust and Safety, Google（谷歌信任与安全部）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种预测性防御方法，用于应对新颖多轮多模态攻击，通过动态生存预测和轨迹动态问题来解决静态防御机制的不足，建立了一个计算高效且可解释的安全保障框架。
多模态大语言模型中的安全几何坍缩与自适应漂移修正
机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文研究了多模态大语言模型在跨模态安全转移中的不足，提出安全几何坍缩现象，并通过自适应漂移修正方法提升模型安全性。
HydroAgent: 通过模拟器引导的强化学习缩小前沿大语言模型与人类专家在水文模型校准之间的差距
机构 * Civil, Environmental, and Architectural Engineering, University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波尔德分校土木、环境与建筑工程系） ； Civil Engineering and Environmental Sciences, University of Oklahoma（俄克拉荷马大学土木工程与环境科学系） ； Department of Computer Science, University of Oklahoma（俄克拉荷马大学计算机科学系） ； Civil and Environmental Engineering, Stanford University（斯坦福大学土木与环境工程系） ； Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； NASA Goddard Space Flight Center（美国国家航空航天局戈达德空间飞行中心）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文研究如何利用前沿大语言模型（LLM）代理替代人类水文模型师进行水文模型校准，提出HydroAgent方法，通过模拟器引导的强化学习（RLSF）进行微调，以提高模型在不同流域中的适应性和准确性。
QQJ: 量化定性判断以实现可扩展且与人类对齐的生成AI评估
机构 * AI Lab, Arioobarzan Engineering Team（艾伊罗巴赞工程团队人工智能实验室） ； Department of Computer Engineering and Information Technology（计算机工程与信息科技系） ； Department of Informatics, Bioengineering, Robotics and Systems Engineering（信息学、生物工程、机器人与系统工程系） ； University of Genoa（热那亚大学）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出QQJ框架，通过专家设计的多维评分标准和高质量标注集校准大语言模型评估器，实现与人类判断一致的可扩展评估方法，验证了结构化定性判断在大规模应用中的有效性。
对多模态大语言模型评分者的审计：临床顺序评分中的中间倾向偏差
机构 * Department of Electrical & Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Department of Computer and Information Science and Engineering（计算机与信息科学与工程系） ； Department of Clinical and Health Psychology（临床与健康心理学系） ； Department of Biomedical Engineering（生物医学工程系）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文研究多模态大语言模型在临床顺序评分中的中间倾向偏差，通过基准测试发现三种前沿LLM在Clock Drawing Test评分中存在系统性压缩倾向，影响临床决策。
TopoEvo: 一种面向拓扑的自演化多智能体框架用于微服务中的根本原因分析
机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University Beijing, China（人工智能学院，北京航空航天大学，北京，中国）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对微服务中观测数据异质性、故障传播和拓扑漂移问题，TopoEvo通过多模态对齐、拓扑约束推理和自演化机制，提升根本原因分析的鲁棒性与准确性。
Comments 12 pages
编码代理是否理解最小特权授权？
机构 * Evolvent AI Research Team（Evolvent AI研究院）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究编码代理是否能自主推断最小特权授权边界，提出Sufficiency-Tightness Decomposition方法，提升敏感任务成功率并降低攻击成功率。
MolDeTox：评估语言模型的逐步片段编辑用于分子去毒化
机构 * Korea University（韩国大学） ； Myongji University（明知大学） ； AIGEN Sciences（AIGEN科技公司）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出MolDeTox基准，用于评估语言模型在分子去毒化中的逐步片段编辑能力，通过细粒度评估提升分子结构有效性与生成质量。
MM-OptBench：一种面向多模态优化建模的求解器导向基准
机构 * Great Bay University（大湾大学） ； Leiden University（莱顿大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦塞拉尔理工学院） ； Peking University（北京大学）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出MM-OptBench，一个基于求解器的多模态优化建模基准，通过文本和视觉信息生成数学模型和求解器代码，评估9种多模态大语言模型在不同难度实例上的表现，结果显示任务仍远未解决。
Comments Paper under review
持久且可对话的多方法可解释性用于可信金融AI
机构 * University of Piraeus, Greece（希腊比雷埃克斯大学） ； ExpertAI-Lux S.à r.l（ExpertAI-Lux公司）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一种用于金融情感分析的以人为中心的可解释AI架构，结合持久化存储、多方法解释三角验证和自动化评估，提升金融AI的可信度和可解释性。
Comments 5 pages
Logit-Attention Divergence：通过注意力引导的校准缓解多图像检索中的位置偏差
机构 * Zhiyuan College, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学紫阳学院） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种无需训练的注意力引导去偏框架，通过利用内在注意力信号在推理时进行实例级校正，显著提升排列不变性并取得最佳性能。
DeconDTN-Toolkit：一个用于评估和增强对溯源转移鲁棒性的工具包
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出DeconDTN-Toolkit，通过模拟不同程度的溯源转移，评估和增强模型对溯源转移的鲁棒性，揭示经验风险最小化方法的脆弱性，并提供理论和实用工具以应对溯源混淆问题。
Comments Accepted to CHIL 2026
探测音频-视觉大语言模型中的跨模态信息枢纽
机构 * Department of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science ； The Graduate School of Advanced Imaging Science, Multimedia \& Film, Chung-Ang University, Seoul, Republic of Korea
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文研究了音频-视觉大语言模型中音频与视觉模态间的跨模态信息流动，发现信息主要存储在sink tokens中，并提出一种无需训练的hallucination缓解方法。
Comments Accepted by ICML 2026
LVLMs中的词汇劫持：通过排除惰性标记来揭示关键注意力头以缓解幻觉
机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文通过分析LVLMs的注意力机制，揭示了词汇劫持现象，提出HABI方法定位惰性标记，并引入NHAR指标评估其影响，最终提出HAVAE方法增强关键注意力头以减少幻觉。
Comments Accepted by ACL 2026 Main
当适应失效：基于梯度的Collapsed Gating在视觉-语言提示学习中的诊断
机构 * Beihang University（北航大学）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文研究了在冻结少样本提示学习中，适应性门控和提示选择模块失效的问题，通过实验发现梯度不平衡和门控退化是主要失效模式，揭示了参数高效学习中适配门控的有效条件。
具有噪声语言模型先验的顺序因果发现
机构 * ELLIS Institute Finland and Aalto University（芬兰ELLIS研究所和阿尔托大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； University of Washington, Seattle（华盛顿大学（西雅图））
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出一种混合框架，通过适应性整合顺序批次数据与噪声专家知识，提升因果发现的准确性，并扩展到参数估计，展示了对语言模型噪声的鲁棒性。
Comments 32 pages, Transactions on Machine Learning Research - TMLR (04/2026)
ShellfishNet：面向海洋软体动物视觉识别的领域专用基准数据集
机构 * IT College, Shanghai Ocean University（上海海洋大学信息学院） ； Fudan University（复旦大学） ； DP Technology（DP技术）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文构建了ShellfishNet数据集，包含8691张图像，用于评估视觉模型在真实环境下的泛化能力，测试了80种神经网络模型及多模态大语言模型的性能。
Q-Probe：通过上下文感知代理探测扩展图像质量评估至高分辨率
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences（中国科学院智能 Machines 研究所）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 Q-Probe通过上下文感知探测方法解决高分辨率图像质量评估中的局部退化捕捉问题，提出Vista-Bench基准和三阶段训练框架，实现高分辨率下的最优性能。
揭示多模态知识编辑中的实体身份混淆
机构 * New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR)（模式识别新实验室） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS)（多模态人工智能系统国家重点实验室） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉学科学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shandong University（山东大学）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文研究多模态知识编辑中实体身份混淆问题，发现现有方法无法区分图像-实体绑定与实体-实体关系，导致模型错误关联。通过构建EC-Bench基准测试，提出约束编辑阶段以提升绑定准确性，从而减少混淆。
CXR-ContraBench：医疗视觉语言模型中否定选项吸引力的基准测试
机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究医疗视觉语言模型在否定选项吸引力问题上的表现，通过CXR-ContraBench基准测试发现模型在面对矛盾图像和问题时易产生极性反转，提出QCCV-Neg方法有效修复极性混淆问题。
从局部到全局到机制：一种以iERF为中心的统一框架，用于解释视觉模型
机构 * Seoul National University（首尔国立大学）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种以iERF为中心的统一框架，通过点特征向量和实例特定的有效感受野，统一了局部、全局和机制可解释性，提高了解释的准确性和鲁棒性。
Comments Accepted to IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2026
Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026
构建中的理论：协调语言模型用于研究软件，其中规范在演变
机构 * Microsoft Research（微软研究院）
专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出Comet-H框架，通过迭代提示自动机协调语言模型在研究软件中的应用，解决规范演变中的 hallucination accumulation 和 desynchronization 问题，并通过实验证明其有效性。
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