视觉大模型 / VLM

Calibrated Confidence Expression for Radiology Report Generation

放射报告生成中的校准置信度表达

David Bani-Harouni, Chantal Pellegrini, Julian Lüers, Su Hwan Kim, Markus Baalmann, Benedikt Wiestler, Rickmer Braren, Nassir Navab, Matthias Keicher

机构 * Computer Aided Medical Procedures, Technical University of Munich, Germany（德国慕尼黑工业大学计算机辅助医疗程序） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), Germany（德国慕尼黑机器学习中心） ； Department of Diagnostic and Interventional Radiology, TUM Klinikum rechts der Isar, Germany（德国慕尼黑工业大学伊萨尔河右岸医院诊断与介入放射科） ； Department of Diagnostic and Interventional Neuroradiology, TUM Klinikum rechts der Isar, Germany（德国慕尼黑工业大学伊萨尔河右岸医院诊断与介入神经放射科） ； Department of Diagnostic and Interventional Radiology and Nuclear Medicine, University Medical Center Hamburg-Eppendorf, Germany（德国汉堡-埃彭多夫大学医学中心诊断与介入放射学及核医学科） ； AI for Image-Guided Diagnosis and Therapy, Technical University of Munich, Germany（德国慕尼黑工业大学人工智能图像引导诊断与治疗） 纠错

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

AI总结 本文提出ConRad框架，通过强化学习提升医学大视觉-语言模型的置信度校准，以生成更可靠的放射报告。

Reframing Human-Robot Interaction Through Extended Reality: Unlocking Safer, Smarter, and More Empathic Interactions with Virtual Robots and Foundation Models

通过扩展现实重新定义人机交互：利用虚拟机器人和基础模型实现更安全、更智能和更具同理心的交互

Yuchong Zhang, Yong Ma, Danica Kragic

机构 * Division of Robotics, Perception, and Learning, KTH Royal Institute of Technology（KTH皇家理工学院机器人、感知与学习部） ； Department of Clinical Medicine, University of Bergen（卑尔根大学临床医学系） 纠错

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

AI总结 本文探讨通过扩展现实技术，利用基础模型驱动的虚拟机器人实现更安全、智能和具同理心的人机交互，同时讨论多模态大模型在认知和情感交互中的应用及潜在风险。

Comments This paper is under review

Journal ref Empathic Computing, 2026

Retrieval-Guided Photovoltaic Inventory Estimation from Satellite Imagery for Distribution Grid Planning

基于卫星图像的检索引导光伏库存估计用于配电网规划

Muhao Guo, Lihao Mai, Erik Blasch, Jafarali Parol, Turki Rakan, Yang Weng

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

AI总结 本文提出Solar-RAG框架，通过图像检索与多模态视觉语言推理结合，提升光伏部署估计的鲁棒性，减少配电网规划中的电压偏差和承载能力误差。

Comments 38 pages, 15 figures

Enhancing Legal LLMs through Metadata-Enriched RAG Pipelines and Direct Preference Optimization

通过元数据增强的RAG流水线和直接偏好优化增强法律LLM

Suyash Maniyar, Deepali Singh, Rohith Reddy

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出元数据增强的RAG和直接偏好优化，解决法律领域长文本检索和生成中的精度问题，提升模型的可靠性与安全性。

Comments 12 pages including Appendix

ForceVLA2: Unleashing Hybrid Force-Position Control with Force Awareness for Contact-Rich Manipulation

ForceVLA2：利用力-位置控制与力感知实现接触密集 manipulation

Yang Li, Zhaxizhuoma, Hongru Jiang, Junjie Xia, Hongquan Zhang, Jinda Du, Yunsong Zhou, Jia Zeng, Ce Hao, Jieji Ren, Qiaojun Yu, Cewu Lu, Yu Qiao, Jiangmiao Pang

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：VLM(abstract)

AI总结 ForceVLA2通过力感知和混合力-位置控制提升接触密集 manipulation的稳定性与精度，实验显示其在五类任务中成功率提升48%和35%。

Comments Accepted by CVPR 2026

EmbTracker: Traceable Black-box Watermarking for Federated Language Models

EmbTracker: 用于联邦语言模型的可追溯黑盒水印

Haodong Zhao, Jinming Hu, Yijie Bai, Tian Dong, Wei Du, Zhuosheng Zhang, Yanjiao Chen, Haojin Zhu, Gongshen Liu

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

AI总结 EmbTracker是一种用于联邦语言模型的可追溯黑盒水印框架，通过嵌入后门水印实现模型泄露的可追溯性，同时具备高鲁棒性和低性能影响。

Comments Work in progress

Characterization, Analytical Planning, and Hybrid Force Control for the Inspire RH56DFX Hand

Inspire RH56DFX手的表征、分析规划与混合力控

Xuan Tan, William Xie, Nikolaus Correll

机构 * Department of Computer Science, University of Colorado Boulder（计算机科学系，科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

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

AI总结 本文通过硬件表征、MuJoCo模型和混合力控方法改进Inspire RH56DFX手，提升其在抓取任务中的性能和可解释性。

Seed2Scale: A Self-Evolving Data Engine for Embodied AI via Small to Large Model Synergy and Multimodal Evaluation

Seed2Scale: 一种通过小到大模型协同和多模态评估的自我进化数据引擎用于具身AI

Cong Tai, Zhaoyu Zheng, Haixu Long, Hansheng Wu, Zhengbin Long, Haodong Xiang, Rong Shi, Zhuo Cui, Shizhuang Zhang, Gang Qiu, He Wang, Ruifeng Li, Biao Liu, Zhenzhe Sun, Tao Shen

机构 * ZTE Corporation（中兴通讯公司） 纠错

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

AI总结 Seed2Scale通过小到大模型协同和多模态评估，实现具身AI的自我进化数据引擎，显著提升性能并提供可扩展的开发路径

HSC-VLA: Hierarchical Scene-Clearing for Robust Bimanual Manipulation in Dense Clutter

HSC-VLA：分层场景清除用于密集杂乱环境中的鲁棒双臂操作

Zhen Liu, Xinyu Ning, Zhe Hu, XinXin Xie, Yitong Liu, Zhongzhu Pu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 HSC-VLA 通过分层场景清除方法提升密集杂乱环境中的双臂操作鲁棒性，实现 86.7% 的高成功率。

Who is Responsible? The Data, Models, Users or Regulations? A Comprehensive Survey on Responsible Generative AI for a Sustainable Future

谁该负责？数据、模型、用户还是法规？为可持续未来全面调查负责任的生成式人工智能

Shaina Raza, Rizwan Qureshi, Anam Zahid, Amgad Muneer, Anas Zafar, Safiullah Kamawal, Ferhat Sadak, Joseph Fioresi, Muhammaed Saeed, Ranjan Sapkota, Aditya Jain, Muneeb Ul Hassan, Aizan Zafar, Hasan Maqbool, Ashmal Vayani, Jia Wu, Maged Shoman

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

AI总结 本文全面调查了生成式人工智能的负责任发展，提出评估标准、生命周期指标及领域分析，旨在推动安全和可持续的AI部署。

Comments under review

Taiwan Safety Benchmark and Breeze Guard: Toward Trustworthy AI for Taiwanese Mandarin

台湾安全基准与Breeze Guard：迈向可信的台湾台语AI

Po-Chun Hsu, Meng-Hsi Chen, Tsu Ling Chao, Chia Tien Han, Da-shan Shiu

机构 * MediaTek Research（联发科研究实验室） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出TS-Bench基准和Breeze Guard模型，通过文化基础预训练提升台湾台语安全检测性能，显著优于现有模型。

Comments 17 pages

PolyJailbreak: Cross-Modal Jailbreaking Attacks on Black-Box Multimodal LLMs

PolyJailbreak: 对黑盒多模态大语言模型的跨模态劫持攻击

Xinkai Wang, Beibei Li, Zerui Shao, Ao Liu, Guangquan Xu, Shouling Ji

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

AI总结 PolyJailbreak通过多模态安全性不对称现象，提出结构化原子策略原语库，实现对黑盒多模态大语言模型的高效劫持攻击。

Structural Hallucination in Large Language Models: A Network-Based Evaluation of Knowledge Organization and Citation Integrity

大语言模型中的结构幻觉：基于网络的对知识组织与引用完整性的评估

Moses Boudourides

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出基于网络的结构幻觉压力测试，评估大语言模型在知识组织与引用完整性方面的表现，发现其在不同领域存在显著的结构偏差。

Minimalist Compliance Control

极简合规控制

Haochen Shi, Songbo Hu, Yifan Hou, Weizhuo Wang, Karen Liu, Shuran Song

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

AI总结 极简合规控制通过仅使用电机电流或电压信号实现无需力传感器的合规控制，适用于多种机器人和规划方法。

Comments Project website: https://minimalist-compliance-control.github.io/

TRACE: Trajectory-Aware Comprehensive Evaluation for Deep Research Agents

TRACE: 基于轨迹的深度研究代理综合评估

Yanyu Chen, Jiyue Jiang, Jiahong Liu, Yifei Zhang, Xiao Guo, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 TRACE提出基于轨迹的深度研究代理综合评估框架，通过分层效用函数和阶梯式能力评估协议，解决单一指标评估的不足，揭示代理在准确性、效率和鲁棒性之间的关键权衡。

Comments Accepted by WWW 2026

From Transcripts to AI Agents: Knowledge Extraction, RAG Integration, and Robust Evaluation of Conversational AI Assistants

从语音记录到AI代理：知识提取、RAG整合及对话式AI助手的鲁棒评估

Krittin Pachtrachai, Petmongkon Pornpichitsuwan, Wachiravit Modecrua, Touchapon Kraisingkorn

机构 * Amity Research and Application Center (ARAC)（阿米蒂研究与应用中心） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出了一种端到端框架，通过历史通话记录构建和评估对话式AI助手，利用知识提取和RAG整合提升事实准确性和鲁棒性。

Comments 9 pages, 2 figures, 1 table

Poly-Guard: Massive Multi-Domain Safety Policy-Grounded Guardrail Dataset

Poly-Guard: 大规模多领域安全政策导向的防护数据集

Mintong Kang, Zhaorun Chen, Chejian Xu, Jiawei Zhang, Chengquan Guo, Minzhou Pan, Ivan Revilla, Yu Sun, Bo Li

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 Poly-Guard是一个大规模多领域安全政策导向的防护数据集，旨在提升防护系统的安全性和领域适应性。

Comments NeurIPS 2025 Dataset & Benchmark

Automated Safety Benchmarking: A Multi-agent Pipeline for LVLMs

自动化安全基准测试：一种用于大型视觉语言模型的多代理流程

Xiangyang Zhu, Yuan Tian, Zicheng Zhang, Qi Jia, Chunyi Li, Renrui Zhang, Heng Li, Zongrui Wang, Wei Sun

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； PolyU HK（PolyU香港分校） ； East China Normal University（东华大学） 纠错

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

AI总结 VLSafetyBencher通过多代理流程自动化构建高质量安全基准，有效区分不同模型的安全性，提升LVLMs的安全评估效率。

Self-Aware Knowledge Probing: Evaluating Language Models' Relational Knowledge through Confidence Calibration

具有自意识的知识探测：通过置信度校准评估语言模型的关系知识

Christopher Kissling, Elena Merdjanovska, Alan Akbik

机构 * Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出了一种新的校准探测框架，用于评估语言模型在关系知识上的置信度，揭示了大多数模型在置信度校准上的不足。

Unsupervised Elicitation of Moral Values from Language Models

无监督从语言模型中提取道德价值观

Meysam Alizadeh, Fabrizio Gilardi, Zeynab Samei

机构 * University of Zurich（苏黎世大学） ； IPM（伊朗高等教育科学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 通过无监督方法ICM，研究发现预训练语言模型具备潜在的道德推理能力，能有效减少社会偏见，为AI对齐提供新路径。

Hallucination Mitigating for Medical Report Generation

缓解医疗报告生成中的幻觉

Ruoqing Zhao, Runze Xia, Piji Li

机构 * College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学人工智能学院） ； MIIT Key Laboratory of Pattern Analysis and Machine Intelligence（信息产业部模式分析与机器智能重点实验室） ； The Key Laboratory of Brain-Machine Intelligence Technology, Ministry of Education（教育部脑机智能技术重点实验室） 纠错

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

AI总结 KERM框架通过知识检索、净化模块和细粒度奖励，有效缓解医疗报告生成中的幻觉问题，提升报告质量。

FlyCo: Foundation Model-Empowered Drones for Autonomous 3D Structure Scanning in Open-World Environments

FlyCo：基于基础模型的无人机自主3D结构扫描系统

Chen Feng, Guiyong Zheng, Tengkai Zhuang, Yongqian Wu, Fangzhan He, Haojia Li, Juepeng Zheng, Shaojie Shen, Boyu Zhou

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学电子与计算机工程系） ； School of Artificial Intelligence, Sun Yat-sen University（中山大学人工智能学院） ； Department of Mechanical and Energy Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学机械与能源工程系） ； Differential Robotics, Hangzhou, China（杭州差分机器人） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 FlyCo通过整合基础模型实现无人机自主3D扫描，提升开放世界环境下的目标定位与预测效率。

Comments 34 pages, 24 figures, 9 tables. Video: https://www.youtube.com/playlist?list=PLqjZjnqsCyl40rw3y15Yzc7Mdo-z1y2j8

Proof of Commitment: A Human-Centric Resource for Permissionless Consensus

证明承诺：一种以人为中心的资源用于无许可共识

Homayoun Maleki, Nekane Sainz, Jon Legarda

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 证明承诺（PoCmt）通过实时人类参与的非并行化资源，提供了一种无许可共识机制，确保线性Sybil成本并实现公平性。

RoboReward: General-Purpose Vision-Language Reward Models for Robotics

RoboReward: 通用视觉-语言奖励模型用于机器人学

Tony Lee, Andrew Wagenmaker, Karl Pertsch, Percy Liang, Sergey Levine, Chelsea Finn

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

AI总结 RoboReward通过构建机器人奖励数据集和基准，训练视觉-语言奖励模型，验证了其在机器人学习中的有效性，并展示了改进策略学习和缩小与人工奖励差距的成果。

Jailbreaking LLMs & VLMs: Mechanisms, Evaluation, and Unified Defense

突破大语言模型与视觉语言模型：机制、评估与统一防御

Zejian Chen, Chaozhuo Li, Chao Li, Xi Zhang, Litian Zhang, Yiming He

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

AI总结 本文提出三维框架系统回顾大语言模型和视觉语言模型的突破攻击与防御机制，提出统一防御原则并讨论未来研究方向。

GateBreaker: Gate-Guided Attacks on Mixture-of-Expert LLMs

GateBreaker: 对混合专家LLM的门控引导攻击

Lichao Wu, Sasha Behrouzi, Mohamadreza Rostami, Stjepan Picek, Ahmad-Reza Sadeghi

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

AI总结 GateBreaker通过门控引导攻击破坏MoE LLM的安全对齐，发现安全机制集中在少量神经元上，禁用这些神经元显著提高攻击成功率。

Comments Accepted by USENIX Security'26

DefenSee: Dissecting Threat from Sight and Text -- A Multi-View Defensive Pipeline for Multi-modal Jailbreaks

DefenSee：从视觉和文本中解构威胁——一种多视图防御管道用于多模态对抗突破

Zihao Wang, Kar Wai Fok, Vrizlynn L. L. Thing

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：MLLM(abstract)

AI总结 DefenSee通过图像变体转录和跨模态一致性检查，提供一种多模态防御方法，有效降低多模态对抗攻击的成功率，提升模型鲁棒性。

GAPS: A Clinically Grounded, Automated Benchmark for Evaluating AI Clinicians

GAPS: 一种基于临床的自动化评估基准，用于评估AI临床医生

Xiuyuan Chen, Tao Sun, Dexin Su, Ailing Yu, Junwei Liu, Zhe Chen, Gangzeng Jin, Xin Wang, Jingnan Liu, Hansong Xiao, Hualei Zhou, Dongjie Tao, Chunxiao Guo, Minghui Yang, Yuan Xia, Jing Zhao, Qianrui Fan, Yanyun Wang, Shuai Zhen, Kezhong Chen, Jun Wang, Zewen Sun, Heng Zhao, Tian Guan, Shaodong Wang, Geyun Chang, Jiaming Deng, Hongchengcheng Chen, Kexin Feng, Ruzhen Li, Jiayi Geng, Changtai Zhao, Jun Wang, Guihu Lin, Peihao Li, Liqi Liu, Peng Wei, Jian Wang, Jinjie Gu, Ping Wang, Fan Yang

机构 * Department of Thoracic Surgery（胸外科部门） ； Thoracic Oncology Institute（胸外科肿瘤研究所） ； Research Unit of Intelligence Diagnosis and Treatment in Early Non-small Cell Lung Cancer（早期非小细胞肺癌智能诊断与治疗研究单元） ； Institute of Advanced Clinical Medicine（先进临床医学研究所） ； Beijing Key Laboratory of Innovative Application of Big Data in Lung Cancer（肺癌大数据创新应用北京市重点实验室） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； School of Software and Microelectronics（软件与微电子学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 GAPS提出了一种基于临床的自动化评估基准，用于评估AI临床医生系统，通过多维评估框架解决现有基准的不足，揭示了AI在临床实践中的关键失败模式。

A Sensor-Aware Phenomenological Framework for Lidar Degradation Simulation and SLAM Robustness Evaluation

一种面向传感器的现象学框架用于激光雷达退化仿真和SLAM鲁棒性评估

Doumegna Mawuto Koudjo Felix, Xianjia Yu, Zhuo Zou, Tomi Westerlund

机构 * Turku Intelligent Embedded and Robotic Systems (TIERS) Lab , University of Turku（图尔库智能嵌入与机器人系统实验室，图尔库大学） ； School of Information Science and Technology, Fudan University（信息科学与技术学院，复旦大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出一种面向传感器的现象学框架，用于模拟激光雷达退化并评估SLAM系统的鲁棒性，通过保留点云结构并应用多种退化方法，实现可控的仿真测试。

Training-Free Robot Pose Estimation using Off-the-Shelf Foundational Models

无需训练的机器人姿态估计使用现成的基础模型

Laurence Liang

机构 * McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用现成的基础模型无需训练即可估计机器人关节角度，通过实验验证了模型性能基准及测试扩展对预测效果的影响。

Comments Accepted at CVIS 2025