EPFL（洛桑联邦理工学院）

Blind-Spots-Bench: Evaluating Blind Spots in Multimodal Models

盲点基准：评估多模态模型中的盲点

Matteo Santelmo, Xiuying Wei, Israa Fakih, Felix Bauer, Juan Garcia Giraldo, Chengkun Li, Etienne Bamas, Emmanuel Abbé

机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne（瑞士联邦理工学院） 纠错

AI总结 研究旨在评估多模态模型盲点，引入盲点基准，收集学生原始问题并标注，提出任务分类法和自动评分管道。分析发现闭源前沿模型超越开源模型，各模型在不同任务类型表现各异，凸显该基准对识别模型弱点的价值。

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ICDAR 2026 HIPE-OCRepair Competition on LLM-Assisted OCR Post-Correction for Historical Documents

ICDAR 2026关于历史文档的大语言模型辅助OCR后校正的HIPE-OCRepair竞赛

Maud Ehrmann, Emanuela Boros, Juri Opitz, Andrianos Michail, Florian Wagner, Simon Clematide

机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Switzerland（瑞士联邦理工学院洛桑分校） ； University of Zurich, Switzerland（苏黎世大学） 纠错

AI总结 ICDAR 2026的HIPE-OCRepair竞赛旨在评估大语言模型辅助历史文档OCR后校正系统能力，提供可重现评估框架。四支队伍提交不同策略系统，结果显示虽能提高OCR质量，但性能因多种因素而异，还存在过度校正问题，相关资源已发布供后续研究。

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Beyond Thermal Imaging: Inferring Thermophysical Properties from Time-Resolved Thermal Observations

超越热成像：从时间分辨热观测中推断热物理性质

Chenghao Xu, Malcolm Mielle, Olga Fink

机构 * École polytechnique fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； Schindler Holding AG（迅达控股公司） 纠错

AI总结 研究从热观测推断热物理性质的问题，提出ThermoField框架，通过可微热传递模拟统一热场景重建和热物理参数估计，能在复杂3D场景中联合重建几何、估计热扩散率并预测热演变，为相关研究提供统一方法。

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How to Leverage Synthetic Speech for LLM-Based ASR Systems?

如何利用合成语音提升基于LLM的ASR系统？

Yanis Labrak, Dairazalia Sanchez-Cortes, Sergio Burdisso, Séverin Baroudi, Shashi Kumar, Esaú Villatoro-Tello, Srikanth Madikeri, Manjunath K E, Oldřich Plchot, Kadri Hacioğlu, Petr Motlicek, Andreas Stolcke

机构 * Idiap Research Institute（Idiap研究 institute） ； Universite de Toulon（里昂大学） ； EPFL（瑞士联邦理工学院） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Uniphore（Uniphore公司） ； Brno University of Technology（布拉格技术大学） 纠错

AI总结 针对隐私敏感领域合成语音与真实数据分布差异问题，通过分析SLAM-ASR架构定位差异来源，发现早期到中间层对时间与韵律扰动敏感，并证明卷积房间脉冲响应可缩小差距，结合层选择模块与RIR增强仅用25%真实语音即达到全真实数据基线。

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