语言大模型 / LLM

Panoramic Scene Understanding: A Survey from Distortion-Aware Engineering to Sphere-Native Modeling

全景场景分析：从畸变感知工程到球面原生基础建模的综述

Qinfeng Zhu, Lei Fan

机构 * University of Liverpool（利物浦大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

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

AI总结 本文综述全景场景分析从投影适应、畸变感知工程到球面原生建模的演进，指出当前方法无法同时实现严格球面等变性和重用预训练基础模型权重，并揭示评估协议中的五个系统性缺陷。

GTASA: Ground Truth Annotations for Spatiotemporal Analysis, Evaluation and Training of Video Models

GTASA：用于视频模型空间时间分析、评估和训练的地面真实标注

Nicolae Cudlenco, Mihai Masala, Marius Leordeanu

机构 * Institute of Mathematics of the Romanian Academy（罗马尼亚科学院数学研究所） ； National University of Science and Technology Politehnica Bucharest（布加勒斯特理工大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：pretraining(abstract)

AI总结 本文提出GTASA，一种包含多主体视频的标注数据集，通过空间关系图和事件级时间映射，验证了其在视频模型训练和评估中的优势。

LogiDroid: Individual Functional Test Generation via Business Logic Extraction and Adaptation

通过业务逻辑提取与适应的上下文感知功能测试生成

Yakun Zhang, Zihan Wang, Xinzhi Peng, Zihao Xie, Xiaodong Wang, Xutao Li, Dan Hao, Lu Zhang, Yunming Ye

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)

AI总结 LogiDroid通过业务逻辑提取与适应，实现上下文感知的功能测试生成，显著提升测试用例生成效率。

Comments Accepted by TOSEM (ACM Transactions on Software Engineering and Methodology) 2026

RoboDesign1M: A Large-scale Dataset for Robot Design Understanding

RoboDesign1M：用于机器人设计理解的大规模数据集

Tri Le, Toan Nguyen, Quang Tran, Quang Nguyen, Baoru Huang, Hoan Nguyen, Minh Nhat Vu, Tung D. Ta, Anh Nguyen

机构 * FPT Software AI Center（FPT软件人工智能中心） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； University of Information Technology（信息技术大学） ； Automation & Control Institute（自动化与控制研究所） ； Department of Creative Informatics（创意信息系） ； Faculty of Environment and Information Studies（环境与信息科学系） 纠错

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

AI总结 针对机器人设计领域缺乏大规模数据集的问题，介绍了含100万个样本的RoboDesign1M数据集，提出半自动数据收集管道，经多项实验评估，该数据集可推动机器人设计理解研究及相关自动化发展。

Comments 8 pages, accepted to IROS 2026

The Benchmark Ceiling: Human Judgment, Evaluation Scarcity, and the Political Economy of AI Capability Measurement

基准天花板：人类判断、评估稀缺性与AI能力度量的政治经济学

Mark Esposito, Liu Zhang

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

AI总结 本文提出基准天花板问题：随着AI模型在现有评估套件上达到天花板性能，区分信号集中在需要精英专家判断的最难项目上，导致评估信号逐渐枯竭。通过形式化模型、平台数据分析和治理讨论，揭示人类判断的结构性稀缺及其对AI能力度量的影响。

Artificial Intelligence for Subsurface Imaging Understanding: A Decade Review of Challenges, Methods, Benchmarks, and Outlook

CIG-Bench：AI驱动的地下成像理解的综合调查与基准

Yimin Dou, Xinming Wu, Hui Gao, Mingliang Liu, Tao Zhao, Zhi Zhong, Haibin Di, Min Jun Park, Robert G. Clapp, Zhixiang Guo, Long Han, Sergey Fomel

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

AI总结 本文系统回顾2015-2025年间652篇文献，将地下成像理解归纳为四大任务，总结三大挑战，并提出包含统一评估协议、预训练模型和混合数据集的社区基准CIG-Bench。

UniRec-0.1B: Unified Text and Formula Recognition with 0.1B Parameters

UniRec-0.1B：具有1亿参数的统一文本和公式识别

Yongkun Du, Zhineng Chen, Yazhen Xie, Weikang Bai, Hao Feng, Wei Shi, Yuchen Su, Can Huang, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 研究旨在实现文本和公式的统一识别，提出含1亿参数的UniRec-0.1B模型。通过构建大规模数据集，应对层次结构变异性和语义纠缠等挑战，引入分层监督训练和语义解耦分词器。实验证明该模型优于同类，且速度大幅提升，有效且高效。

Comments Accepted by 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 评测与基准 ：language model(abstract)

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。

TIIF-Bench: How Does Your T2I Model Follow Your Instructions?

TIIF-Bench：你的文本到图像模型如何遵循指令？

Xinyu Wei, Jinrui Zhang, Zeqing Wang, Hongyang Wei, Zhen Guo, Bairui Li, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 研究旨在评估T2I模型遵循指令能力，提出TIIF-Bench基准，含多维度、多难度提示及新评估指标，利用大语言模型知识开发可重现评估器，通过对主流模型测试分析其优缺点及现有基准局限性。

Comments 35 pages, 14 figures, 9 tables

Deep Sprite-based Image Models: An Analysis

基于深度精灵的图像模型：一种分析

Zeynep Sonat Baltacı, Romain Loiseau, Mathieu Aubry

机构 * LIGM, CNRS, Univ Gustave Eiffel, ENPC, Institut Polytechnique de Paris（LIGM研究所、国家科学研究中心、巴黎理工大学、ENPC、巴黎理工学院） 纠错

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

AI总结 本文分析了基于精灵的图像分解模型，提出了一种深度方法，在CLEVR基准上与最新无监督类感知分割方法相当，线性扩展对象数量并明确识别对象类别。

XOV-Action: Towards Generalizable Open-Vocabulary Action Recognition

XOV-Action：迈向可泛化的开放词汇动作识别

Kun-Yu Lin, Henghui Ding, Jia-Run Du, Jiaming Zhou, Yi-Xing Peng, Yu-Ming Tang, Zhilin Zhao, Chen Change Loy, Wei-Shi Zheng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Institute of Big Data, Fudan University（复旦大学大数据研究院） ； AI Thrust, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能方向） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 研究针对开放词汇动作识别模型泛化性不足的问题，提出XOV-Action模型，通过学习多样化表示和场景无关表示克服两大挑战，还构建XOVABench基准，实验证明该模型能有效提升跨视频领域的动作识别性能。

Comments Accepted by TPAMI

Sycamore: Characterizing Synthetic Personas for Evaluating Genomics Visualization Retrieval

Sycamore：用于评估基因组可视化检索的合成身份表征

Huyen N. Nguyen, Astrid van den Brandt, Nils Gehlenborg

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)

AI总结 Sycamore通过三种条件探针设计评估基因组可视化检索系统，探讨合成身份在真实用户反馈中的表现及影响。

Comments 8 pages, 6 figures

MMEarth-Bench: Global Model Adaptation via Multimodal Test-Time Training

MMEarth-Bench：通过多模态测试时训练进行全局模型适配

Lucia Gordon, Serge Belongie, Christian Igel, Nico Lang

机构 * Harvard University, USA（哈佛大学，美国） ； University of Copenhagen, Denmark（哥本哈根大学，丹麦） 纠错

专题命中 评测与基准 ：pretraining(abstract)

AI总结 研究针对地理空间机器学习中现有基准数据集不足，引入含多模态任务的MMEarth-Bench，通过多模态测试时训练方法提升模型性能，改善地理泛化能力。

Comments Published at ECCV 2026

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 评测与基准 ：language model(abstract)

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。

UniField: A Unified Field-Aware MRI Enhancement Framework

UniField: 一种统一的场感知MRI增强框架

Yiyang Lin, Chenhui Wang, Zhihao Peng, Yixuan Yuan

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

AI总结 UniField通过整合多模态和增强任务，利用共享退化特性提升MRI增强性能，提出场感知频谱校正机制并公开大规模多场MRI数据集。

The XL Instances and the CVRPLib Best Known Solution Challenge

XL实例与CVRPLib最佳已知解挑战

Eduardo Queiroga, Rafael Martinelli, Anand Subramanian, Eduardo Uchoa, Thibaut Vidal

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)

AI总结 介绍用于容量车辆路径问题的XL集基准实例，通过先进算法计算并保留最佳解发起社区驱动挑战，参赛团队提交众多改进，突出求解大规模CVRP的研究方向，特别是借助大语言模型辅助算法发现。

Comments 19 pages, 5 figures

Towards Open-World Referring Expression Comprehension: A Benchmark with Training-free Multi-task Consistency Checker

迈向开放世界的指代表达理解：一种无需训练的多任务一致性检查器基准

Zongjian Wu, Lei Zhang

机构 * School of Microelectronics and Communication Engineering, Chongqing University, Chongqing, China（微电子与通信工程学院，重庆大学，重庆，中国） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 针对现有指代表达理解（REC）基准局限于简单场景和单目标假设的问题，提出OpenRef基准，涵盖多样视觉场景、可变目标数量和丰富词汇类型，并引入无需训练的多任务一致性检查器（MCC）以提升模型在开放世界中的性能。

Comments 23 pages, 7 figures. Project Page: https://zongjianwu.github.io/openref

Industrial3D: A Water-Treatment TLS Point Cloud Dataset and Cross-Paradigm Benchmark for MEP Scene Understanding

Industrial3D: 一个用于工业基础设施的地面激光雷达点云数据集和跨范式基准

Chao Yin, Hongzhe Yue, Qing Han, Difeng Hu, Zhenyu Liang, Fangzhou Lin, Bing Sun, Boyu Wang, Mingkai Li, Wei Yao, Jack C. P. Cheng

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学土木与环境工程系） ； Guangzhou Institute of Geography, Guangdong Academy of Sciences（广东省科学院广州地理研究所） ； School of Civil Engineering, Southeast University（东南大学土木工程学院） ； College of Geography and Tourism, Hengyang Normal University（衡阳师范学院地理与旅游学院） ； Department of Architecture and Civil Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学建筑与土木工程系） ； S.M.A.R.T. Construction Research Group, New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校S.M.A.R.T.建筑研究组） ； Department of the Built Environment, National University of Singapore（新加坡国立大学建筑环境系） ； Spatial Intelligence and Urban Computing, Institute of Urban Environment, Chinese Academy of Sciences（中国科学院城市环境研究所空间智能与城市计算） ； State Key Lab of Ecological Security of Regions and Cities, Institute of Urban Environment, Chinese Academy of Sciences（中国科学院城市环境研究所区域与城市生态安全国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出Industrial3D数据集，包含6.12亿个高精度标注点云，用于解决工业设施中密集点云的语义理解难题，并建立首个跨范式基准，揭示了工业TLS数据中统计稀有性和几何模糊性带来的领域迁移挑战。

Comments 52 pages, 8 figure, 14 tables

Journal ref 2026, under review

CORA: Generalizable coronary artery disease assessment and risk stratification from coronary CT angiography using pathology-centric representation learning

CORA：一种由病理合成驱动的冠状动脉CT血管造影分析和MACE风险评估基础模型

Jinkui Hao, Gorkem Durak, Halil Ertugrul Aktas, Ulas Bagci, Bradley D. Allen, Nilay S. Shah, Bo Zhou

机构 * Department of Radiology, Northwestern University（西北大学放射学系） ； Department of Biomedical Engineering, Northwestern University（西北大学生物医学工程系） ； Department of Cardiology, Northwestern University（西北大学心脏病学系） ； Department of Preventive Medicine, Northwestern University（西北大学预防医学系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：pretraining(abstract)

AI总结 CORA通过病理合成驱动的自监督框架，直接从体积CT血管造影数据中学习，提升冠状动脉疾病分析和MACE风险评估性能，实现29%的性能提升。

Comments Code is available at: https://github.com/Advanced-AI-in-Medicine-and-Physics-Lab/CORA

Towards Realistic Remote Sensing Dataset Distillation with Discriminative Prototype-guided Diffusion

基于判别原型引导扩散的逼真遥感数据集蒸馏研究

Yonghao Xu, Pedram Ghamisi, Qihao Weng

机构 * Computer Vision and Learning Systems, Department of Electrical Engineering, Linköping University（计算机视觉与学习系统，电气工程系，利厄普大学） ； Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, Responsible AI Group（海姆霍尔茨·德累斯顿-罗斯托克研究中心，负责任人工智能小组） ； University of Iceland, Faculty of Electrical and Computer Engineering（冰岛大学，电气与计算机工程学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 针对遥感图像解释依赖大量训练数据带来的高成本问题，提出判别原型引导扩散框架，通过提取原型、构建语义锚及筛选候选样本，将大规模数据集浓缩成有代表性的蒸馏数据集用于下游模型训练。

Smooth Signature Change as a Mechanism for Singularity Avoidance in BTZ Black Holes

作为BTZ黑洞奇点避免机制的光滑符号变化

Farzad Milani

专题命中 评测与基准 ：prompting(abstract)

AI总结 研究时空奇点避免机制，用光滑实过渡函数取代不连续符号函数，在(2 + 1)维BTZ几何中构建框架，所得度规全局光滑且实，解决先前分布方法基础问题，为奇点避免提供一致可计算模型。

Comments 58 pages, 6 figures, 5 appendices, 1 table, and 23 references

Analyzing developer discussions on EU and US privacy legislation compliance in GitHub repositories

分析GitHub仓库中关于欧盟和美国隐私立法合规性的开发者讨论

Georgia M. Kapitsaki, Maria Papoutsoglou, Christoph Treude, Ioanna Theophilou

专题命中 评测与基准 ：prompting(abstract)

AI总结 借助GitHub仓库中开发者问题数据，通过挖掘分析32820个问题（部分自动、部分手动），探究开源软件开发者为遵守隐私立法所讨论的问题，构建分类法助从业者、教育界和研究界应对隐私合规。

Comments 40 pages

Agentic Services Computing

智能服务计算

Shuiguang Deng, Hailiang Zhao, Ziqi Wang, Wenzhuo Qian, Xiang Ao, Guanjie Cheng, Jianwei Yin, Albert Y. Zomaya, Schahram Dustdar

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)

AI总结 探讨服务计算范式转变带来的新问题，基于现有研究基础，引入智能服务计算，扩展服务计算范畴，为未来服务生态系统奠定以服务为中心的基础，实现对自治代理的系统管理。

VLMEvalKit: An Open-Source Toolkit for Evaluating Large Multi-Modality Models

VLMEvalKit：用于评估大型多模态模型的开源工具包

Haodong Duan, Xinyu Fang, Junming Yang, Xiangyu Zhao, Zerun Ma, Yuxuan Qiao, Mo Li, Tianhao Liang, Lin Zhu, Amit Agarwal, Xiaozhe Li, Shengyuan Ding, Jiazi Bu, Ziyu Liu, Zhangyang Qi, Yifei Li, Yuhang Zang, Zhe Chen, Lin Chen, Yuan Liu, Yubo Ma, Hailong Sun, Yifan Zhang, Shiyin Lu, Tack Hwa Wong, Weiyun Wang, Peiheng Zhou, Chaoyou Fu, Junbo Cui, Jixuan Chen, Enxin Song, Song Mao, Junming Lin, Xilin Wei, Jinsong Li, Zeyi Sun, Zhaowei Wang, Zicheng Zhang, Xiaoyi Dong, Junjun He, Pan Zhang, Jiaqi Wang, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * VLMEvalKit Team（VLMEvalKit团队） ； Community Contributors（社区贡献者） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 VLMEvalKit是基于PyTorch的开源工具包，为评估多模态模型提供框架。实现450+模型配置，支持330+基准测试，有单一接口，自动处理多项任务，还扩展到多领域，基于其结果有OpenVLM Leaderboard。

Comments Updated on 2026.07.05

Video-Oasis: Rethinking Evaluation of Video Understanding

Video-Oasis：重新审视视频理解的评估

Geuntaek Lim, Sungjune Park, Jaeyun Lee, Inwoong Lee, Taeoh Kim, Dongyoon Wee, Minho Shim, Yukyung Choi

机构 * Sejong University（世宗大学） ； NAVER Cloud 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)

AI总结 本文提出Video-Oasis，通过系统评估现有评估方法，揭示视频理解中的时空挑战，发现54%的基准样本无需视觉输入即可解决，先进模型表现仅略超随机猜测。

Comments Accepted at ECCV2026; Project page: https://limgeuntaekk.github.io/Video-Oasis/

Towards Interactive Global Geolocation Assistant

迈向交互式全球地理定位助手

Zhiyang Dou, Zipeng Wang, Xumeng Han, Guorong Li, Zhipei Huang, Zhenjun Han

机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学先进交叉学科学院） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, UCAS（中国科学院大学电子、电气与通信工程学院） ； School of Computer Science and Technology, UCAS（中国科学院大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出基于大型视觉语言模型的交互式全球地理定位助手GaGA，通过挖掘图像地理线索并结合世界知识进行定位，支持用户交互，在GWS15k数据集上达到最优性能。

SegFly: A Dataset and 2D-3D-2D Paradigm for Aerial RGB-Thermal Semantic Segmentation at Scale

SegFly：大规模航空RGB-热红外语义分割的数据集与2D-3D-2D范式

Markus Gross, Sai Bharadhwaj Matha, Rui Song, Viswanathan Muthuveerappan, Conrad Christoph, Julius Huber, Daniel Cremers

机构 * Fraunhofer Institute IVI（弗劳恩霍夫交通与基础设施系统研究所） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） ； MCML（慕尼黑机器学习中心） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Uni Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 针对航空RGB-T数据集规模小、标注成本高和对齐困难的问题，提出几何驱动的2D-3D-2D范式，通过少量RGB标注自动生成密集伪标签并实现跨模态对齐，构建含2万+RGB图像和1.5万+RGB-T对的SegFly基准，实验表明该范式有效提升分割性能。

Journal ref ECCV 2026

MAGE: Modality-Agnostic Music Generation and Target-Source Extraction

MAGE：模态无关的音乐生成与编辑

Muhammad Usama Saleem, Tejasvi Ravi, Tianyu Xu, Rajeev Nongpiur, Ishan Chatterjee, Mayur Jagdishbhai Patel, Pu Wang

机构 * Google（谷歌） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：prompting(abstract)

AI总结 MAGE提出了一种模态无关框架，统一了多模态音乐生成与混合编辑，通过可控多模态FluxFormer和音频视觉 nexus 对齐机制，实现灵活且高效的音乐生成与编辑。

Multimodal Benchmark for Safety Assessment in Industrial Inspection Scenarios

工业检测场景安全评估的多模态基准

Zeyi Liu, Shuang Liu, Jihai Min, Zhaoheng Zhang, Jun Cen, Pengyu Han, Songqiao Hu, Zihan Meng, Xiao He, Donghua Zhou

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Institute for Embodied Intelligence and Robotics, Tsinghua University（清华大学具身智能与机器人研究所） ； TetraBOT Intelligence Co., Ltd.（天博智能科技有限公司） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院） 纠错

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

AI总结 针对工业现场多模态安全评估缺乏真实数据的问题，构建了首个包含真实机器人巡检数据、像素级标注和七种同步模态的基准数据集InspecSafe-V1，覆盖五个典型场景，支持多模态异常识别与安全评估。

Comments 14 pages, 6 figures, Accepted by Scientific Data

Conversational AI increases political knowledge as effectively as self-directed internet search

对话式AI在提高政治知识方面与自主网络搜索同样有效

Lennart Luettgau, Hannah Rose Kirk, Kobi Hackenburg, Jessica Bergs, Henry Davidson, Henry Ogden, Divya Siddarth, Saffron Huang, Christopher Summerfield

专题命中 评测与基准 ：prompting(abstract)

AI总结 研究探讨对话式AI在政治信息获取中的使用情况及其对政治知识的影响，发现其效果与自主搜索相当，表明公众正越来越多地依赖AI获取政治信息。