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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 2242 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. 幻觉与鲁棒性 2242 篇

2512.07564 2025-12-11 cs.CV cs.AI cs.CL cs.LG 83%

Toward More Reliable Artificial Intelligence: Reducing Hallucinations in Vision-Language Models

迈向更可靠的人工智能:减少视觉-语言模型中的幻觉

Kassoum Sanogo, Renzo Ardiccioni

机构 * Department of CS AI and Data Science(计算机科学与数据科学系) ESEO Engineering School(ESEO工程学院) Faculty of Law, Economy, Management(法学院、经济与管理学院)

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

AI总结 本文提出无需训练的自我纠正框架,通过不确定性引导的视觉再注意力减少视觉-语言模型中的幻觉,提升响应准确性。

Comments 24 pages, 3 figures, 2 tables. Training-free self-correction framework for vision-language models. Code and implementation details will be released at: https://github.com/kassoumsanogo1/self-correcting-vlm-re-Attention.git

Journal ref The 4th National and International Academic Conference Celebrating the 20th Anniversary of Rajapruk University (2026)

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2606.23132 2026-08-17 cs.CV 版本更新 83%

T-VSS: Test-Time Visual Subspace Steering for Adversarial Robustness of Vision-Language Models

T-VSS:面向视觉语言模型对抗鲁棒性的测试时视觉子空间引导

Jaehyuk Jang, Minseok Seo, Seungju Cho, Kangwook Ko, Changick Kim

机构 * School of Electrical Engineering, KAIST(韩国科学技术院电气工程学院)

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

AI总结 提出T-VSS方法,通过在视觉特征空间中构建样本特定的低秩子空间并学习共享特征校正,直接适应受攻击特征,提升视觉语言模型的对抗鲁棒性,同时保持清洁准确率和效率。

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2608.04885 2026-08-06 cs.CV cs.CL 新提交 83%

Evaluating the Diagnostic Robustness of Vision-Language Models Under Visual and Textual Perturbations

评估视觉-语言模型在视觉和文本扰动下的诊断鲁棒性

Ali Khoramfar, Mohammad Javad Dousti, Alireza Mohamadian, Heshaam Faili

机构 * University of Tehran(德黑兰大学) Tehran University of Medical Sciences(德黑兰医科大学) Advanced Diagnostic and Interventional Radiology Research Center (ADIR)(高级诊断与介入放射学研究中心(ADIR))

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

AI总结 本研究通过脑部MRI数据集评估四类视觉-语言模型在视觉、文本扰动下的诊断鲁棒性,发现其存在预测翻转、文本选择偏差、诊断过度承诺等问题,指出需采用稳定性指标评估其临床应用可靠性。

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2608.04244 2026-08-06 cs.CV cs.CL 新提交 83%

SIGNPOST-Bench: Benchmarking Text-Vision Conflict Resolution in Multimodal Large Language Models

SIGNPOST-Bench:评估多模态大语言模型文本-视觉冲突解决能力的基准

Sirun Li, Minghao Liu, Ling Dai, Yong Li, Haoxin Lyu, Junting Zhou, Fan Zhang

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

AI总结 本研究推出SIGNPOST-Bench基准,通过包含5111个反事实组的25555个图像变体,评估20个多模态大语言模型的文本-视觉冲突解决能力,发现对抗文本会显著提升定位误差,且模型对冲突文本的鲁棒性无法由干净输入的定位性能完全预测。

Comments 27 pages, 25 figures

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2607.21105 2026-08-06 cs.CV 版本更新 83%

HalluScope: Fine-grained Hallucination Diagnosis for Multimodal Large Language Models

HalluScope:多模态大语言模型的细粒度幻觉诊断

Weilin Jin, Mingyu Wang, Wenbo Li, Haoyang Huang, Yifan Wu, Ying Li, Gang Huang, Zhonghai Wu

机构 * Peking University(北京大学) Joy Future Academy(京东探索研究院)

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型的幻觉问题,提出细粒度幻觉诊断任务,开发数据集并设计奖励函数,训练HalluScope-4B和HalluScope-8B模型,在多个基准测试中达最优,其诊断解释能有效指导目标模型纠正幻觉。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (ACM MM 2026)

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2606.16667 2026-07-22 cs.CV 版本更新 83%

Look Again Before You Abstain:Budgeted Conformal Evidence Acquisition for Reliable Vision-Language Model

在放弃之前再看一眼:预算约束下的共形证据获取用于可靠的视觉-语言模型

Jian Xu, Yanning Wu, Delu Zeng, John Paisley, Qibin Zhao

机构 * South China University of Technology(华南理工大学) RIKEN Center for Advanced Intelligence Project(RIKEN先进智能研究中心) Columbia University(哥伦比亚大学)

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

AI总结 针对视觉-语言模型幻觉问题,提出预算约束共形证据获取(BCEA)方法,通过三级决策(回答、放弃或获取额外视觉证据)在有限计算预算下控制幻觉率,并恢复有限样本保证。

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2511.13420 2026-07-21 cs.CV 版本更新 83%

VOPE: Revisiting Hallucination of Vision-Language Models in Voluntary Imagination Task

VOPE:重新审视视觉语言模型在自愿想象任务中的幻觉现象

Xingming Long, Jie Zhang, Shiguang Shan, Xilin Chen

机构 * Key Laboratory of AI Safety of CAS, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (CAS)(中国科学院人工智能安全重点实验室,计算技术研究所,中国科学院) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Zhongguancun Academy(中关村学院)

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

AI总结 研究聚焦视觉语言模型在自愿想象任务中的幻觉问题,引入VOPE评估基准,通过构建数据集应用于主流模型和缓解方法,发现多数模型幻觉严重,现有缓解方法效果有限,为该领域未来研究指明重要方向。

Comments Accepted at ACM MM 2026 Dataset Track

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2607.05264 2026-07-07 cs.CV 新提交 83%

SteelBench: Evaluating Vision-Language Models in Real-World Industrial Environments

SteelBench:真实工业环境下的视觉语言模型评估基准

Suryanarayana Reddy Yarrabothula, Manisha Chawla, Kunal Sinha, Gagan Raj Gupta, Sashank Lekkala, Ashirvadhan Dosapati, Saikamal Nannuri, Katragadda Ajay RamaSwamy Chowdary Gowtham

机构 * Indian Institute of Technology Bhilai(印度理工学院比莱分校) Steel Authority of India Limited(印度钢铁管理局有限公司) VIT Vellore(维洛尔理工学院)

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

AI总结 针对现有基准无法适配真实工业监控场景的问题,构建含1345条标注片段的SteelBench基准,评估视觉语言模型的工业活动识别、安全规则推理等能力,发现现有模型性能远低于人类水平。

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2512.04238 2026-06-26 cs.CV 版本更新 83%

6 Fingers, 1 Kidney: Natural Adversarial Medical Images Reveal Critical Weaknesses of Vision-Language Models

6根手指,1个肾脏:自然对抗性医学图像揭示视觉语言模型的关键弱点

Leon Mayer, Piotr Kalinowski, Caroline Ebersbach, Marcel Knopp, Tim Rädsch, Evangelia Christodoulou, Annika Reinke, Fiona R. Kolbinger, Lena Maier-Hein

机构 * German Cancer Research Center (DKFZ) Heidelberg, Division of Intelligent Medical Systems(德国癌症研究中心(DKFZ)海德堡,智能医学系统部门) Medical Faculty, Heidelberg University(海德堡大学医学院) Faculty of Mathematics and Computer Science, Heidelberg University(海德堡大学数学与计算机科学学院) HIDSS4Health - Helmholtz Information and Data Science School for Health, Karlsruhe/Heidelberg(HIDSS4Health - 哈勃-马克斯信息与数据科学健康学院,卡尔斯鲁厄/海德堡) Helmholtz Imaging, German Cancer Research Center (DKFZ)(哈勃-马克斯成像,德国癌症研究中心(DKFZ)) Engineering Faculty, Heidelberg University(海德堡大学工程学院) School of Computation, Information and Technology, TUM(技术大学(TUM)计算、信息与技术学院) Weldon School of Biomedical Engineering, Purdue University(普渡大学韦尔登生物医学工程学院) Department of Visceral, Thoracic and Vascular Surgery, University Hospital and Faculty of Medicine Carl Gustav Carus, TUD Dresden University of Technology(visceral、胸腔和血管外科部门,技术大学(TUD)德累斯顿大学医院和医学院) National Center for Tumor Diseases (NCT), NCT Heidelberg, a partnership between DKFZ and University Hospital Heidelberg(肿瘤疾病国家中心(NCT),海德堡NCT,DKFZ与海德堡大学医院之间的合作) Heidelberg University Hospital, Surgical Clinic, Surgical AI Research Group(海德堡大学医院,外科诊所,外科人工智能研究组) Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI), Abu Dhabi, UAE(Mohamed Bin Zayed人工智能大学(MBZUAI),阿布扎赫,阿拉伯联合酋长国)

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

AI总结 提出AdversarialAnatomyBench基准,测试25个视觉语言模型在罕见解剖变异上的表现,发现准确率从71%降至28%,且模型缩放和干预无法解决。

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2606.14728 2026-06-16 cs.CV 新提交 83%

FUSE: Quantifying Uncertainty in Vision-Language Models by Bayesian Fusing Epistemic and Aleatoric Uncertainty

FUSE: 通过贝叶斯融合认知不确定性和偶然不确定性来量化视觉语言模型中的不确定性

Harry Zhang, Luca Carlone

机构 * Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院)

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

AI总结 提出FUSE概率框架,通过贝叶斯融合视觉语言模型中的偶然不确定性和认知不确定性,生成标量不确定性度量,用于可靠预测输出正确性,实现SOTA不确定性校准。

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2606.11626 2026-06-11 cs.CV 新提交 83%

Adapting Vision-Language Models from Iconic to Inclusive for Multi-Label Recognition Without Labels

将视觉-语言模型从标志性适应到包容性:用于无标签的多标签识别

Cheng Chen, Jingyu Zhou, Yifan Zhao, Jia Li

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, SCSE & QRI, Beihang University(虚拟现实技术与系统国家重点实验室,北京航空航天大学计算机学院与青岛研究院)

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

AI总结 提出无监督框架,通过“切割”和“缝合”两阶段适应VLMs,实现无标签的多标签图像识别,在四个数据集上超越现有无监督方法。

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2606.06186 2026-06-05 cs.CV 83%

Adversarial Attacks Already Tell the Answer: Directional Bias-Guided Test-time Defense for Vision-Language Models

对抗攻击已揭示答案:面向视觉语言模型的定向偏差引导测试时防御

Liangsheng Liu, Si Chen, Jiamin Wu, Weiwei Feng, Zhixin Cheng, Xiaotian Yin, Wenfei Yang, Tianzhu Zhang

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) National Key Laboratory of Deep Space Exploration, Deep Space Exploration Laboratory(国家深空探测重点实验室,深空探测实验室) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Zhejiang University(浙江大学) Ant Group(蚂蚁集团)

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

AI总结 提出定向偏差引导防御(DBD),利用对抗样本在CLIP特征空间中沿主导方向偏移的现象,通过估计防御方向并采用DB分数双流重建策略恢复鲁棒表示,在15个数据集上实现最先进对抗鲁棒性且保持干净准确率。

Comments Accepted by ICLR2026

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2605.31429 2026-06-01 cs.CV 83%

YARD: Y-Architecture Register Decoding for Efficient Hallucination Mitigation in Large Vision-Language Models

YARD: Y型架构寄存器解码用于大型视觉语言模型中的高效幻觉缓解

Ting Chen, Geng Li, Guohao Chen, Yu Hu, Guan Huang, Mai Chen, Langsheng Lei, Jun Du

机构 * Guangdong University of Technology(广东工业大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Shenzhen TENCLASS Technology Co., Ltd.(深圳TENCLASS科技有限公司)

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

AI总结 提出YARD框架,通过Y型架构共享浅层计算并在中间层分支,用寄存器令牌替换视觉令牌构建退化分支,实现无需训练的对比解码,有效缓解幻觉并降低推理延迟。

Comments 21 pages, 11 figures

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2605.27894 2026-05-28 cs.CV 83%

Towards Unified Vision-Language Models with Incomplete Multi-Modal Inputs

面向不完整多模态输入的统一视觉-语言模型

Xiang Fang, Wanlong Fang, Changshuo Wang, Keke Tang, Daizong Liu, Siyi Wang, Wei Ji

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学软件工程学院) Nanyang Technological University, Singapore(新加坡南洋理工大学) University College London(伦敦大学学院) Guangzhou University(广州大学) Wuhan University(武汉大学) Nanjing University(南京大学)

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

AI总结 针对视频-语言模型在传感器失效导致模态不完整数据下的训练-测试不一致问题,提出首个统一的不完整视频-语言模型作为即插即用模块,提升多模态任务性能。

Comments Published in AAAI 2026

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2605.13156 2026-05-14 cs.CV 83%

Dual-Pathway Circuits of Object Hallucination in Vision-Language Models

视觉语言模型中物体幻觉的双路径电路

Jiaxin Liu, Ding Zhong, Yue Wang, Zhidong Yang, Zhaolu Kang, Guangyuan Dong, Qishi Zhan, Pengcheng Fang, Aofan Liu

机构 * UIUC(伊利诺伊大学香槟分校) UMich(密歇根大学) Stanford(斯坦福大学) HKUST(香港科技大学) PKU(北京大学) NUS(新加坡国立大学) Marquette(马quette大学) Southampton(南安普顿大学)

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

AI总结 研究通过双路径电路分析框架揭示视觉语言模型中物体幻觉的机制,发现视觉接地路径与幻觉路径的交互特性,并通过抑制幻觉路径组件降低幻觉发生率。

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2605.10002 2026-05-12 cs.CV 83%

Med-StepBench: A Hierarchical Reasoning Framework for Evaluating Hallucinations in Medical Vision-Language Models

Med-StepBench:一种用于评估医学视觉-语言模型幻觉的分层推理框架

Minh Khoi Nguyen, Dai Lam Le, Amir Reza Jafari, Tuan Dung Nguyen, Mai Hong Son, Mai Huy Thong, Quang Huy Nguyen, Thanh Trung Nguyen, Reza Farahbakhsh, Noel Crespi, Phi Le Nguyen

机构 * AI4LIFE, Hanoi University of Science and Technology, Vietnam(AI4LIFE,越南科学与技术大学) SAMOVAR, Télécom SudParis, Institut Polytechnique de Paris, France(SAMOVAR,法国电信南巴黎学院,巴黎理工学院) Military Central Hospital, Vietnam(越南108军中心医院)

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

AI总结 本文提出Med-StepBench,首个针对3D肿瘤PET/CT图像的分步幻觉检测基准,通过12000张图像和100万对图像-陈述数据,揭示了现有VLMs在多步临床推理中的系统性缺陷。

Comments Accepted at IJCAI-ECAI 2026

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2603.21697 2026-04-24 cs.CR cs.AI cs.MM 83%

Structured Visual Narratives Undermine Safety Alignment in Multimodal Large Language Models

结构化视觉叙事削弱多模态大语言模型的安全对齐

Rui Yang Tan, Yujia Hu, Roy Ka-Wei Lee

机构 * Singapore University of Technology and Design(新加坡技术与设计大学)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :multimodal large language model(title,abstract);visual reasoning(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究发现结构化视觉叙事在多模态大语言模型中导致安全对齐问题,通过漫画模板劫持攻击展示其危害,揭示现有防御方法在处理非有害敏感内容时的不可靠性。

Comments Code released at: https://github.com/Social-AI-Studio/ComicJailbreak

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2604.12371 2026-04-16 cs.CV 83%

Reading Between the Pixels: Linking Text-Image Embedding Alignment to Typographic Attack Success on Vision-Language Models

在像素之间阅读:将文本-图像嵌入对齐与字体攻击成功性联系起来

Ravikumar Balakrishnan, Sanket Mendapara, Ankit Garg

机构 * Cisco Systems(思科系统)

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

AI总结 研究了视觉-语言模型中字体提示注入攻击的影响,发现字体大小、文本攻击有效性及嵌入距离对攻击成功率有显著影响,为防御策略提供实证指导。

Comments Accepted at ICLR 2026 Workshop on Agents in the Wild

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2604.12115 2026-04-15 cs.CV 83%

HTDC: Hesitation-Triggered Differential Calibration for Mitigating Hallucination in Large Vision-Language Models

HTDC: 通过犹豫触发的微分校准缓解大视觉-语言模型中的幻觉

Xinyun Liu

机构 * Sichuan University(四川大学)

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

AI总结 本文提出HTDC,一种无需训练的解码框架,通过检测层间犹豫信号,仅在易出错步骤激活校准,有效抑制幻觉并保持任务准确性。

Comments 10 pages, 4 figures, 6 tables

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2604.11589 2026-04-14 cs.CV 83%

MLLM-as-a-Judge Exhibits Model Preference Bias

基于大语言模型的自动评估存在模型偏好偏差

Shuitsu Koyama, Yuiga Wada, Daichi Yashima, Komei Sugiura

机构 * Keio University(庆应义塾大学)

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

AI总结 本文研究了基于多模态大语言模型(MLLM)的自动评估方法中存在模型特定偏好偏差的问题,提出Philautia-Eval工具量化这种偏差,并通过实验发现模型间存在相互偏好偏差,最后引入Pomms模型组合方法有效缓解了偏差。

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2505.21472 2026-04-13 cs.CV cs.CL cs.MM 83%

Mitigating Hallucination in Large Vision-Language Models via Adaptive Attention Calibration

通过自适应注意力校准缓解大视觉-语言模型中的幻觉

Mehrdad Fazli, Bowen Wei, Ahmet Sari, Ziwei Zhu

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

AI总结 本文提出CAAC框架,通过解决空间感知偏差和模态偏差,提升大视觉-语言模型在长文本生成中的准确性和视觉对齐性。

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2604.04473 2026-04-07 cs.CV 83%

Beyond Standard Benchmarks: A Systematic Audit of Vision-Language Model's Robustness to Natural Semantic Variation Across Diverse Tasks

超越标准基准:对视觉-语言模型在不同任务中对自然语义变化鲁棒性的系统审计

Jia Chengyu, AprilPyone MaungMaung, Huy H. Nguyen, Jinyin Chen, Isao Echizen

机构 * Zhejiang University of Technology(浙江工业大学) National Institute of Informatics(国立信息学研究所)

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

AI总结 本文系统评估了视觉-语言模型在自然对抗场景下的鲁棒性,分析了不同模型在零样本图像分类、语义分割和视觉问答中的表现,揭示了鲁棒CLIP模型放大对抗漏洞的问题。

Comments Accepted to ICPR 2026

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2602.03151 2026-04-07 cs.AI 83%

Enhancing Foundation VLM Robustness to Missing Modality: Scalable Diffusion for Bi-directional Feature Restoration

增强基础视觉语言模型对缺失模态的鲁棒性:可扩展的扩散用于双向特征恢复

Wei Dai, Haoyu Wang, Honghao Chang, Lijun He, Fan Li, Jian Sun, Haixia Bi

机构 * Department of Electronics Information \ 'an Jiaotong University Xi'an China School of Information Communications Engineering \ 'an Jiaotong University Xi'an China School of Mathematics Statistics \ 'an Jiaotong University Xi'an China Information \ 'an Jiaotong University Communications Engineering \ 'an Jiaotong University Statistics \ 'an Jiaotong University

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

AI总结 本文提出一种通用缺失模态恢复策略,通过增强扩散模型实现双向特征对齐,提升视觉语言模型在模态缺失情况下的鲁棒性和可扩展性。

Comments 10 pages, 8 figures, 6 tables. Experiments and some details have been updated

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2511.17722 2026-04-06 cs.CV 83%

Can Vision-Language Models Count? A Synthetic Benchmark and Analysis of Attention-Based Interventions

视觉-语言模型能计数吗?一个合成基准和基于注意力的干预分析

Saurav Sengupta, Nazanin Moradinasab, Jiebei Liu, Donald E. Brown

机构 * School of Data Science, University of Virginia(弗吉尼亚大学数据科学学院)

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

AI总结 本文通过合成基准和注意力干预分析,探讨了视觉-语言模型在计数任务中的表现,揭示了视觉和语言复杂性对计数准确率的影响,并展示了针对性的注意力重加权对计数行为的改进。

Comments Accepted at COGVL Workshop at CVPR 2026

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2603.27918 2026-03-31 cs.CR cs.AI 83%

Adversarial Attacks on Multimodal Large Language Models: A Comprehensive Survey

对多模态大语言模型的对抗攻击:全面综述

Bhavuk Jain, Sercan Ö. Arık, Hardeo K. Thakur

机构 * Google(谷歌) Bennett University, India(印度贝内特大学)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :multimodal large language model(title,abstract);visual question answering(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文综述了多模态大语言模型面临的对抗威胁,分析了攻击类型及其根源,提出分类框架以提升模型安全性。

Comments Survey paper, 37 pages, 10 figures, accepted at TMLR

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

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2603.22782 2026-03-25 cs.CV 83%

Know3D: Prompting 3D Generation with Knowledge from Vision-Language Models

Know3D: 通过视觉-语言模型的知识提示3D生成

Wenyue Chen, Wenjue Chen, Peng Li, Qinghe Wang, Xu Jia, Heliang Zheng, Rongfei Jia, Yuan Liu, Ronggang Wang

机构 * Peking University(北京大学) Math Magic(数学魔术) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科学与技术大学) Guangdong Provincial Key Laboratory of Ultra High Definition Immersive Media Technology(广东省超高清沉浸媒体技术重点实验室) Dalian University of Technology(大连理工大学)

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

AI总结 本文提出Know3D框架,利用多模态大语言模型的知识提升3D生成的可控性,通过潜在状态注入实现语言可控的后视图生成,改进3D生成的几何细节与一致性。

Comments page: https://xishuxishu.github.io/Know3D.github.io/

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2603.17108 2026-03-25 cs.CV 83%

LLM-Powered Flood Depth Estimation from Social Media Imagery: A Vision-Language Model Framework with Mechanistic Interpretability for Transportation Resilience

基于大语言模型的社交媒体影像洪水深度估计:一种具有机制可解释性的视觉-语言模型框架用于交通韧性

Nafis Fuad, Xiaodong Qian

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

AI总结 本文提出FloodLlama,一种基于视觉-语言模型的洪水深度估计框架,通过合成数据集和多模态传感管道实现厘米级实时洪水深度估计,提升交通网络韧性。

Comments There is a update in result, which is needed to be addressed

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2603.21426 2026-03-24 cs.CV 83%

Uncertainty-Aware Knowledge Distillation for Multimodal Large Language Models

面向不确定性的多模态大语言模型知识蒸馏

Jingchen Sun, Shaobo Han, Deep Patel, Wataru Kohno, Can Jin, Changyou Chen

机构 * NEC Laboratories America, Inc.(NEC美洲实验室) University at Buffalo, SUNY(布法罗大学) Rutgers University(罗格斯大学)

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

AI总结 本文提出Beta-KD框架,通过统一贝叶斯视角平衡数据与教师指导,提升多模态VQA任务性能。

Comments Accepted to CVPR 2026

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2503.23495 2026-03-24 cs.CV 83%

Embedding Shift Dissection on CLIP: Effects of Augmentations on VLM's Representation Learning

在CLIP上嵌入位移分析:不同增强对VLM表示学习的影响

Ashim Dahal, Saydul Akbar Murad, Nick Rahimi

机构 * University of Southern Mississippi(密西西比大学)

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

AI总结 研究分析不同增强技术对CLIP嵌入位移的影响,探讨增强对视觉语言模型表示学习的机械可解释性影响。

Comments accepted at MIV at CVPR 2025

Journal ref 2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)

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2602.13293 2026-03-19 cs.CV eess.IV 83%

NutVLM: A Self-Adaptive Defense Framework against Full-Dimension Attacks for Vision Language Models in Autonomous Driving

NutVLM: 一种针对自动驾驶中视觉语言模型全维度攻击的自适应防御框架

Xiaoxu Peng, Dong Zhou, Jianwen Zhang, Guanghui Sun, Anh Tu Ngo, Anupam Chattopadhyay

机构 * Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology(控制科学与工程系,哈尔滨工业大学) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(计算与数据科学学院,南洋理工大学)

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

AI总结 本文提出NutVLM框架,通过NutNet++ sentinel检测并净化良性样本、局部修补和全局扰动,结合高效灰度遮蔽和专家引导的对抗提示调优,提升自动驾驶中视觉语言模型的鲁棒性与性能。

Comments 12 pages, 6 figures

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