New York University（纽约大学）

CRAG-MM-Diagnostics: Enabling Stage-Wise Analysis of Knowledge-Intensive VQA

CRAG-MM诊断：实现对知识密集型视觉问答的逐阶段分析

Hanseok Oh, Parishad BehnamGhader, Benno Krojer, Hyunji Lee, Paul Liang, Siva Reddy, Verna Dankers

机构 * New York University（纽约大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 研究知识密集型视觉问答流程，引入CRAG-MM-Diagnostics诊断基准，通过逐阶段数据注释分离子问题，评估VLM并进行细粒度分析，指出知识检索和推理是主要瓶颈，还提出改进流程提升准确率。

Comments Accepted to ECCV 2026

ConfidenceBench: Evaluating Confidence Calibration in Large Language Models

ConfidenceBench：评估大语言模型中的置信度校准

Matthew ffrench-Constant, Daniel Yang, Xinmeng Huang, Sanyam Kapoor

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型在特定场景下仅靠准确性不足的问题，提出ConfidenceBench校准基准，用Brier分数评估15个前沿LLMs口头置信度，经实验发现模型准确性与校准差异大，证明口头置信度校准是LLM可靠性重要维度，补充了基于准确性的评估。

More Is Not More: What Matters for Diversity in LLM Opinions?

更多并非更好：大语言模型观点多样性的关键因素是什么？

Qiyang Yao

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型观点多样性，通过析因实验分离输入条件设定和交互架构两维度，在7个模型上评估，发现更多角色细节非单调增多样性，不同架构探索不同观点区，组合架构覆盖更广，低成本措施效果差，揭示多样性受干预结构形式和组合影响。