SenseTime（商汤）

GraphVerse: A Comprehensive Visual Graph Reasoning Benchmark for Multimodal Large Language Models

GraphVerse：面向多模态大语言模型的综合性视觉图推理基准

Yuanfu Sun, Yuanhang Ren, Kang Li, Chuanhao Ji, Jiaxi Li, Jiajin Liu, Ninghao Liu, Qiaoyu Tan

机构 * New York University（纽约大学） ； Sensetime Research（商汤科技研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； New York University Shanghai（上海纽约大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 针对现有多模态大语言模型（MLLMs）评估缺乏结构化视觉推理测试的问题，提出GraphVerse基准，通过以图为中心的图像编辑（GIE）策略和VGR-Score指标，评估MLLMs在单/配对图像场景下的视觉图推理能力，揭示其相关局限并验证方法有效性。

Comments 33 pages, 16 figures

Grad-ECLIP: Gradient-based Visual and Textual Explanations for CLIP

Grad-ECLIP: 基于梯度的CLIP视觉与文本解释

Chenyang Zhao, Kun Wang, Janet H. Hsiao, Antoni B. Chan

机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； Division of Social Science and Department of Computer Science & Engineering, Hong Kong University of Science & Technology（香港科学与技术大学社会科学学院及计算机科学与工程系） ； SenseTime Group Ltd（时光集团有限公司） 纠错

AI总结 本文提出Grad-ECLIP方法，通过分解CLIP编码器架构并分析匹配相似度与中间空间特征的关系，生成有效热图以解释CLIP匹配结果。通过通道和空间权重提升视觉解释质量，并通过定性定量评估验证其有效性。

Journal ref Zhao C, Wang K, Hsiao J H, et al. Grad-eclip: Gradient-based visual and textual explanations for clip[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026