arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

AI 大模型

视觉大模型 / VLM

视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。

共收录 26071 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. 视觉问答 3129 篇

2607.08572 2026-07-10 cs.CV 新提交 57%

Switch-Reasoner: Learn When to Think in Multitask Mixtures via Reinforcement Learning

Switch-Reasoner:通过强化学习在多任务混合中学习何时思考

Yiyang Fang, Pei Fu, Jinjie Li, Jian Liang, Wenke Huang, Ruijie Luo, Shaojie Zhang, Jian Luan, Yi R. Fung, Mang Ye

机构 * Wuhan University(武汉大学) Xiaomi Inc(小米公司) Wuhan University of Technology(武汉理工大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学)

专题命中 视觉问答 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 研究针对多模态大语言模型在异构多任务中“先思考后回答”范式的低效及训练后学习何时思考不稳定的问题,提出基于GRPO的Switch-Reasoner框架,通过双层调节机制实现推理模式自适应选择,实验验证其能减少不必要推理并平衡准确率与效率。

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2607.07383 2026-07-09 cs.CV 新提交 57%

MMAgent-R$^2$: Learning to Rerank and Reject for Agentic mRAG

MMAgent-R$^2$:用于智能mRAG的重排与拒绝学习

Tao Zhang, Ziqi Zhang, Zongyang Ma, Yuxin Yang, Bing Li, Chunfeng Yuan, Kang Rong, Fengyun Rao, Jing Lyu, Weiming Hu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA(中国科学院复杂系统管理与控制国家重点实验室) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院) Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Security of Multi-Modal Information(北京多模态信息超智能安全重点实验室) WeChat Vision, Tencent Inc.(腾讯微信视觉团队) PeopleAI Inc.(人智公司) School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University(上海科技大学信息科学与技术学院)

专题命中 视觉问答 :visual question answering(abstract);分类 cs.CV

AI总结 针对KB-VQA中现有mRAG方法在处理视觉相似实体时的不足,提出MMAgent-R$^2$框架,集成视觉重排和主动拒绝机制,设计复合奖励函数,经GRPO训练实现联合优化,实验证明其在多任务中性能达最优。

Comments Accepted by ECCV 2026

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2607.07320 2026-07-09 cs.CV 新提交 57%

SoccerNet 2026 Challenges Results

SoccerNet 2026挑战结果

Anthony Cioppa, Silvio Giancola, Håkan Ardö, Mohamad Dalal, Jan Held, Jérémie Ochin, Jiayuan Rao, Karen Sanchez, Renaud Vandeghen, Artur Xarles, Olivier Barnich, Albert Clapés, Mathieu Delvaux, Sergio Escalera, Bernard Ghanem, Cédric Hons, Antoine Houet, Sotiris Manitsaris, Tom Michel, Pierre Miralles, Thomas B. Moeslund, Mikael Nilsson, Bogdan Stanciulescu, Marc Van Droogenbroeck, Yanfeng Wang, Weidi Xie, Faisal Altawijri, Mohamed Atef, Semen Budennyy, Vasiliy Chelpanov, Puhua Chen, Yixin Chen, Lechao Cheng, Jianling Chu, Ju-Seong Do, Oleg Durygin, Omar Fetouh, Mirco Fuchs, Youssef Ghallab, Falguni Ghosh, Wonjun Heo, Yufeng Hu, Weixuan Huang, Phuong-Linh Huynh-Ha, Matvey Isupov, Yangguang Ji, Siyuan Jiang, Zhenxiang Jiang, Wonyong Jo, Ho-Young Jung, SeongHeon Kang, MinJae Kim, Youngseon Kim, Jakub Komosa, Artem Konshin, Trung-Hoang Le, Jongmin Lee, Lingling Li, Litao Li, Vadim Linkov, Fang Liu, Haoxuan Ma, Shun Makino, Ismail Mathkour, Konstantin Mitin, Mikhail Moiseev, Takumi Nagaya, Yuki Nakamura, Thanh-Khoi Nguyen, Hoang-Phuc Nguyen, Trong-Thuan Nguyen, Christian Orduz, Kwanyong Park, Fabian Perez, Parthsarthi Rawat, SuHyun Rim, Hoover Rueda-Chacón, Atom Scott, Minori Sugimura, Yuyang Sun, Shengeng Tang, Minh-Triet Tran, Ikuma Uchida, Juan Vanegas, Thanh-Nhan Vo, Jiangtao Wang, Yaxiong Wang, Xiaogang Wang, Ruifeng Wang, Rio Watanabe, Jiali Wen, Yongliang Wu, Di Yang, Xu Yang, Zhuo Yang, Xinyu Ye, Yibo Yu, Zihan Zhai, Yu Zhang, Zhenyu Zhao, Zhun Zhong, Yixi Zhou, Xingyu Zhu, Wenbo Zhu, Julian Ziegler

机构 * University of Liège(列日大学) King Abdullah University of Science and Technology(阿卜杜拉国王科技大学) Spiideo(斯皮迪奥公司) Aalborg University(奥尔堡大学) SpAItial(斯帕蒂亚尔公司) Center for Robotics, Mines Paris, PSL(巴黎矿业学院机器人中心(巴黎文理研究大学)) Footovision(Footovision公司) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Universitat de Barcelona(巴塞罗那大学) Computer Vision Center(计算机视觉中心) EVS Broadcast Equipment(EVS广播设备公司) Pioneer Center for Artificial Intelligence(先锋人工智能中心) Lund University(隆德大学) TAHAKOM(TAHAKOM公司) Mohamed Bin Zayed University for Artificial Intelligence (MBZUAI)(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) Sber AI(Sber人工智能公司) Salute For Business(Salute For Business公司) Intelligent Perception and Image Understanding Lab, Xidian University(西安电子科技大学智能感知与图像理解实验室) South China University of Technology(华南理工大学) Hefei University of Technology(合肥工业大学) Kyungpook National University(庆北国立大学) Leipzig University of Applied Sciences(莱比锡应用科学大学) Friedrich-Alexander University Erlangen-Nuremberg(埃尔朗根-纽伦堡大学) University of Seoul(首尔大学) Shenzhen Institute for Advanced Study, University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学深圳高等研究院) Nanjing University(南京大学) University of Science, Ho Chi Minh City(胡志明市科技大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

专题命中 视觉问答 :visual question answering(abstract);分类 cs.CV

AI总结 SoccerNet 2026挑战涵盖五项体育视频理解视觉任务,为每项任务提供数据、协议和基线。众多团队参与,本文介绍任务、评估协议,展示排行榜并总结领先提交内容,记录各任务当前状态。

Comments 40 pages

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2607.06452 2026-07-08 cs.CL cs.AI 新提交 57%

From Voting to Agent Collaboration: Answer-Type-Aware LLM Pipelines for BioASQ 14b

从投票到智能体协作:用于BioASQ 14b的答案类型感知大语言模型管道

Taeyun Roh, Eunha Lee, Wonjune Jang, Sohyun Chung, Junha Jung, Jaewoo Kang

机构 * Korea University(韩国大学) Myongji University(明知大学) AIGEN Sciences(爱根科学公司)

专题命中 视觉问答 :grounding(abstract);分类 cs.AI

AI总结 该研究针对BioASQ 14b任务B提出特定问题类型的大语言模型框架,依据不同问题类型选择不同推理程序,如为是/否问题用片段洗牌等,经初步实验和官方评估,框架性能具竞争力,在第4批次事实性子任务中夺冠,证明相关方法结合的有效性。

Comments 15 pages

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2607.02479 2026-07-03 cs.CV 新提交 57%

EAGLE-360: Embodied Active Global-to-Local Exploration in 360$^\circ$

EAGLE-360: 360°环境中的具身主动全局到局部探索

Jingtao Xu, Zizhuo Lin, Jianwen Sun, Yi Yang, Yawei Luo

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Central China Normal University(华中师范大学)

专题命中 视觉问答 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大模型在360°全景主动视觉搜索中因极地畸变和连续拓扑建模不足导致的效率低下问题,提出EAGLE-360框架,通过全局先验引导局部探索,结合RoPE Rolling位置编码和GRPO训练,实现近8倍精度提升。

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2607.02010 2026-07-03 cs.AI 新提交 57%

InduceKV: Fixed-Footprint Continual Adaptation of Multimodal LLMs via Inducing KV Memories

InduceKV: 通过诱导KV记忆实现多模态大语言模型的固定足迹持续适应

Qianyu Chen, Ziteng Feng, Canran Xiao, Runxuan Tang

机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University(中山大学深圳校区)

专题命中 视觉问答 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出InduceKV方法,通过检索将训练前缀存储为注意力就绪的记忆条目,在固定内存预算下实现多模态大语言模型的持续适应,无需更新骨干模型。

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2607.01658 2026-07-03 cs.CV 新提交 57%

Teaching Vision-Language-Action Models What to See and Where to Look

教视觉-语言-动作模型看什么和看哪里

Yuguang Yang, Canyu Chen, Zhewen Tan, Yizhi Wang, Zichao Feng, Chunyang Liu, Kehua Sheng, Juan Zhang, Linlin Yang, Baochang Zhang, Yan Wang, Bo Zhang, Xianbin Cao

机构 * School of Electronic Information Engineering, Beihang University(北京航空航天大学电子信息工程学院) National College for Excellent Engineers, Beihang University(北京航空航天大学卓越工程师学院) Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University(清华大学人工智能产业研究院) DiDi(滴滴出行) State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China(中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室) 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) School of Cyber Science and Technology, Beihang University(北京航空航天大学网络安全科学与技术学院) School of Artificial Intelligence, Beihang University(北京航空航天大学人工智能学院)

专题命中 视觉问答 :visual question answering(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出DriveTeach-VLA框架,通过驾驶感知视觉蒸馏和2D轨迹引导提示,教VLA模型关注驾驶相关区域,实现端到端自动驾驶轨迹预测,在NAVSIM和nuScenes上达到最优性能。

Comments The paper has been accepted by ECCV 2026

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2603.22872 2026-07-03 cs.CV 版本更新 57%

ForeSea: AI Forensic Search with Multi-modal Queries for Video Surveillance

ForeSea:面向视频监控的多模态查询AI取证搜索

Hyojin Park, Yi Li, Janghoon Cho, Sungha Choi, Jungsoo Lee, Taotao Jing, Shuai Zhang, Munawar Hayat, Dashan Gao, Ning Bi, Fatih Porikli

机构 * Qualcomm AI Research(高通人工智能研究)

专题命中 视觉问答 :grounding(abstract);分类 cs.CV

AI总结 针对监控视频中多模态查询与时间定位难题,提出ForeSea系统,采用三阶段即插即用流程,结合跟踪、多模态嵌入和视频LLM,在ForeSeaQA基准上准确率提升3.1%,时间IoU提升10.1%。

Comments ECCV2026

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2606.31800 2026-07-01 cs.AI 新提交 57%

Evo-PI: Aligning Medical Reasoning via Evolving Principle-Guided Supervision

Evo-PI:通过演化原则引导的对齐医学推理

Xianda Zheng, Huan Gao, Meng-Fen Chiang, Michael Witbrock, Kaiqi Zhao, Shangyang Li

机构 * School of Computer Science, University of Auckland(奥克兰大学计算机科学学院) Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) Renyixun Health Technology Co., Ltd.(仁医讯健康科技有限公司) National Yang Ming Chiao Tung University(国立阳明交通大学) Harbin Institute of Technology (Shenzhen)(哈尔滨工业大学(深圳))

专题命中 视觉问答 :visual question answering(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出Evo-PI框架,将推理原则作为可演化的语言监督信号,通过协同进化循环动态调整模型推理,在医学视觉问答中提升准确率最高达24.6%。

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2504.07385 2026-07-01 cs.CL cs.AI 版本更新 57%

SAGE: A Search-AuGmented Evaluation of Large Language Models on Free-Form QA

SAGE:面向自由形式问答的大语言模型的搜索增强评估

Sher Badshah, Ali Emami, Hassan Sajjad

机构 * Dalhousie University(达尔豪斯大学) Emory University(埃默里大学)

专题命中 视觉问答 :grounding(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出SAGE框架,通过主动检索和综合外部证据评估LLM输出的事实性,无需固定参考答案,在多个自由问答基准上实现与人类评估的高度一致。

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2603.11734 2026-06-30 cs.CV 57%

VTEdit-Bench: A Comprehensive Benchmark for Multi-Reference Image Editing Models in Virtual Try-On

VTEdit-Bench:多参考图像编辑模型在虚拟试穿中的综合基准

Xiaoye Liang, Zhiyuan Qu, Mingye Zou, Jiaxin Liu, Lai Jiang, Mai Xu, Yiheng Zhu

专题命中 视觉问答 :VLM(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出VTEdit-Bench基准,用于评估多参考图像编辑模型在虚拟试穿中的性能,包含24220对测试图像,涵盖五个代表性任务,通过VTEdit-QA评估模型一致性、布料一致性和图像质量。

Comments Accepted by ECCV 2026

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2606.27742 2026-06-29 cs.CL cs.AI 新提交 57%

KG2Cypher: Data-Centric Pipeline for Building Enterprise Text-to-Cypher Systems

KG2Cypher:面向构建企业文本到Cypher系统的数据驱动流水线

Minjun Choi, Yerin Kim, Junghyuk Seo, Sujin Mo, Hyemin Lee, Youngjoong Ko

机构 * Sungkyunkwan University(成均馆大学) NAVER

专题命中 视觉问答 :grounding(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出KG2Cypher数据驱动流水线,从现有知识图谱生成可执行Cypher查询及对应自然语言问题,通过LoRA微调提升企业文本到Cypher转换的准确率。

Comments 11 pages, 2 figures, 10 tables

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2605.22536 2026-06-29 cs.CV cs.CL 版本更新 57%

SpaceDG: Benchmarking Spatial Intelligence under Visual Degradation

SpaceDG: 在视觉退化下评估空间智能的基准测试

Xiaolong Zhou, Yifei Liu, Ziyang Gong, Jiarui Li, Qiyue Zhao, Muyao Niu, Yuanyuan Gao, Le Ma, Xue Yang, Hongjie Zhang, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学) Chongqing University(重庆大学) The University of Tokyo(东京大学) Beihang University(北航) Northwestern Polytechnical University(西北工业大学)

专题命中 视觉问答 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出SpaceDG,首个针对退化感知空间理解的大型数据集,通过物理基础的退化合成引擎生成9种退化类型,评估多模态大语言模型在视觉退化下的空间推理能力,并展示在退化条件下微调可提升模型鲁棒性。

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2606.25407 2026-06-25 cs.CV 新提交 57%

Teach-to-Reason: Competition-Guided Reasoning with a Self-Improving Teacher

Teach-to-Reason: 带有自我改进教师的竞争引导推理

Xiao Han, Hao Liu, Zhimin Bao, Jile Jiao, Yue Wang, Hui Guo, Xiaofeng Mou, Yi Xu

机构 * AIRC, Midea Group(美的集团人工智能研究中心)

专题命中 视觉问答 :visual question answering(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出Teach-to-Reason框架,通过自我改进的教师和竞争引导的推理器,在胸部X光视觉问答中优化链式思维推理,解决奖励信号退化问题,实验表明优于强基线。

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2606.22442 2026-06-23 cs.AI 新提交 57%

Efficient Multimodal Clinical Question Answering for Pulmonary Embolism Risk Assessment

用于肺栓塞风险评估的高效多模态临床问答

Xiangyuan Xue, Yang Yu, Yan Gao, Junyan Wang, Bin Chen, Lingyan Ruan, Ting Dang, Hong Jia

机构 * University of Auckland(奥克兰大学) University of Cambridge(剑桥大学) University of Adelaide(阿德莱德大学) University of Melbourne(墨尔本大学)

专题命中 视觉问答 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本研究构建了基于INSPECT数据集的肺栓塞多模态基准,通过结构化问答任务评估高效多模态大模型在CTPA和EHR输入下的诊断与预后性能,发现Gemma4模型在结合CTPA+EHR时表现更优,且诊断任务优于预后任务。

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2606.21777 2026-06-23 cs.CL cs.AI 新提交 57%

CalVerT: Augmenting Agents with Calibrated Verifier Telemetry Improves Action and Learning in Knowledge-Intensive Tasks

CalVerT: 通过校准验证器遥测增强智能体在知识密集型任务中的行动与学习

Ashwin Vinod, Ying Ding, Elias Stengel-Eskin

机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校)

专题命中 视觉问答 :grounding(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出CalVerT方法,通过向智能体状态添加校准的自信心分数和基础验证器分数,减少过度依赖参数知识或冗余检索,提升知识密集型问答的准确性和效率。

Comments Code: https://github.com/ashwinn-v/CalVerT

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2606.20970 2026-06-23 cs.CV 新提交 57%

CogniRoute: Learning to Route Social Evidence in Omni-Modal Models

CogniRoute: 在全模态模型中学习路由社会证据

Yifan Shen, Pei Tian, Xinzhuo Li, Bowen Fang, Shujun Xia, Bingxuan Li, Ana Jojic, Wenming Ye, Xu Cao, James Matthew Rehg, Ismini Lourentzou

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Columbia University(哥伦比亚大学) Google(谷歌)

专题命中 视觉问答 :grounding(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出CogniRoute框架,通过模式引导的专家混合和路由感知强化学习,解决全模态模型在社会视频问答中证据选择不足的问题,在OmniSocialBench上准确率达59.38%。

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2605.14475 2026-06-23 cs.CV 版本更新 57%

GeoVista: Visually Grounded Active Perception for Vision-Language Understanding of Ultra-High-Resolution Remote Sensing Images

GeoVista: 用于超高清遥感理解的视觉引导主动感知

Jiashun Zhu, Ronghao Fu, Jiasen Hu, Jing Huang, Nachuan Xing, Bo Yang

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University, China(吉林大学计算机科学与技术学院)

专题命中 视觉问答 :vision-language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 GeoVista提出一种基于规划的主动感知框架,通过构建全局探索计划和分支式局部检查,实现超高清遥感图像的高效解读,提升全局上下文理解与证据聚合效率。

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2606.19828 2026-06-19 cs.CV 新提交 57%

3D-PLOT-LLM: Part-Level Object Tokens for 3D Large Language Models

3D-PLOT-LLM: 用于三维大语言模型的部件级对象标记

Jintang Xue, Xinyu Wang, Yixing Wu, Jingwen Chen, C. -C. Jay Kuo

机构 * University of Southern California(南加州大学) Ohio State University(俄亥俄州立大学)

专题命中 视觉问答 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出3D-PLOT-LLM,通过重组输入标记流使部件可直接通过LLM词汇寻址,无需分割解码器或边界框,在部件级基准上超越现有方法。

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2606.19782 2026-06-19 cs.AI cs.CL 新提交 57%

AgentFinVQA: A Deployable Multi-Agent Pipeline for Auditable Financial Chart QA

AgentFinVQA:一种可部署的多智能体管道用于可审计的金融图表问答

Aravind Narayanan, Shaina Raza

机构 * Vector Institute(向量研究所)

专题命中 视觉问答 :grounding(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出多智能体管道AgentFinVQA,通过分解查询步骤并记录可追溯的模型评估包,在金融图表问答中实现可审计性与本地部署,在FinMME上提升准确率7.68个百分点。

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2601.13836 2026-06-18 cs.CL cs.CV cs.MM 版本更新 57%

FutureOmni: Evaluating Future Forecasting from Omni-Modal Context for Multimodal LLMs

FutureOmni:从全模态上下文中评估多模态大语言模型的未来预测能力

Qian Chen, Jinlan Fu, Changsong Li, Min Zhang, See-Kiong Ng, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University(复旦大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Harbin Institute of Technology, Shenzhen(哈尔滨工业大学深圳分校) National University of Singapore(新加坡国立大学)

专题命中 视觉问答 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出FutureOmni基准,评估多模态大模型从音视频线索预测未来的能力,发现现有模型在语音密集场景下表现差,并设计OFF训练策略提升性能。

Comments Accepted by ICML 2026

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2606.15735 2026-06-17 cs.CL cs.AI 新提交 57%

EHRNote-ChatQA: A Benchmark for Evidence-Grounded Multi-Turn Clinical Question Answering over Longitudinal Discharge Summaries

EHRNote-ChatQA:一个面向纵向出院总结的基于证据的多轮临床问答基准

Jiyoun Kim, Muhan Yeo, Eunhye Jang, Jeewon Yang, Hangyul Yoon, Su Ji Lee, Hee Jo Han, Hee-Jae Jung, Doyun Kwon, Jun young Lee, Jaehun Lee, Jung-Oh Lee, Sunjun Kweon, Jong Hak Moon, Daseul Kim, Minjae Cho, Edward Choi

机构 * KAIST(韩国科学技术院) Seoul National University(首尔大学) Seoul National University Bundang Hospital(首尔大学盆唐医院) SAIHST, Sungkyunkwan University(成均馆大学) Yonsei University College of Medicine(延世大学医学院) Gangnam Severance Hospital(江南塞弗伦斯医院) Severance Hospital(塞弗伦斯医院) Seoul Medical Center(首尔医疗中心) Seoul National University Hospital(首尔大学医院) National Cancer Center(国立癌症中心) Icahn School of Medicine at Mount Sinai(西奈山伊坎医学院) Samsung Medical Center(三星医疗中心)

专题命中 视觉问答 :grounding(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出EHRNote-ChatQA基准,基于MIMIC-IV出院总结构建,包含967个多轮样本和16072个专家验证的QA对,评估LLM在证据支持下的多轮临床问答能力,发现模型在证据定位和多轮错误累积方面存在挑战。

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2606.15867 2026-06-16 cs.CV 新提交 57%

CogCanvas: A Benchmark for Evaluating Multi-Subject Reference-Based Image Generation

CogCanvas: 用于评估多主体参考图像生成的基准

Long-Bao Nguyen, Quang-Khai Tran, Tam V. Nguyen, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, Ho Chi Minh City, Vietnam(胡志明市理科大学) University of Dayton, Ohio, United States(代顿大学) Vietnam National University, Ho Chi Minh City, Vietnam(越南国家大学胡志明市分校)

专题命中 视觉问答 :grounding(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出CogCanvas基准,包含1952张参考图像和1361个组合提示,评估多身份、对象绑定和背景场景的生成,引入BG-Sim和Attr-VQA指标,发现现有模型在超过3个主体时性能严重下降。

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2606.15037 2026-06-16 cs.CL cs.CV 新提交 57%

ReportQA: QA-Based Radiology Report Evaluation

ReportQA: 基于问答的放射学报告评估

Yiming Shi, Shaoshuai Yang, Xi Chen, Haolin Li, Hengyu Zhang, Che Jiang, Kaiwen Wang, Xun Zhu, Dong Xie, Fei Wang, Dejing Dou, Miao Li, Ji Wu

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University(清华大学电子工程系) College of AI, Tsinghua University(清华大学人工智能学院) Beijing National Research Center for Information Science and Technology(北京信息科学与技术国家研究中心) Beijing Electronic Digital & Intelligence(北京电子数字与智能)

专题命中 视觉问答 :vision-language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出ReportQA框架,利用知识树和LLM从报告中提取结构化信息生成QA对,以问答准确率作为评估指标,比现有指标更符合放射科医生判断。

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2606.12744 2026-06-12 cs.CV 新提交 57%

GRIP: Feedback-Guided Prompt Retrieval for Large Multimodal Models

GRIP:面向大型多模态模型的反馈引导提示检索

Garvita Allabadi, Matteo Sodano, Roberto Estevão, Yuxiong Wang, Vikram Adve, Emre Kiciman, Ranveer Chandra

机构 * University of Illinois Urbana Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University of Bonn(波恩大学) Microsoft(微软)

专题命中 视觉问答 :visual question answering(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出GRIP,一种可学习的视觉检索框架,利用多模态模型反馈识别真正提升上下文学习性能的示例,在分类、描述和VQA任务上优于基于相似度的检索。

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2606.11740 2026-06-11 cs.CV cs.CL 新提交 57%

UniReason-Med: A Shared Grounded Reasoning Interface for 2D-to-3D Transfer in Medical VQA

UniReason-Med: 用于医学VQA中二维到三维迁移的共享基础推理接口

Mengzhuo Chen, Yan Shu, Chi Liu, Hongming Piao, Xidong Wang, Derek Li, Bryan Dai

机构 * IQuest Research

专题命中 视觉问答 :grounding(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出UniReason-Med框架,通过共享基础推理接口从2D医学图像向3D医学VQA迁移推理能力,结合监督微调和强化学习,显著提升3D推理性能。

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2606.11652 2026-06-11 cs.LG 新提交 57%

IAPO: Input Attribution-Aware Policy Optimization for Tool Use in Small Multimodal Agents

IAPO:面向小型多模态代理工具使用的输入归因感知策略优化

Yifan Yang, Zhen Zhang, Jiayi Tian, Liyan Tan, Zheng Zhang

机构 * University of California, Santa Barbara(加州大学圣塔芭芭拉分校)

专题命中 视觉问答 :visual question answering(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出输入归因感知策略优化(IAPO),通过强化学习对齐模型与教师模型的输入归因,提升多模态小语言模型的工具调用能力,在六个测试集上平均准确率提升3%。

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2606.10738 2026-06-10 eess.AS cs.AI 新提交 57%

Spatial-Omni: Spatial Audio Understanding Integration in Multimodal LLMs via FOA Encoding

Spatial-Omni:通过FOA编码在多模态大语言模型中实现空间音频理解

Zhiyuan Zhu, Yixuan Chen, Yiwen Shao, Wenxiang Guo, Changhao Pan, Yu Zhang, Yuxiang Wang, Wei Liu, Houhua Zhang, Chengkuan Zeng, Wenbo Cheng, Yunxi Liu, Rui Yang, Steve Yves, Liefeng Bo, Zhou Zhao

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Tencent Hunyuan(腾讯文心)

专题命中 视觉问答 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出Spatial-Omni,通过SO-Encoder将一阶Ambisonics空间音频注入现有全模态大语言模型,以轻量方式实现空间音频理解,并在构建的SO-Bench基准上超越现有模型。

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2606.10381 2026-06-10 hep-ex cs.AI cs.CL cs.IR physics.ins-det 新提交 57%

Agentic Hybrid RAG for Evidence-Grounded Muon Collider Analysis

基于证据的缪子对撞机分析的智能混合RAG

Ruobing Jiang, Dawei Fu, Cheng Jiang, Tianyi Yang, Zijian Wang, Youpeng Wu, Yong Ban, Yajun Mao, Qiang Li

机构 * Peking University(北京大学)

专题命中 视觉问答 :grounding(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出智能混合RAG框架,结合稀疏与稠密检索及智能推理,用于缪子对撞机研究的证据检索与答案生成,构建首个基准并验证其有效性。

Comments 22 pages, 5 figures, and 6 tables

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2606.05917 2026-06-05 cs.CV cs.CL 57%

MemoryCard: Topic-Aware Multi-Modal Clue Compression for Long-Video Question Answering

MemoryCard: 面向长视频问答的主题感知多模态线索压缩

Qing Yang, Pengcheng Huang, Xinze Li, Zhenghao Liu, Yukun Yan, Yu Gu, Ge Yu, Gang Li, Maosong Sun

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University(东北大学计算机科学与工程学院) Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University(清华大学计算机科学与技术系) Digital China Group(数字中国集团)

专题命中 视觉问答 :vision-language model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出MemoryCard框架,通过将长视频分割为主题事件单元并生成事件级摘要和代表性视觉时刻,以记忆卡形式增强VLMs的长视频问答能力,在相同视觉令牌预算下准确率提升高达21.8%。

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