多模态大模型

SciClaimEval: Cross-modal Claim Verification in Scientific Papers

SciClaimEval: 科学论文中的跨模态声明验证

Xanh Ho, Yun-Ang Wu, Sunisth Kumar, Tian Cheng Xia, Florian Boudin, Andre Greiner-Petter, Akiko Aizawa

专题命中 多模态评测 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；multimodal foundation model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 SciClaimEval是一个包含真实科学声明和跨模态证据的数据集，用于验证科学论文中的声明，通过专家标注和多模态模型测试，揭示了基于图表验证的挑战。

Comments Accepted at LREC 2026; 12 pages; data is available at https://sciclaimeval.github.io/

RADAR: Revealing Asymmetric Development of Abilities in MLLM Pre-training

RADAR: 揭示多模态大语言模型预训练中能力的非对称发展

Yunshuang Nie, Bingqian Lin, Minzhe Niu, Kun Xiang, Jianhua Han, Guowei Huang, Xingyue Quan, Hang Xu, Bokui Chen, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东大数据分析与处理重点实验室） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际 Graduate School） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（亿纬智能科技有限公司） ； Huawei’s 2012 Lab（华为2012实验室） 纠错

专题命中 多模态评测 ：MLLM(title,abstract)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 RADAR提出了一种高效的以能力为中心的评估框架，用于揭示多模态大语言模型预训练中感知和推理能力的非对称发展。

Human-Aligned MLLM Judges for Fine-Grained Image Editing Evaluation: A Benchmark, Framework, and Analysis

面向细粒度图像编辑评估的人类对齐MLLM评判：一个基准、框架和分析

Runzhou Liu, Hailey Weingord, Sejal Mittal, Prakhar Dungarwal, Anusha Nandula, Bo Ni, Samyadeep Basu, Hongjie Chen, Nesreen K. Ahmed, Li Li, Jiayi Zhang, Koustava Goswami, Subhojyoti Mukherjee, Branislav Kveton, Puneet Mathur, Franck Dernoncourt, Yue Zhao, Yu Wang, Ryan A. Rossi, Zhengzhong Tu, Hongru Du

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Vanderbilt University（范德比大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） ； Cisco Research（思科研究） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Oregon（俄勒冈大学） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：MLLM(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 本文提出细粒度MLLM评判框架，通过分解十二个可解释因素，提升图像编辑评估的精度与实用性，为研究和改进图像编辑方法提供实用基础。

MLLM-CTBench: A Benchmark for Continual Instruction Tuning with Reasoning Process Diagnosis

MLLM-CTBench: 一个用于持续指令微调的基准，包含推理过程诊断

Haiyun Guo, Zhiyan Hou, Yandu Sun, Jinghan He, Yu Chen, Yuzhe Zhou, Yuheng Jia, Jinqiao Wang, Tat-Seng Chua

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Southeast University（东南大学） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：MLLM(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 MLLM-CTBench提出一个用于持续指令微调的基准，通过多维评估框架和强化微调方法，分析跨任务知识保留和灾难性遗忘问题。

Comments under review

AutoGPS: Automated Geometry Problem Solving via Multimodal Formalization and Deductive Reasoning

AutoGPS: 通过多模态形式化和演绎推理实现自动几何问题求解

Bowen Ping, Minnan Luo, Zhuohang Dang, Chenxi Wang, Chengyou Jia

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AutoGPS通过多模态形式化和演绎推理解决几何问题，提供可靠且可解释的解决方案

Augmented Intelligence for Multimodal Virtual Biopsy in Breast Cancer Using Generative Artificial Intelligence

增强智能用于乳腺癌多模态虚拟活检的生成式人工智能

Aurora Rofena, Claudia Lucia Piccolo, Bruno Beomonte Zobel, Paolo Soda, Valerio Guarrasi

机构 * Department of Radiology, Fondazione Policlinico Campus Bio-Medico（放射学系，政策临床医学院） ； Department of Radiology, Università Campus Bio-Medico di Roma（放射学系，罗马生物医学大学） ； Department of Diagnostics and Intervention, Radiation Physics, Biomedical Engineering, Umeå University（诊断与介入系，辐射物理，生物医学工程，乌梅拉大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出基于生成式人工智能的多模态虚拟活检方法，整合FFDM和CESM模态以提高乳腺病变分类准确性，并公开数据集促进研究进展。

RoadscapesQA: A Multitask, Multimodal Dataset for Visual Question Answering on Indian Roads

RoadscapesQA: 一个用于印度道路视觉问答的多任务、多模态数据集

Vijayasri Iyer, Maahin Rathinagiriswaran, Jyothikamalesh S

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 RoadscapesQA数据集通过多任务多模态方法，为印度道路场景的视觉问答提供支持，包含9000张图像及手动标注的边界框，用于提升无结构环境下的视觉场景理解能力。

Class Balancing Diversity Multimodal Ensemble for Alzheimer's Disease Diagnosis and Early Detection

类平衡多样性多模态集成用于阿尔茨海默病诊断和早期检测

Arianna Francesconi, Lazzaro di Biase, Donato Cappetta, Fabio Rebecchi, Paolo Soda, Rosa Sicilia, Valerio Guarrasi

机构 * Unit of Computer Systems and Bioinformatics, Department of Engineering, Università Campus Bio-Medico di Roma（计算机系统与生物信息学单位，工程系，罗马生物医学大学） ； Operative Research Unit of Neurology, Fondazione Policlinico Universitario Campus Bio-Medico（神经学操作研究单位，大学医学研究院生物医学 Campus） ； Eustema S.p.A., Research and Development Centre（Eustema 公司，研发中心） ； Department of Diagnostic and Intervention, Radiation Physics, Biomedical Engineering, Umeå University（诊断与介入部门，辐射物理，生物医学工程，乌梅大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出IMBALMED方法，通过多模态数据和类平衡技术提升阿尔茨海默病的诊断和早期检测性能。

EPRBench: A High-Quality Benchmark Dataset for Event Stream Based Visual Place Recognition

EPRBench: 一种高质量的基于事件流的视觉位置识别基准数据集

Xiao Wang, Xingxing Xiong, Jinfeng Gao, Xufeng Lou, Bo Jiang, Si-bao Chen, Yaowei Wang, Yonghong Tian

机构 * School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 EPRBench提出了一种高质量的基于事件流的视觉位置识别基准数据集，结合LLM生成场景描述与多模态融合方法，提升位置识别的准确性和模型透明度。

EVA: Towards a universal model of the immune system

EVA：朝着免疫系统通用模型迈进

Scienta Team, Ethan Bandasack, Vincent Bouget, Apolline Bruley, Yannis Cattan, Charlotte Claye, Matthew Corney, Julien Duquesne, Karim El Kanbi, Aziz Fouché, Pierre Marschall, Francesco Strozzi

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；multimodal foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 EVA是首个跨物种多模态免疫学基础模型，通过整合转录组和组织学数据，提升免疫疾病研究的转化应用能力。

What does RL improve for Visual Reasoning? A Frankenstein-Style Analysis

强化学习在视觉推理中提升了什么？一种弗兰肯斯坦式分析

Xirui Li, Ming Li, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； 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 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文通过弗兰肯斯坦式分析框架，揭示强化学习在视觉推理中通过中到晚期变压器计算的系统性细化，改进了视觉到推理的对齐和推理性能，而非单纯的视觉感知增强。

AMPS: Adaptive Modality Preference Steering via Functional Entropy

AMPS: 通过功能熵实现自适应模态偏好引导

Zihan Huang, Xintong Li, Rohan Surana, Tong Yu, Rui Wang, Julian McAuley, Jingbo Shang, Junda Wu

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 AMPS通过实例感知的诊断度量和可学习模块，实现对多模态大语言模型模态偏好的自适应引导，有效调节偏好并降低生成错误率。