视觉大模型 / VLM

VetClaw: An Edge-Cloud Multimodal Agentic System for Veterinary Disease Screening

VetClaw：一种用于兽医疾病筛查的边缘云多模态智能系统

Syed Mhamudul Hasan, Anas AlSobeh, Hussein Zangoti, Abdur R. Shahid

机构 * Southern Illinois University（南伊利诺伊大学） ； Utah Valley University（犹他谷大学） ； Jazan University（吉赞大学） 纠错

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

AI总结 VetClaw是用于兽医疾病筛查的边缘云多模态智能系统，用相机模块采集图像等并发送至视觉语言模型分类。它分离智能体交互与工作流编排，超越静态图像分类，症状引导和多模态输入提升性能，将静态模型转变为多功能安全感知系统。

Self-Evolving Just-In-Time Memory for Proactive Embodied Safety

用于主动具身安全的自进化即时记忆

Bingrui Sima, Lizhong Wang, Xiaoya Lu, Kun He, Xiao Yang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言模型在闭环交互中应对动态危险的问题，提出自进化即时记忆框架，含RSG、事实记忆和经验记忆，并通过自动测试-验证-写入循环完善元技能，实验证明该框架大幅提升安全成功率且不阻碍任务进展。

Rank-Then-Act: Reward-Free Control from Frame-Order Progress

先排序后行动：基于帧序进展的无奖励控制

Yuriy Maksyuta, George Bredis, Ruslan Rakhimov, Daniil Gavrilov

机构 * T-Tech 纠错

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

AI总结 提出Rank-Then-Act框架，利用视觉语言模型从专家视频中学习进度排序器，通过斯皮尔曼等级相关奖励函数实现无环境奖励的策略学习，在离散和连续控制任务中达到或超越现有方法。

Comments 20 pages, 15 figures

Beyond 'One Language, One Script': Quantifying Orthographic Bias in Multilingual VLMs with PuMVR

超越“一种语言，一种文字”：用PuMVR量化多语言视觉语言模型中的正字法偏差

Prabhjot Singh, Bhushan Pawar, Madhu Reddiboina

机构 * RediMinds Inc.（RediMinds公司） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出PuMVR基准，通过旁遮普语三种文字的图像推理任务，量化多语言视觉语言模型中的文字依赖偏差，发现文字一致性率低至24.8%，视觉输入无法消除偏差。

Comments 22 pages, 4 figures. Accepted to the 4th Workshop on Cross-Cultural Considerations in NLP (C3NLP) @ ACL 2026

Adversarial Diffusion Across Modalities: A Fusion Survey of Attacks, Defenses, and Evaluation for Text, Vision, and Vision-Language Models

跨模态对抗扩散：文本、视觉与视觉-语言模型的攻击、防御与评估融合综述

Abrar Alotaibi, Moataz Ahmed

机构 * Information and Computer Science Department, King Fahd University of Petroleum & Minerals（国王法赫德石油矿物大学信息与计算机科学系） ； College of Computer Science and Information Technology, Imam Abdulrahman Bin Faisal University（伊玛目阿卜杜勒拉赫曼·本·法伊塞尔大学计算机科学与信息科技学院） ； SDAIA-KFUPM Joint Research Center for Artificial Intelligence, King Fahd University of Petroleum & Minerals（SDAIA-KFUPM人工智能联合研究中心，国王法赫德石油矿物大学） 纠错

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

AI总结 本文整合了文本、图像分类器和视觉-语言模型上的对抗攻击与防御研究，提出统一分类法和评估框架，并识别了当前文献中的五个常见弱点。

MED-DSLC: Multi-Expert-Domain Classification via Domain Supervision and Logit Calibration

MED-DSLC：通过域监督和对数校准进行多专家域分类

Zheng Zeng, Deepak Sridhar, Nuno Vasconcelos

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 研究针对视觉语言模型在多域零样本分类中存在的问题，提出MED-DSLC方法，结合域监督训练和域内对数缩放，恢复全局对数可比性，是轻量级方案，经实验验证可提升准确率、鲁棒性和可扩展性。

Comments Accepted to ECCV 2026. Code is available at https://github.com/Leonard-Zeng/MED-DSLC

REALM: A Unified Red-Teaming Benchmark for Physical-World VLMs

REALM: 面向物理世界视觉语言模型的统一红队基准

Yifei Zhao, Qian Lou, Mengxin Zheng

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出REALM，首个统一红队基准，集成12种攻击方法、3种防御和13个视觉语言模型，通过代理目标生成管道实现公平比较，发现文本注入攻击最有效。

Comments 20 pages, 5 figures. Preprint

From Driving Videos to Simulatable Scenarios

从驾驶视频到可模拟场景

Alexandre Levy, Ernest Valveny Llobet, Antonio Manuel López

机构 * Dept. Computer Science, Universitat Autònoma de Barcelona (UAB)（巴塞罗那自治大学计算机科学系） ； Computer Vision Center (CVC), UAB（UAB计算机视觉中心） 纠错

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

AI总结 提出D-V2S框架，通过视觉语言模型和大语言模型从驾驶视频自动生成可模拟场景，实现90%语义元素保留和75%偏好率。

Comments 8 pages, 11 figures and Accepted for publication at the IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2026

MLLMs Get It Right, Then Get It Wrong: Tracing and Correcting Late-Layer Textual Bias

MLLMs 先正确后错误：追踪并纠正后层文本偏见

Xingming Li, Ao Cheng, Qiyao Sun, Xixiang He, Xuanyu Ji, Runke Huang, Qingyong Hu

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Intelligent Game and Decision Lab（智能博弈与决策实验室） 纠错

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

AI总结 发现多模态大语言模型在中间层形成正确视觉预测，但最终输出时被文本覆盖，通过检测预测方向变化（85%失败转向文本，89%成功转向视觉）提出无训练方法CALRD，在冲突基准上提升高达9.4%。

Comments Accepted at IJCAI 2026. 16 pages, 10 figures

On the Adversarial Robustness of Multimodal LLM Judges

多模态大语言模型评判器的对抗鲁棒性

Zihan Wang, Guansong Pang, Zelin Liu, Wenjun Miao, Jin Zheng, Xiao Bai

机构 * 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） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and System, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of Software Development Environment, Jiangxi Research Institute, Beihang University（北京航空航天大学江西研究院软件开发环境国家重点实验室） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算机与信息系统学院） 纠错

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

AI总结 提出RobustMLLMJudge框架评估多模态大语言模型作为评判器时的对抗鲁棒性，并设计MGSIA攻击方法，通过语义诱导和高分流形对齐生成可迁移的分数膨胀扰动，揭示其脆弱性。

Bridging the Modality Gap in Forensic Image Retrieval

弥合法医图像检索中的模态差距

Ricardo González-Gazapo, Annette Morales-González, Yoanna Martínez-Díaz, Heydi Méndez-Vázquez, Milton García-Borroto

机构 * Advanced Technologies Application Center (CENATAV)（先进技术应用中心（CENATAV）） ； Centro de Sistemas Complejos, Facultad de Física, Universidad de La Habana（哈瓦那大学物理学院复杂系统中心） 纠错

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

AI总结 提出统一检索框架，利用多模态大语言模型生成文本描述并结合视觉与文本特征融合，提升纹身、人脸素描等法医任务的检索精度与鲁棒性。

Comments 23 pages, 5 figures, paper submitted to Elsevier journal

Try Once, Then Optimal: De-Redundified Procedure Memory for Cross-Episode Exploration Amortization

一试即优：用于跨情节探索摊销的去冗余过程记忆

Haizhou Ge, Haochen Ouyang, Zhixing Chen, Yufei Jia, Yue Li, Lu Shi, Lei Han, Guyue Zhou, Ruqi Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； DISCOVER Robotics（DISCOVER机器人公司） ； Northeast Agricultural University（东北农业大学） 纠错

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

AI总结 研究如何让机器人避免重复探测隐藏状态物体，提出面向实例的记忆框架IOM，用视觉语言模型实例化，在多任务中减少操纵操作，提升效率且不降低成功率，即使过程错误也能成功。

Comments 8 pages, 3 figures, 3 tables

Multi-modal Rail Crossing Safety Analysis

多模态铁路道口安全分析

Paimon Goulart, Chansong Lim, Nícolas Roque dos Santos, Yue Dong, Sheldon Peterson, Jia Chen, Evangelos E. Papalexakis

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； Riverside County Transportation Commission（河滨县交通委员会） 纠错

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

AI总结 提出多模态管道，利用视觉线索和事故报告评估铁路道口安全，基于FRA评分实现高风险/低风险分类（F1=0.757）和分数估计（RMSE=0.078）。

Learning from Failure: Inference-Time Self-Improvement for Computer-Use Agents

从失败中学习：计算机使用代理的推理时自我改进

Xueqiao Sun, Xiaohan Wang, Ludwig Schmidt, Serena Yeung-Levy, Yuhui Zhang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出失败驱动的自我改进循环，利用LLM诊断失败模式并生成代码补丁，在OSWorld基准上将OpenCUA-72B模型成功率从42.3%提升至48.9%，无需额外训练成本。

Comments Published in ECCV 2026

World Value Models for Robotic Manipulation

机器人操作的世界价值模型

Zhihao Wang, Jianxiong Li, Yu Cui, Yuan Gao, Xianyuan Zhan, Junzhi Yu, Xiao Ma

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出世界价值模型（WVM），融合世界模型与价值估计，通过时序建模评估数据质量，在标准基准和次优轨迹基准上达到SOTA，提升策略学习性能。

Comments preprint

Zone of Proximal Policy Optimization: Teacher in Prompts, Not Gradients

近端策略优化区域：教师存在于提示中，而非梯度中

Byung-Kwan Lee, Ximing Lu, Shizhe Diao, Minki Kang, Saurav Muralidharan, Karan Sapra, Andrew Tao, Pavlo Molchanov, Yejin Choi, Yu-Chiang Frank Wang, Ryo Hachiuma

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出ZPPO方法，通过将教师知识注入提示而非策略梯度，解决小模型知识蒸馏中教师梯度主导和强化学习策略漂移问题，在多种规模模型上超越现有方法。

Comments Project page: https://byungkwanlee.github.io/ZPPO-page/

CARGO-VL: Counterfactual Arbitration with Risk-Constrained Group Optimization for Vision-Language Models

CARGO-VL：面向视觉-语言模型的风险约束组优化反事实仲裁方法

De Jiang, Zhengyang Zhang, Kehong Yuan, Shaohua Ma

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

AI总结 本研究提出CARGO-VL框架，结合XMC资源，通过组相对优化及原对偶控制器，提升视觉-语言模型的反事实仲裁性能，在多基准上优于逐点基线。

Contextualized Evaluation of Vision Language Models through Dynamic, Multi-turn Interactions

通过动态多轮交互对视觉语言模型进行情境化评估

Yijiang Li, Huiqi Zou, Bingyang Wang, Ziang Xiao

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Northeastern University（东北大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态大语言模型现实有效性问题，提出CEDI框架，通过三方交互、多轮半结构化对话及多种策略评估，应用于视觉幻觉，发现能揭示更多接近实际情况的幻觉，凸显其对MLLMs能力评估的作用。

GeMoE: Gating Entropy is All You Need for Uncertainty-aware Adaptive Routing in MoE-based Large Vision-Language Models

GeMoE：基于门控熵的MoE大视觉语言模型中不确定性感知自适应路由

Chaoxiang Cai, Minghe Weng, Jie Li, Yibo Jiang, Longrong Yang, Zequn Qin, Xi Li

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； 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 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title)；分类 cs.CV

AI总结 针对MoE架构中静态路由无法自适应选择专家的问题，提出基于门控熵的不确定性感知自适应路由方法GeMoE，通过最小描述长度原理建模复杂度与性能的权衡，在保持99.5%性能的同时提升36.5%专家激活稀疏性。

Evolving Safety Landscape of Multi-modal Large Language Models: A Survey of Emerging Threats and Safeguards

多模态大语言模型的演进安全态势：新兴威胁与防护措施综述

Xi Li, Shu Zhao, Xiaohan Zou, Fei Zhao, Fuxiao Liu, Yusen Zhang, Cheng Han, Yushun Dong, Jiaqi Wang

机构 * University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校） ； NVIDIA（英伟达公司） ； Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Missouri-Kansas City（密苏里大学堪萨斯分校） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） ； Auburn University（奥本大学） 纠错

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

AI总结 本综述针对多模态大语言模型（MLLMs）的新型安全威胁，提出多模态安全威胁分类法，梳理安全策略进展，探讨未来安全机制的研究方向。

Comments Accepted at the ICLR 2026 Workshop on Principled Design for Trustworthy AI

Disentangling Semantic Attention from Structural Bias in the Attention Manifold

在注意力流形中分离语义注意力与结构偏差

Pengkun Jiao, Bin Zhu, Jingjing Chen, Yu-gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态大语言模型中注意力机制对无信息视觉 tokens 关注过多的问题，提出无需训练的 SPAR 方法，通过净化噪声和重分配注意力，有效恢复真实视觉基础且计算开销小。

AI-generated Images Challenge Visual Trust in High-risk Scenarios

人工智能生成的图像在高风险场景中挑战视觉信任

Yi-Zhi Wang, Yichen Xiao, Linan Yue, Weibo Gao, Yichao Du, Pengfei Fang, Shimin Di, Min-Ling Zhang

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

AI总结 研究聚焦人工智能生成图像在高风险场景下对视觉信任的挑战，提出SafeIMG基准，涵盖12个安全场景。评估专门探测器和视觉语言模型，发现它们检测可靠性不足，模型解释覆盖低，表明当前探测器在多方面欠缺，难以可靠评估此类图像。

Visual Token Compression Enhances Robustness of MLLMs

视觉令牌压缩增强多模态大语言模型的鲁棒性

Shishen Gu, Jiequan Cui, Wenbo Hu, Zenglin Shi, Zhenzhen Hu, Richang Hong

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 研究如何增强多模态大语言模型的鲁棒性，核心方法是通过测量视觉令牌与语言特征空间的距离来识别并剪枝分布外视觉令牌，该方法能有效防御越狱攻击、减轻幻觉，提升模型在通用数据集上的表现。

Comments 20 pages, 16 figures. Accepted at ACM Multimedia 2026. Code: https://github.com/Eurek001/OOD-VTP

RobustMAD: Evaluating Real-World Robustness of Multimodal Small Language Models for Deployable Anomaly Detection Assistants

RobustMAD：评估用于可部署异常检测助手的多模态小语言模型的现实世界鲁棒性

Anushiya Arunan, Xin Li, Yan Qin, U-Xuan Tan, Nhu Khue Vuong, Xiaoli Li, Chau Yuen

机构 * Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Chongqing University（重庆大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态小语言模型现场部署的鲁棒性评估问题，开发RobustMAD基准测试，通过多种开放式查询评估模型，发现最佳模型虽有潜力但仍存差距及三种失败模式，为下一代多模态工业检测助手设计提供指导。

Comments Accepted for publication in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026 at https://openreview.net/forum?id=skrA9UYNIZ

Do Agents Dream of False Memories? Black-box Visual Attacks on Long-term Memory in Multimodal AI Agents

智能体是否会梦到虚假记忆？对多模态人工智能智能体长期记忆的黑盒视觉攻击

Halima Bouzidi, Mboutidem Ekemini Mkpong, Mohammad Abdullah Al Faruque

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态人工智能智能体长期记忆的黑盒视觉攻击，提出Lucid框架，通过制作扰动实现记忆中毒和注入两种攻击模式，在多种对话领域和架构上评估，揭示了多模态记忆管道的结构漏洞。

Comments 34 pages, 5 figures, 15 tables

MECoBench: A Systematic Study of Multimodal Agent Collaboration in Embodied Environments

MECoBench：具身环境中多模态智能体协作的系统研究

Qingyun Liu, Jiwen Zhang, Jingyi Hu, Siyuan Wang, Zhongyu Wei

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出MECoBench基准，通过多任务、多结构、多模式的实验，系统研究多模态大模型在具身环境中的协作机制，发现协作能提升任务完成度但需平衡收益与复杂度，通信是关键，且协作增强鲁棒性。

Comments Project website: https://q-i-n-g.github.io/MECoBench-Website/

Steer Where It Matters: Token-Level Visual-Sensitivity Steering for LVLMs Hallucination Mitigation

关键位置引导：基于令牌级视觉敏感度引导的LVLMs幻觉缓解

Ruipeng Zhang, Zhihao Li, C. L. Philip Chen, Tong Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出令牌级视觉敏感度引导（TLVS）方法，通过提取令牌级引导向量并自适应调整引导强度，仅在关键解码步骤抑制幻觉，在多个基准上优于现有方法。

Zero-MELO: Test-Time Evidence Calibration with Multimodal LLMs for Zero-Shot Micro-Gesture Recognition

Zero-MELO：基于多模态大语言模型的测试时证据校准用于零样本微手势识别

Chengyan Wang, Hanliang Xie, Yueyi Yang, Haoyu Chen

机构 * University of Oulu（奥卢大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对多模态大语言模型在微手势识别中局部证据不足、分数偏差的瓶颈，提出Zero-MELO框架，结合树搜索、测试时校准与多线索融合，在iMiGUE和MA-52数据集上显著优于Qwen2.5-VL基线。

Comments Accepted by ACM MM 2026

InstructVVT: Instruction-Driven Video Virtual Try-On without Auxiliary Spatial Priors

InstructVVT：无需辅助空间先验的指令驱动视频虚拟试穿

Dingbao Shao, Song Wu, Xinyu Chen, Qian Wang, Jiahang Li, Kuai Jiang, Jiang Lin, Yuhang Liu, Ziyu Chen, Duo Li, Jiaxin Hu, Shengrong Gu, Ziheng Tang, Rongrong Liu, Yanlun Peng, Liang Li, Junlan Feng, Lujia Jin, Ting Zhang, Jian Yang, Zili Yi

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

AI总结 InstructVVT是基于DiT的视频虚拟试穿框架，通过双层级参考调控方案无需推理时空间先验，在ViViD-S等数据集上优于现有开源方法，解决了现有方法依赖辅助先验的问题。

Comments 23 pages, 10 figures. Dingbao Shao and Song Wu contributed equally. Zili Yi is the corresponding author

Context Blindness in DPO: Mitigating Object Hallucination in MLLMs via Context-Calibrated Preference Optimization

DPO中的上下文盲区：通过上下文校准的偏好优化缓解多模态大语言模型（MLLMs）中的物体幻觉

Byungoh Ko, Jinyoung Park, Jongha Kim, Jeehye Na, Jaewon Cho, Hyunwoo J. Kim

机构 * Korea University（高丽大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本研究针对MLLMs的物体幻觉问题，提出C²-DPO方法，通过最大化上下文偏好增益降低幻觉率，使Qwen2-VL-Instruct-2B的幻觉率相对降低36%且不损害通用推理能力。

Comments Accepted at ECCV2026