视觉大模型 / VLM

GAP-MLLM: Geometry-Aligned Pre-training for Activating 3D Spatial Perception in Multimodal Large Language Models

GAP-MLLM：几何对齐预训练以激活多模态大语言模型中的3D空间感知

Jiaxin Zhang, Junjun Jiang, Haijie Li, Youyu Chen, Kui Jiang, Dave Zhenyu Chen

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； Huawei（华为） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(title,title_cn)；multimodal large language model(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出GAP-MLLM，通过几何对齐预训练激活多模态大语言模型中的3D空间感知，改进了传统方法在3D空间感知上的不足。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://gapmllm.github.io/

PanoGrounder: Bridging 2D and 3D with Panoramic Scene Representations for VLM-based 3D Visual Grounding

PanoGrounder: 利用全景场景表示桥接2D和3D，实现基于VLM的3D视觉定位

Seongmin Jung, Seongho Choi, Gunwoo Jeon, Minsu Cho, Jongwoo Lim

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； Robotics Lab, Hyundai Motor Company（现代汽车公司机器人实验室） ； Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（浦项科技大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,title_cn)；grounding(title,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出PanoGrounder框架，通过多模态全景表示与预训练2D VLM结合，实现强泛化能力的3D视觉定位，在ScanRefer和Nr3D上取得最优结果。

Comments ECCV 2026

MoDA: Modulation Adapter for Fine-Grained Visual Grounding in Instructional MLLMs

MoDA: 面向指令型多模态大语言模型的细粒度视觉定位的调制适配器

Wayner Barrios, Andrés Villa, Juan León Alcázar, SouYoung Jin, Bernard Ghanem

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(summary_cn,abstract)；grounding(title,abstract)；LLaVA(abstract,abstract_cn)；visual question answering(abstract)

AI总结 提出MoDA调制适配器，通过指令引导的通道级乘法调制增强细粒度视觉定位，在12个基准上对三种MLLM架构取得一致提升，计算开销极小。

Comments Accepted at ICML 2026. Code is available at https://github.com/waybarrios/MoDA

One Patch Is Enough: Reinforcement-Optimized Visual Token Grounding for MLLM-Based Scene Text Spotting

一个补丁就够：面向基于多模态大语言模型（MLLM）的场景文本定位的强化优化视觉标记接地

Rui Tang, Wentao Yang, Peirong Zhang, Yongxin Shi, Shun Zhang, Huiguo He, Lianwen Jin

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； HiThink Research（海思思考研究院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(title,title_cn)；grounding(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有多补丁场景文本定位范式的冗余噪声与定位歧义问题，提出以视觉为中心的单补丁文本定位框架 SPaTS，通过强化学习优化的单补丁选择等技术实现性能提升，显著优于前沿相关模型。

Comments 15 pages, 11 figures. Accepted to ACM Multimedia 2026

Journal ref Proceedings of the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26), 2026

PDAGENT-BENCH: Characterizing, Grounding, and Architecting LLM/VLM Agents for VLSI Physical Design

PDAGENT-BENCH: 用于VLSI物理设计的LLM代理的特征化、基础化与架构化

Qiufeng Li, Rongqian Chen, Quan Cheng, Chengxuan Wang, Sizhe Tang, Chia-Tung Ho, David Z. Pan, Tian Lan, Weidong Cao

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,summary_cn)；grounding(title)；vision-language model(abstract)

AI总结 提出PDAGENT-BENCH基准，用于评估LLM/VLM代理在VLSI物理设计中的能力，涵盖任务级和工作流级评估，揭示模型在工具执行和长程推理上的局限，并验证人类技能增强工作流的有效性。

Attention Without Grounding: Causal Evaluation of Visual Explanations in Medical VLMs

无基础的注意力：医学视觉语言模型中视觉解释的因果评估

Binesh Sadanandan, Vahid Behzadan

机构 * SAIL Lab, University of New Haven（萨伊勒实验室，纽黑文大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract)；grounding(title)；LLaVA(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)

AI总结 研究医学视觉语言模型中视觉解释的因果评估，通过多种方式审核注意力热图忠实度，发现没有评估的VLM满足忠实标准，热图虽视觉上安心但不忠实，临床解释需可控指标和因果扰动而非仅视觉检查。

Comments iMIMIC Workshop 2026

Test-time Scaling over Perception: Resolving the Grounding Paradox in Thinking with Images

图像推理中的测试时感知扩展：解决图像推理中的 grounding 困境

Zheng Jiang, Yiming Chen, Nan He, Jiahui Chen, Chaoyang Li, Houde Qian, Lifeng Sun

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,title_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出 TTSP 框架，通过测试时扩展感知解决图像推理中的 grounding 困境，通过生成多个感知轨迹并过滤不可靠轨迹来提升细粒度视觉推理能力。

Anomalous Frame Detection Using VLM-Based Description Comparison for Extracting Expert-Specific Actions and Contextual Decision-Making Scenes with Intra-Video Self-Similarity

基于VLM描述比较的异常帧检测，用于提取特定专家操作和具有视频内自相似性的上下文决策场景

Ryo Sakai, Kaname Yokoyama

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,title_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文针对关键基础设施维护中专家知识传承问题，提出基于VLM描述比较检测异常帧的方法，可提取特定专家操作及上下文决策场景，在模拟实验中该方法的提取率高于传统方法，有效发现含专家知识的候选场景。

Comments 17 pages, 11 figures, 2 tables

VLM-Guided Visual Place Recognition for Planet-Scale Geo-Localization

VLM引导的视觉地点识别用于行星级地理定位

Sania Waheed, Na Min An, Michael Milford, Sarvapali D. Ramchurn, Shoaib Ehsan

机构 * Univ. of Southampton, UK（英国南安普顿大学） ； KAIST, South Korea（韩国科学技术院） ； QUT, Australia（昆士兰科技大学） ； Univ. of Essex, UK（英国埃塞克斯大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,title_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出VLM与检索式VPR结合的混合框架，利用VLM生成先验约束搜索空间，再通过检索和重排序实现行星级地理定位，在街道和城市级别分别提升4.51%和13.52%。

Journal ref Proceedings of the Australasian Conference on Robotics and Automation (ACRA 2025)

Step-Level Visual Grounding Faithfulness Predicts Out-of-Distribution Generalization in Long-Horizon Vision-Language Models

步级视觉 grounding 信念预测长视界视觉语言模型的分布外泛化

Md Ashikur Rahman, Md Arifur Rahman, Niamul Hassan Samin, Abdullah Ibne Hanif Arean, Juena Ahmed Noshin

机构 * The KOW Company（KOW公司） ； University of Dhaka（达卡大学） ； American International University - Bangladesh (AIUB)（孟加拉国美国国际大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,title_cn)；vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究发现长视界视觉语言模型中，步级视觉接地信念预测分布外泛化能力，揭示了模型中间推理与视觉状态的一致性对鲁棒性的影响。

Comments Following the initial submission, we conducted additional experiments that materially changed our understanding of the problem. These new results do not support the central claim of the current manuscript. To avoid disseminating conclusions that we no longer consider adequately supported, we are withdrawing this version while we reassess the findings and prepare a substantially revised manuscript

LWDrive: Layer-Wise World-Model-Guided Vision-Language Model Planning for Autonomous Driving

LWDrive: 基于逐层世界模型的视觉-语言模型自动驾驶规划

Chen Yang, Yuhao Wei, Ze Xu, Ziheng Zou, Shuang Liang, Delin Ouyang, Lingfeng Qi, Jie Li, Guofa Li

机构 * Chongqing University（重庆大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出LWDrive框架，通过逐层世界模型引导，将VLM输出的粗轨迹逐步细化为几何精确、多视角感知的规划轨迹，在NAVSIM基准上取得92.0分。

Grammar of the Wave: Towards Explainable Multivariate Time Series Event Detection via Neuro-Symbolic VLM Agents

波的语法：通过神经符号VLM智能体实现可解释的多变量时间序列事件检测

Sky Chenwei Wan, Yifei Y. Wang, Tianjun Hou, Xiqing Chang, Aymeric Jan

机构 * AI Lab, SLB（SLB人工智能实验室） ； Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris, France（巴黎电信学院，巴黎高等理工学院，法国） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,title_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出语言引导的时间序列事件检测（TSED）任务，通过事件逻辑树（ELT）将文本描述转化为结构化时序逻辑，并构建神经符号VLM智能体SELA，实现零/少样本事件检测与可解释推理。

Comments 8 pages (main text), 28 pages total including appendix. 9 figures, 7 tables

Direct Visual Grounding by Directing Attention of Visual Tokens

通过引导视觉令牌注意力实现直接视觉 grounding

Parsa Esmaeilkhani, Longin Jan Latecki

机构 * Temple University（特拉华大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,title_cn)；vision language model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对VLMs中视觉令牌注意力不足的问题，提出KL注意力损失，结合下一个令牌预测损失，在多个视觉任务上取得显著提升，还引入了用于评估VLMs线条追踪能力的新数据集。

Seeing the Unseen: Towards Training-Free Inspection for Wind Turbine Blades Using Knowledge-Augmented Vision Language Models

看见不可见：基于知识增强视觉语言模型的无训练风机叶片检测方法

Yang Zhang, Qianyu Zhou, Farhad Imani, Jiong Tang

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract)；vision language model(title)；vision-language model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出结合RAG与VLM的零样本风机叶片检测框架，构建多模态知识库，在小样本测试中表现优于基线，为工业检测提供数据高效方案。

Bootstrapping Vision-Language Model for Hysteroscopic Surgical Scene Segmentation

用于宫腔镜手术场景分割的自举式视觉-语言模型

Jun Huang, Meiyi Chen, Zijie Yue, Yuhang Xiao, Fang Li, Hanli Wang, Xiaowen Tong, Yi Guo, Miaojing Shi

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出首个基于VLM的宫腔镜手术场景分割方法VLM-hyster，通过类别特定文本提示与掩码蒸馏分支提升性能，在自行构建的4020张图像数据集上表现优于现有模型，获多中心验证，具临床应用潜力。

Comments Accept by Biomedical Signal Processing and Control

Wasserstein-Aligned Localisation for VLM-Based Distributional OOD Detection in Medical Imaging

基于VLM的医学图像分布外检测的Wasserstein对齐定位

Bernhard Kainz, Johanna P Mueller, Matthew Baugh, Cosmin Bercea

机构 * Department of Computing, Imperial College London, UK（伦敦帝国理工学院计算机系） ； Technical University Munich, DE（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), DE（慕尼黑机器学习中心（MCML）） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,title_cn)；vision-language model(abstract)；visual reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出WALDO框架，利用最优传输理论通过熵加权切片Wasserstein距离、Goldilocks区域采样和自一致性聚合实现零样本异常定位，在NOVA脑MRI基准上mAP@30达43.5%，相对提升19%。

Comments submitted to MICCAI 2026

Relational Scene Graphs for Object Grounding of Natural Language Commands

基于关系场景图的对象接地自然语言指令

Julia Kuhn, Francesco Verdoja, Tsvetomila Mihaylova, Ville Kyrki

机构 * School of Electrical Engineering, Aalto University（艾尔沃大学电气工程学院） ； School of Science, Aalto University（艾尔沃大学科学学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；VLM(summary_cn,abstract_cn)；vision language model(abstract)

AI总结 本文提出基于关系场景图的方法，通过结合LLM和VLM增强自然语言指令中对象接地的准确性。

Comments Accepted to the 35th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2026)

IoU-PD: IoU-Aware Privileged Distillation for Visual Grounding with Multimodal Large Language Models

IoUPD：用于多模态大语言模型视觉定位的IoU感知特权蒸馏

Xiuyuan Zhu, Ke Lu, Hao Wu, Siwen Jiao, Zijin Du, Dongming Zhang, Jian Xue

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； State Key Laboratory of Communication Content Cognition（通信内容认知技术国家重点实验室） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；multimodal large language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究多模态大语言模型视觉定位中训练与评估不匹配问题，提出IoUPD方法，利用真实框作特权指导，训练时学生模型接收原始信息，教师模型接收增强提示，经监督微调与特权蒸馏损失训练，推理时无需额外模块，实验显示该方法有改进。

Comments 16 pages, 7 figures, 10 tables

Medical Image Spatial Grounding with Semantic Sampling

基于语义采样的医学图像空间定位

Andrew Seohwan Yu, Mohsen Hariri, Kunio Nakamura, Mingrui Yang, Xiaojuan Li, Vipin Chaudhary

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； Cleveland Clinic（克利夫兰诊所） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；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医学图像三维空间定位中的挑战，提出MIS-Ground基准和MIS-SemSam优化方法，通过语义采样提升定位精度13.06%。

Comments 10 pages, 2 figures. Accepted at MICCAI 2026

Multimodal Generative Engine Optimization: Rank Manipulation for Vision-Language Model Rankers

多模态生成式引擎优化：针对视觉-语言模型排序器的排名操纵

Yixuan Du, Chenxiao Yu, Haoyan Xu, Ziyi Wang, Yue Zhao, Xiyang Hu

机构 * Georgetown University（乔治城大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出多模态生成式引擎优化（MGEO）方法，通过联合优化图像扰动和文本后缀，利用视觉-语言模型内部跨模态知识耦合，实现对产品排名的有效操纵，揭示了多模态基础模型知识基础的脆弱性。

Comments Proceedings of the 4th Workshop on Towards Knowledgeable Foundation Models (KnowFM) at ACL 2026

CROSS: Cascaded Distillation and Dual-Constraint Grounding for Remote Sensing Referring Segmentation

CROSS：用于遥感指称分割的级联蒸馏与双约束 grounding

Tingzhang Luo, Ruizhong Liu, Yichao Liu, Cheng Fan, Yu Liu, Jianyuan Guo

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,title_cn)；VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对遥感指称分割中架构弱耦合与语义偏差问题，本文提出CROSS范式，通过LGCD与PSCL实现性能突破，成为RRSIS的稳健新方案。

Comments Accepted at the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026. 20 pages, 6 figures, and 5 tables. Tingzhang Luo and Ruizhong Liu contributed equally. Jianyuan Guo is the corresponding author. Project page: https://clarence-cv.github.io/CROSS/

SplatReasoner: Enhancing Embodied Reasoning and Grounding by Novel View Synthesis

SplatReasoner：通过新颖视图合成增强具身推理与基础能力

Kim Yu-Ji, Dahye Lee, Kim Jun-Seong, Nam Hyeon-Woo, GeonU Kim, Yongjin Kwon, Yu-Chiang Frank Wang, Jaesung Choe, Tae-Hyun Oh

机构 * POSTECH ； KAIST（韩国科学技术院） ； ETRI（韩国电子电信研究院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；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应用于具身场景理解受固定视角限制的问题，提出SplatReasoner框架，利用3D高斯点云将新颖视图合成引入推理过程，经实验验证该方法能提升具身推理和3D基础能力。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project page: https://splatreasoner.github.io/

BLPR: Robust License Plate Recognition under Viewpoint and Illumination Variations via Confidence-Driven VLM Fallback

BLPR: 通过置信度驱动的VLM回退实现视点和光照变化下的鲁棒车牌识别

Guillermo Auza Banegas, Diego Calvimontes Vera, Natalia Condori Peredo, Edwin Salcedo, Sergio Castro Sandoval

机构 * Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,title_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出BLPR框架，通过合成数据预训练和真实数据微调提升Bolivian车牌识别鲁棒性，引入轻量视觉语言模型作为置信度回退机制，实现89.6%的字符识别准确率。

BusterX++: Towards Unified Cross-Modal AI-Generated Content Detection and Explanation with MLLM

BusterX++: 迈向基于MLLM的统一跨模态AI生成内容检测与解释

Haiquan Wen, Tianxiao Li, Zhenglin Huang, Yiwei He, Guangliang Cheng

机构 * University of Liverpool, UK（利物浦大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(title,title_cn)；visual reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出统一多模态大模型BusterX++，通过纯强化学习策略实现图像与视频伪造检测的跨模态能力迁移，性能超越现有方法。

Where, What, Why, and Importance: Structured Defect Grounding for Text-to-Image Feedback

位置、类型、原因与重要性：面向文本到图像反馈的结构化缺陷定位

Huaisong Zhang, Hao Yu, Yuxuan Zhang, Jiahe Wang, Xinrui Chen, Haoxiang Cao, Feng Lu, Wendong Zhang, Changqian Yu, Chun Yuan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Kolors Team, Kuaishou Technology（快手科技Kolors团队） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； South China Normal University（华南师范大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出结构化缺陷定位（SDG）方法，将文本到图像生成中的缺陷诊断建模为结构化集合预测，通过构建SDG-30K数据集和SDG-Eval评估协议，并利用视觉语言模型作为检测器，结合BoxFlow-GRPO将预测的缺陷集合转化为空间奖励以改进扩散模型对齐。

Comments 25 pages, 9 figures

HorusEye: Language as Dynamic Attention for Emergency Visual Analysis

HorusEye：语言作为动态注意力用于应急视觉分析

Armel Yara

机构 * Armel Yara 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract_cn)；LLaVA(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 提出HorusEye框架，通过语言反馈动态引导视觉分析，在应急场景下评估多种VLM，发现语言反馈效果依赖模型，并揭示热成像中的裁剪悖论。

Comments 18 pages, 10 figures, 7 tables

A Tool Bottleneck Framework for Clinically-Informed and Interpretable Medical Image Understanding

用于临床信息丰富且可解释的医学图像理解的工具瓶颈框架

Christina Liu, Alan Q. Wang, Joy Hsu, Jiajun Wu, Ehsan Adeli

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 针对医学图像理解中工具组合难的问题，提出工具瓶颈框架（TBF），利用工具瓶颈模型（TBM）组合VLM选择的工具，通过神经网络计算融合工具输出，在组织病理学和皮肤病学任务中表现出色，提升医学图像理解且使预测更具可解释性。

Journal ref Proceedings of the 9th International Conference on Medical Imaging with Deep Learning, Proceedings of Machine Learning Research 315 (2026) 2958-2986

ACTIVE-o3: Empowering MLLMs with Active Perception via Pure Reinforcement Learning

ACTIVE-o3：通过纯强化学习赋予多模态大语言模型主动感知能力

Muzhi Zhu, Hao Zhong, Canyu Zhao, Zongze Du, Mingyu Liu, Zheng Huang, Anzhou Li, Hao Chen, Cheng Zou, Jingdong Chen, Ming Yang, Chunhua Shen

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(summary_cn,abstract)；grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出ACTIVE-o3框架，基于GRPO强化学习，通过模块化感知-动作设计和双形式奖励，使MLLM自主学会高效准确的区域选择策略，在开放世界和领域特定任务中显著提升主动感知能力。

Comments Accepted to ICML 2026. Project page: https://aim-uofa.github.io/ACTIVE-o3

MV-GEL: Language-Driven Multi-View Geometric Entity Localization on Meshes

MV-GEL：语言驱动的多视图网格几何实体定位

Kartik Bali, Roland Aydin

机构 * Helmholtz Zentrum Hereon（亥姆霍兹赫里恩研究中心） ； Institute for Continuum and Material Mechanics, Hamburg University of Technology（汉堡工业大学连续介质与材料力学研究所） ； German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract)；vision language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MV-GEL框架，通过语言查询定位网格上的细粒度几何实体，利用视角选择模块GELviews优先选择可观察性高的视角，结合VLM分割和光线投射提升定位精度。

Comments Accepted at ECCV 2026

VIBE: Annotation-Free Video-to-Text Information Bottleneck Evaluation for TL;DR

VIBE：用于TL;DR的无注释视频到文本信息瓶颈评估

Shenghui Chen, Po-han Li, Sandeep Chinchali, Ufuk Topcu

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

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract)；vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对决策任务中VLM输出冗长及现有评估依赖人工注释的问题，提出无注释的VIBE方法，用基础和效用指标对VLM输出评分并排序选择，在多个数据集上验证该方法能显著提升任务准确性、减少响应时间。