语言大模型 / LLM

FetSelect: Task-Specific Architectures and Self-Supervised Learning for Automated Fetal Ultrasound Frame Selection

FetSelect: 面向自动化胎儿超声帧选择的任务特定架构与自监督学习

Mahmood Alzubaidi, Raden Muaz, Uzair Shah, Mohammed Ammar, Khalid Alyafei, Mowafa Househ, Marco Agus

机构 * College of Science and Engineering, Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学科学与工程学院） ； LIST Laboratory Department of Electrical Systems Engineering, University of Boumerdes（布迈德斯大学电气系统工程系LIST实验室） ； Sidra Medicine（锡德拉医学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：pretraining(abstract)

AI总结 提出FetSelect框架，结合冻结视觉基础骨干与混合多头设计（任务门控分类头+检测派生质量头），通过BYOL自监督预训练，在四个胎儿测量目标上实现高AUROC与质量相关性。

Comments Accepted in 30th Conference on Medical Image Understanding and Analysis

CVSBench: A Comprehensive Benchmark for Cross-view Spatial Reasoning and Dreaming

CVSBench：跨视角空间推理与想象的全面基准

Ruixun Liu, Lingyu Zhang, Lanxuan Xue, Kaiyu Li, Bowen Fu, Xiangyong Cao

机构 * Faculty of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学电子与信息工程学院） ； Ministry of Education Key Laboratory of Intelligent Networks and Network Security（教育部智能网络与网络安全重点实验室） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出CVSBench基准，通过卫星-街景对评估视觉语言模型的跨视角空间推理能力，发现模型在视角剧变下难以保持物体与布局一致性，引入3D场景想象管道可显著提升性能。

T-IMPACT: A Severity-Aware Benchmark for Contextual Image-Text Manipulation

T-IMPACT：面向上下文图像-文本操纵的严重性感知基准

Gagandeep Singh, Aaditya Yadav, Priyanka Singh

机构 * The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出T-IMPACT基准，包含98,786个图像-文本对，涵盖原始、仅图像、仅文本和联合操纵，通过校准的连续严重性分数和粗粒度标签评估操纵对上下文理解的影响，实验表明现有模型在严重性预测上仍远弱于人类判断。

Comments 7 pages, 2 figures

Open AI in the Wild: Adoption and Adaptation of Open Models on r/LocalLLaMA

野生的开放AI：r/LocalLLaMA社区中开放模型的采纳与适应

Woohyeuk Lee, James Howison, Min Kyung Lee, Hanlin Li

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 通过对r/LocalLLaMA社区的实证研究，揭示用户对开放模型的实用主义理解，包括可靠性、本地控制、隐私和适应能力，并分析采纳动机与障碍，以及共享资源如何支撑开放AI生态。

Comments Accepted at FAccT'26

T-MOR: Learning Motion-Aware Skeleton Representations for Human Action Recognition

T-MOR：学习面向运动感知的骨架表示用于人体动作识别

Di Yang, Mahmoud Ali, Quan Kong, Gianpiero Francesca, Francois Bremond

机构 * Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； Inria Center at Université Côte d'Azur（法国蔚蓝海岸大学Inria中心） ； Woven by Toyota ； Toyota Motor Europe（丰田汽车欧洲公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出T-MOR框架，通过多模态对比学习对齐骨架运动与视觉、文本表示，仅用轻量骨架输入实现高效动作识别，并在大规模数据集PoseCap-1M上预训练，在多个基准上取得一致提升。

SARIF: Segment Anything for Robust Image Forensics

SARIF: 用于鲁棒图像鉴别的 Segment Anything

Dong-Hyun Moon, Ju-Hyeon Nam, Sang-Chul Lee

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Inha University（仁荷大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：prompting(abstract)

AI总结 提出SARIF框架，利用Segment Anything Model的提示架构和泛化能力，通过反馈引导掩码解码器和双编码器设计提取伪造痕迹，实现自动伪造定位，在跨数据集和图像退化下表现鲁棒。

Comments Accepted to ECCV 2026. Equal contribution: Dong-Hyun Moon and Ju-Hyeon Nam. Corresponding author: Sang-Chul Lee. Code: https://github.com/Inha-CVAI/SARIF_ECCV2026

REKEY: Metadata-Grounded Visual-Key Regeneration for Contamination-Resilient VQA Evaluation

REKEY: 基于元数据的视觉键再生方法用于抗污染的VQA评估

Tengjie Lin, Yutao Sun, Jingwei Ni, Shuhan Ge, Hao-Xuan Ma, Yanting Miao, Wangyue Lu, Mingshuai Chen, Tiancheng Zhao, Jianwei Yin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Binjiang Institute of Zhejiang University（浙江大学滨江研究院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出ReKey协议，通过随机再生图像中的视觉键来防止VQA基准测试泄露，实验显示原始项目得分比再生变体高9.5-18.8个百分点。

AEF-Econ: Toward Plug-and-Play Socioeconomic Foundation Embeddings from AlphaEarth for Urban Remote Sensing

AEF-Econ：面向城市遥感的即插即用社会经济基础嵌入

Shuyang Hou, Ziqi Liu, Haoyue Jiao, Lutong Xie, Yaxian Qing, Xiaopu Zhang, Qingyang Xu, Zhangyan Xu, Xuefeng Guan, Huayi Wu

机构 * State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing（测绘遥感信息工程国家重点实验室） 纠错

专题命中 评测与基准 ：pretraining(abstract)

AI总结 针对AlphaEarth基础模型在社会经济任务中即插即用受限的问题，提出容量自适应重构方法，通过多流解码器缓解高维流对低维流的抑制，在跨区域和跨层级评估中R²分别提升至0.848和0.693。

ARTEMIS: Agent-guided Reliability-aware Temporal Mask Evolution for Imperfectly Supervised Video Polyp Segmentation

ARTEMIS: 基于智能体引导的可靠性感知时间掩码演化用于不完美监督的视频息肉分割

Tong Wang, Siwen Wang, Yaolei Qi, Jinxing Zhou, Yuting He, Guanyu Yang, Yutong Xie

机构 * Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications, Southeast University, Ministry of Education（东南大学教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； School of Medicine, Case Western Reserve University（凯斯西储大学医学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language agent(abstract)

AI总结 提出ARTEMIS框架，利用视觉语言智能体选择可靠时间锚点，结合SAM2传播和可靠性感知鲁棒学习，从不完美监督（点、涂鸦、少量密集标签）中学习高质量视频息肉分割掩码，在多个基准上达到最优性能。

WeGenBench: A Multidimensional Diagnostic Benchmark towards Text-to-Image Model Optimization

WeGenBench：面向文本到图像模型优化的多维诊断基准

Qian Liang, Xiaomin Li, Ying Zhang, Jia Xu, Lihao Ni, Hongrui Li, Jingjing Li, Jing Lyu, Chen Li

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Weixin, Tencent（腾讯微信） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出WeGenBench基准，包含4000个中英双语提示，通过场景分类和多维标签实现跨维度评估，并设计基于视觉语言模型的新颖指标，精准定位模型在特定生成类别中的缺陷。

HypOProto: Hyperbolic Ordinal Prototypes for Left Ventricular Filling Pressure Classification

HypOProto: 用于左心室充盈压分类的双曲序数原型

Victoria Wu, Nima Hashemi, Hooman Vaseli, Christina Luong, Purang Abolmaesumi, Teresa S. M. Tsang

机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vancouver General Hospital（温哥华综合医院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 提出HypOProto框架，利用双曲空间中的序数原型对左心室充盈压进行分类，通过冻结的可解释基础模型实现高精度与临床可解释性。

Vibe Coding for Visualization Implementation: An Empirical Study of Practices and Challenges

Vibe Coding 用于可视化实现：实践与挑战的实证研究

Zhengyu Sun, Xiaolin Wen, Fengjie Wang, Can Liu, Yi Lai, Christophe Hurter, Yong Wang

专题命中 评测与基准 ：prompting(abstract)

AI总结 通过16名参与者的实证研究，探讨用户使用AI驱动的自然语言交互工具生成可视化时的实践（提示、评估、迭代）和挑战。

Comments 5 pages, 2 figures. Short paper under review

Bridging Creative Intent and Visual Quality: Creator-Driven Recurrent Video Generation with Agentic Feedback Loops

桥接创意意图与视觉质量：基于创作者驱动的循环视频生成与代理反馈循环

Denis Savytski, Aiden Lei, Heding Liu, Warren Yang, Sihan Liang, Alexander Liu, Zhe Zhao

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； The Harker School（哈克学校） ； Basis Independent Silicon Valley（硅谷贝斯独立学校） ； Saratoga High（萨拉托加高中） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract_cn)

AI总结 提出CHIEF框架，通过人类-AI协作的迭代视频精炼，结合创作者驱动和代理主观反馈，提升长视频的叙事连贯性与创意方向。

Comments Accepted to the Workshop on Human-AI Co-Creativity at ICML 2026

ERQA-Plus: A Diagnostic Benchmark for Reasoning in Embodied AI

ERQA-Plus：具身AI推理的诊断基准

Hong Yang, Basura Fernando

机构 * Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出ERQA-Plus基准，包含1766个基于机器人中心图像的问答实例，覆盖感知、动作、社交、导航和常识推理，用于诊断具身AI的推理能力。

Comments under review at NeurIPS

StereoFactory: A Unified Merging Framework for Robust Stereo Matching

StereoFactory: 一种用于鲁棒立体匹配的统一合并框架

Xianda Guo, Pinhan Fu, Ruilin Wang, Wenke Huang, Mang Ye, Qin Zou

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； D-Star Robotics ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 提出StereoFactory，一种粗到细的进化框架，通过遗传算法选择模型子集和CMA-ES优化模块级路由，实现自适应模型合并，在多个基准上降低误差并显著减少训练时间。

GeoDisaster: Benchmarking Orchestrated Agents for Operational Disaster Geo-Intelligence

GeoDisaster: 用于操作化灾害地理智能的编排智能体基准测试

Maram Hasan, Aman Verma, Savitra Roy, Hariseetharam Gunduboina, Daksh Jain, Muhammad Haris Khan, Subhasis Chaudhuri, Biplab Banerjee

机构 * Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出GeoDisaster基准，包含2921个实例和43种问题类型，用于评估遥感视觉语言模型在工具化空间推理和结构化决策方面的能力，并设计多智能体框架RCEA提升工具使用和证据基础。

Comments 28 pages, 11 Figures

SoK: Security and Privacy of Foundation-Model-Powered Robots

SoK: 基础模型驱动机器人的安全与隐私

Xueluan Gong, Chen Chen, Jinxin Liu, Qian Wang, Kwok-Yan Lam

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学网络空间安全学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 本文提出F-E-S-G结构边界框架，系统分析基础模型驱动机器人的安全与隐私风险，并基于96篇论文揭示威胁模式、防御不匹配和评估差距。

Comments 21 pages, 2 figures

Decoupled Object-Centric Video Understanding for Generating Robotic Manipulation Commands

解耦的以对象为中心的视频理解用于生成机器人操作指令

Thanh Nguyen Canh, Thanh-Tuan Tran, Haolan Zhang, Ziyan Gao, Xiem HoangVan, Nak Young Chong

机构 * School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本北陆先端科学技术大学院大学信息科学学院） ； University of Engineering and Technology, Vietnam National University（越南国立大学工程与技术大学） ； Department of Robotics, Hanyang University（汉阳大学机器人学系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出解耦动作识别与对象选择的框架，通过TSM分类动作和对象选择算法识别任务相关对象，结合VLM生成精确指令，在Something-Something V2上显著提升性能。

Bridging the SEA Gap: An Initial Benchmark for Neural Audio Codec-Synthesized Speech Deepfakes in South-East Asian Languages

弥合SEA差距：南亚语言神经音频编码合成语音深度伪造的初步基准

Orchid Chetia Phukan, Girish, Mohd Mujtaba Akhtar, Arun Balaji Buduru

机构 * IIIT-Delhi, India（印度德里国家理工学院） ； UPES, India（印度UPES大学） ； VBSPU, India（印度VBSPU大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 针对南亚语言神经音频编码合成语音深度伪造检测缺乏基准的问题，构建首个大规模基准SEA-CF，并提出轻量级小模型GARUDA，在低资源场景下实现高效检测。

Comments Accepted to IJCAI-ECAI 2026

HoliDubber: Holistic Video Dubbing for Complex Acoustic Scenes via Text-Guided Audio Synthesis

HoliDubber: 通过文本引导的音频合成实现复杂声学场景的全景视频配音

Wenhao Guan, Yifan Duan, Junxi Liu, Yu Gu, Feng Dang, Kaidi Wang, Qingyang Hong, Lin Li, Xie Chen

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出HoliDubber框架，基于补丁自回归扩散Transformer，从单一文本提示联合生成语音和音效，实现全景视频配音，显著优于现有方法。

DriveReward: A Comprehensive Dataset and Generative Vision-Language Reward Model for Autonomous Driving

DriveReward：面向自动驾驶的综合数据集与生成式视觉语言奖励模型

Qimao Chen, Fang Li, Yuechen Luo, Zehan Zhang, Haiyang Sun, Fangzhen Li, Bing Wang, Guang Chen, Yang Ji, Jiong Deng, Hongwei Xie, Hangjun Ye, Long Chen, Yi Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出DriveReward数据集和专用视觉语言奖励模型，通过反事实标注和时序视觉引导，解决自动驾驶中奖励获取的泛化问题，在强化学习和轨迹选择中取得与基于规则方法相当的性能。

Visual Quality Score Assessment of Large White Goods in Remanufacture with Multi-View Deformable-DETR

基于多视角可变形DETR的再制造大型白色家电视觉质量评分评估

Paul Koch, Vivek Chavan

机构 * Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik (IPK)（弗劳恩霍夫生产设备和结构技术研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：pretraining(abstract)

AI总结 针对再制造中大型白色家电视觉质量评估依赖人工且难以处理小缺陷的问题，提出基于多视角可变形DETR的自动评分框架，通过自监督预训练和微调减少标注需求，实现精确评估与可解释性。

Comments Accepted to GCSM 2026

Encoder Winners Do Not Reliably Transfer Across VLA Backbone Scale: A Frozen-Backbone Grafting Diagnostic

编码器胜者无法可靠跨VLA骨干网络规模迁移：一种冻结骨干嫁接诊断方法

Qingping Zeng, Fei She

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出冻结骨干嫁接诊断方法，发现小规模VLA上最优的视觉编码器在大规模骨干上并非最优，编码器选择依赖于骨干网络规模。

Comments 23 pages, 5 figures, 8 tables

GeoHAT: Geometry-Adaptive Hybrid Action Transformer for Mobile Manipulation

GeoHAT: 几何自适应混合动作Transformer用于移动操作

Xiangyu Zhu, Renjun Wu, Luzhou Ge, Jinyan Liu, Xuesong Li

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 提出GeoHAT框架，通过轻量级傅里叶空间编码器注入几何信息，并采用混合全身动作解码器分解机械臂与基座动作，在ManiSkill-HAB基准上成功率提升23.7%。

SalArt-VQA: Diagnosing Whether VLMs Understand Salient Artifacts in Generated Images

SalArt-VQA: 诊断VLM是否理解生成图像中的显著伪影

Xiaoxiao Sun, Ruotian Zhang, Junzhe Huang, James Burgess, Serena Yeung-Levy

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出SalArt-VQA基准，通过950张图像和3681道多选题，从检测、定位、空间基础、缺陷识别四方面评估VLM对生成图像伪影的理解，揭示高检测准确率下隐藏的失败模式。

Comments 23 pages, 7 figures, 7 tables. Dataset: https://huggingface.co/datasets/salartvqa/SalArt-VQA

Interpretable enzyme function prediction via sparse autoencoder features of ESMC across the microbial protein universe

通过ESMC稀疏自编码器特征实现可解释的酶功能预测：跨越微生物蛋白质宇宙

Yue Hu, Wanyu Cheng, Junqing Wang, Yingchao Liu

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 利用ESMC-6B蛋白质语言模型的稀疏自编码器特征，无需任务特定训练即可准确预测酶功能，在微生物酶基准上实现78.9% top-1准确率，并发现16.9万个暗酶候选。

Comments 17 pages, 5 figures, 3 tables

Tac-DINO: Learning Vision-Tactile Features with Patch Alignment

Tac-DINO：基于补丁对齐的视觉-触觉特征学习

Hong Li, Yankang Dong, Yue Xu, Yihan Tang, Mingzhu Li, Jiamin Qiu, Qihang Yao, Xing Zhu, Yujun Shen, Nan Xue, Yong-Lu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：pretraining(abstract)

AI总结 提出Tac-DINO方法，通过构建大规模触觉数据集和视觉-触觉全息匹配基准，利用补丁对齐学习局部到全局的视觉-触觉表征，性能优于无对齐方法。

Frozen Foundation-Model Embeddings Discard Small-Lesion Signal in Chest Radiography: Implications for Pre-Deployment Evaluation

冻结的基础模型嵌入在胸部X光检查中丢弃小病灶信号：对部署前评估的启示

Raajitha Muthyala, Zhenan Yin, Alekhya Jilla, Frank Li, Theo Dapamede, Bardia Khosravi, Mohammadreza Chavoshi, Judy Gichoya, Saptarshi Purkayastha

机构 * Department of Biomedical Engineering and Informatics, Indiana University（印第安纳大学生物医学工程与信息学系） ； Department of Radiology and Imaging Sciences, Emory University（埃默里大学放射学与影像科学系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：pretraining(abstract)

AI总结 本研究系统量化了五种冻结的视觉Transformer基础模型在胸部X光检查中保留或丢失小尺度、低对比度信号的情况，发现全局聚合步骤会无声地抑制小尺度信号，但可从补丁令牌中恢复。

Cross-Modal Benchmarking for Robotic Perception in Natural Environments

自然环境中机器人感知的跨模态基准测试

David Hall, Joshua Knights, Mark Cox, Peyman Moghadam

机构 * CSIRO Robotics, CSIRO, Australia（CSIRO机器人研究所，CSIRO，澳大利亚） ； University of Sydney (USyd), Australia（悉尼大学（USyd），澳大利亚） ； Queensland University of Technology (QUT), Australia（昆士兰理工大学（QUT），澳大利亚） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 针对自然环境中机器人感知的挑战，提出WildCross跨模态基准，用于大规模自然场景下的地点识别和度量深度估计，并扩展了度量深度估计实验。

Comments Accepted to the IEEE ICRA Workshop on Open Challenges for Rigorous Robot Perception 2026

VL-DINO: Leveraging CLIP Vision-Language Knowledge for Open-Vocabulary Object Detectio

VL-DINO: 利用CLIP视觉-语言知识进行开放词汇目标检测

Hao Zhang, Qinran Lin, Linqi Song, Yong Li

机构 * Chongqing University（重庆大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出VL-DINO，通过QPSC模块构建高质量正样本增强视觉-语言对齐，VSE模块蒸馏CLIP视觉知识，ORSA模块对齐区域特征与文本嵌入，在LVIS零样本检测上达到36.3/38.1 AP。