多模态大模型

HCSU: A Dataset and Benchmark for Fine-Grained Historical Calligraphy Style Understanding

HCSU：用于细粒度历史书法风格理解的数据集和基准测试

Yinsheng Yao, Yan Liu, Chen Ye

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） ； The Key Laboratory of Embedded System and Service Computing, Ministry of Education（教育部嵌入式系统与服务计算重点实验室） 纠错

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

AI总结 针对大视觉语言模型在书法风格细粒度理解的挑战，引入HCSU数据集，含多朝代书法家字符图像，解耦模态混合问题，提供分层审美描述及评估协议，揭示当前架构局限以推动视觉推理发展。

Comments Accepted at ECCV 2026. 17 pages, 5 figures, 5 tables

Transition Information Density: Morphological Trajectories, Synesthetic Perception, and Structured Interpolation in Neural Training (or: The Synesthetic AI)

过渡信息密度：神经训练中的形态轨迹、联觉感知和结构化插值（或：联觉人工智能）

Sam Mao

机构 * New York University（纽约大学） ； Interactive Media Arts（互动媒体艺术） 纠错

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

AI总结 介绍过渡信息密度及位置标识，基于联觉等实证背景研究。通过结构化插值训练的探针在语音/语言和语义描述媒介中维度更低，贡献相关定义、框架及实验设计，区分轨迹结构等因素。

Comments 38 pages, 9 figures, 4 tables. Empirical results from structured interpolation training across four representational mediums. Pipeline scripts, experimental data, and the Synesthesia Grid algorithm available upon reasonable request

EduArt: An educational-level benchmark for evaluating art history knowledge in large language models

EduArt：评估大型语言模型艺术史知识的教育级基准

Gianmarco Spinaci, Lukas Klic, Giovanni Colavizza

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； Villa i Tatti – The Harvard University Center for Italian Renaissance Studies（哈佛大学意大利文艺复兴研究中心（I Tatti）） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） 纠错

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

AI总结 提出EduArt基准，包含871道人工出题的艺术史题目，评估多模态大模型在不同格式和语言下的知识掌握与推理能力，发现格式显著影响表现，多选题高估模型能力。

DigitalCoach: Communication and Grounding Gaps in Human and Agentic Computer Use Coaching

DigitalCoach：人类与智能体计算机使用辅导中的沟通与基础差距

Meng Chen, Anya Ji, Tsung-Han Wu, Tobias Maringgele, David M. Chan, Alane Suhr, Amy Pavel

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 提出DigitalCoach数据集，包含72次人机辅导会话，评估模型在计算机使用教学中的表现，发现模型在解释、错误诊断和视觉基础方面存在不足。

JL1-CC&QA: Extending the JL1-CD Benchmark with Change Captioning and Question Answering

JL1-CC&QA：扩展JL1-CD基准，增加变化描述和问答

Ziyuan Liu, Ruifei Zhu, Ouqiao Ma, Yuantao Gu

机构 * Department of Electronic Engineering, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（清华大学电子工程系，北京信息科学与技术国家研究中心） ； Chang Guang Satellite Technology Co., Ltd. (CGSTL)（长光卫星技术股份有限公司） ； College of Communications Engineering, Army Engineering University of PLA（中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院） 纠错

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

AI总结 提出JL1-CC&QA多任务基准，通过变化描述和问答扩展JL1-CD，利用吉林一号卫星图像和三级标注流程，推动遥感变化理解。

Comments 10 pages, 8 figures

Aloe-Vision: Robust Vision-Language Models for Healthcare

Aloe-Vision: 面向医疗保健的鲁棒视觉-语言模型

Jaume Guasch-Martí, Enrique Lopez-Cuena, Martín Suárez-Fernández, Jordi Bayarri-Planas, Anna Arias-Duart, Dario Garcia-Gasulla

机构 * Barcelona Supercomputing Center (BSC)（巴塞罗那超级计算中心（BSC）） 纠错

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

AI总结 提出Aloe-Vision系列医疗LVLM，通过大规模高质量多模态数据微调，在保持通用能力的同时提升医疗任务性能，并引入低污染基准CareQA-Vision，揭示当前模型在临床环境中的鲁棒性挑战。

Comments MIDL 2026

Journal ref Proceedings of Machine Learning Research, Vol. 315, pp. 2404-2426, 2026

From Hallucination to Grounding: Diagnosing Visual Spatial Intelligence via CRISP

从幻觉到扎根：通过CRISP诊断视觉空间智能

Zhixing Li, Yinan Yu

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） 纠错

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

AI总结 提出CRISP诊断范式，通过一致性评估解耦感知与推理，揭示闭源模型存在度量估计不准确和未利用隐式结构表示的问题，开源模型则受限于多跳组合推理能力。

Comments Accepted to ECCV 2026

C3-Bench: A Context-Aware Change Captioning Benchmark

C3-Bench：一种上下文感知的变化描述基准

Jae-Woo Kim, Hyeongbeom Kim, Ue-Hwan Kim

机构 * Gwangju Institute of Science and Technology（光州科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出C3-Bench基准，包含51种真实变化场景的4996对图像，并首次引入LLM-as-Judge评估框架，揭示现有模型在非训练分布场景下的系统性盲点。

Comments ECCV 2026 Camera-ready version

RetiSEM: Generalising Causal Models for Fragmented Biomedical Data

RetiSEM：泛化碎片化生物医学数据的因果模型

Inam Ullah, Imran Razzak, Shoaib Jameel

机构 * University of Southampton（南安普顿大学） ； 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 提出RetiSEM框架，通过领域约束的结构方程模型从碎片化生物医学数据中恢复因果图并进行中介分析，在合成和真实数据上优于无约束基线。

AIR: Adaptive Interleaved Reasoning with Code in MLLMs

AIR: MLLMs中的自适应交错推理与代码

Cong Han, Xiaohan Lan, Haibo Qiu, Yujie Zhong

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 提出自适应交错推理框架AIR，通过强化学习训练代码增强的复杂数值计算任务，采用分组约束奖励函数和两阶段数据构建，使性能平均提升6.1个百分点。

Comments 19 pages, 4 figures

Koshur Pixel: a large-scale synthetic ocr dataset for kashmiri

Koshur Pixel：克什米尔语的大规模合成OCR数据集

Haq Nawaz Malik, Faizan Iqbal, Nahfid Nissar

专题命中 多模态评测 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 针对低资源语言克什米尔语，提出首个大规模合成OCR数据集Koshur Pixel，包含613,078个图像-文本对，采用SynthOCR-Gen框架生成，覆盖多种字体和文本粒度，并集成25种以上数据增强策略，为训练OCR系统、数字化克什米尔文本遗产提供基础资源。

Automated sign detection across the Electronic Babylonian Library: A large-scale dataset and end-to-end cuneiform OCR pipeline

电子巴比伦图书馆中的自动楔形文字符号检测：大规模数据集与端到端楔形文字OCR流水线

Wentao Che, Esteban Garcés Arias, Asim Niaz, Andreas Bender, Enrique Jiménez

机构 * Institute of Assyriology and Hittite Studies, LMU Munich（慕尼黑大学亚述学与赫梯学研究所） ； Department of Statistics, LMU Munich（慕尼黑大学统计系） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 提出基于可变形检测Transformer（DETR）的楔形文字符号检测模型，在最大标注数据集上实现28-37%的COCO指标提升，并应用于eBL语料库生成290万检测结果。

Comments Under review

Beyond 'One Language, One Script': Quantifying Orthographic Bias in Multilingual VLMs with PuMVR

超越“一种语言，一种文字”：用PuMVR量化多语言视觉语言模型中的正字法偏差

Prabhjot Singh, Bhushan Pawar, Madhu Reddiboina

机构 * RediMinds Inc.（RediMinds公司） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出PuMVR基准，通过旁遮普语三种文字的图像推理任务，量化多语言视觉语言模型中的文字依赖偏差，发现文字一致性率低至24.8%，视觉输入无法消除偏差。

Comments 22 pages, 4 figures. Accepted to the 4th Workshop on Cross-Cultural Considerations in NLP (C3NLP) @ ACL 2026

Evaluating and Enhancing Negation Comprehension in Remote Sensing MLLMs

评估与增强遥感多模态大语言模型的否定理解能力

Haochen Han, Jue Wang, Alex Jinpeng Wang, Fangming Liu

机构 * Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Central South University（中南大学） 纠错

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

AI总结 提出RS-Neg基准评估遥感MLLMs的否定理解，并设计NeFo方法通过测试时学习利用约5%未标注样本显著提升模型性能。

Comments ECCV 2026 Accepted

StylisticBias: A Few Human Visual Cues Drive Most Social Biases in MLLMs

StylisticBias: 少数人类视觉线索驱动多模态大语言模型中的大部分社会偏见

Shaghayegh Kolli, Timo Cavelius, Nafiseh Nikeghbal, Samantha Dalal, Jana Diesner

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Princeton Center for Information and Technology Policy（普林斯顿信息与技术政策中心） 纠错

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

AI总结 提出StylisticBias基准，通过控制单一视觉属性变化，发现年龄和体型主导身份层面偏见，而时尚风格等约15个属性解释近80%的偏见变化，偏见集中于少数视觉线索。

Comments Accepted to the non-archival workshops AI4Good and Culture x AI at ICML 2026

NRITYAM: Language Models Meet Art and Heritage of Dance

NRITYAM：语言模型遇见舞蹈的艺术与遗产

Punit Kumar Singh, Niladri Ghosh, Advait Joshiınst, Shailee Choudhary, Michael Färber, Haiqin Yang

机构 * Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； New Delhi Institute of Management（新德里管理学院） ； Technische Universität Dresden（德累斯顿工业大学） ； Ramakrishna Mission Vivekananda Educational and Research Institute（罗摩克里希纳传道会维韦卡南达教育与研究学院） ； Indian Institute of Technology（印度理工学院） ； Swami Vivekananda Institute of Technology（斯瓦米·维韦卡南达技术学院） ； GuangDong Engineering Technology Research Center of Edge Intelligence（广东省边缘智能工程技术研究中心） 纠错

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

AI总结 提出NRITYAM基准，包含9,260个跨12语言的文化问答对，评估语言模型对全球舞蹈传统的文化理解能力，涵盖多种模型类型。

Comments 18 pages, 12 figures, in ECML_PKDD'26

HRDX: A Large-Scale Vector HD-Map Dataset

HRDX：大规模矢量高清地图数据集

Sahith Reddy Chada, Isht Dwivedi, Nirav Savaliya

机构 * Honda Research Institute US（本田美国研究院） 纠错

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

AI总结 提出HRDX大规模矢量高清地图数据集，覆盖1400公里驾驶数据，含10类地图元素和20多种属性，并引入复合评分评估几何与属性准确性。

Comments https://usa.honda-ri.com/hrdx

Adapting Reinforcement Learning with Chain-of-Thought Supervision for Explainable Detection of Hateful and Propagandistic Memes

利用思维链监督的强化学习进行仇恨和宣传模因的可解释检测

Mohamed Bayan Kmainasi, Mucahid Kutlu, Ali Ezzat Shahroor, Abul Hasnat, Firoj Alam

机构 * Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） ； Qatar University（卡塔尔大学） 纠错

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

AI总结 提出基于强化学习的后训练方法，结合任务特定奖励和组相对策略优化（GRPO），提升思考型多模态大语言模型在仇恨和宣传模因检测中的分类性能和解释质量。

MinhwaNet: Faithful but Insufficient Object Grounding in Korean Folk Painting

MinhwaNet: 韩国民俗画中忠实但不足的对象定位

Joonhyung Bae

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出MinhwaNet，通过部分级检测器生成对象证据图，发现韩国民俗画中符号列表不足以预测画作类型，而符号布局更重要，揭示了忠实但不足的解离现象。

Where Does the Answer Come From? Benchmarking View-Level Visual Evidence Identification in Multi-View MLLMs for Autonomous Driving

答案从何而来？面向自动驾驶的多视角MLLMs中视角级视觉证据识别基准

Yimu Wang, Yee Man Choi, Barry Zhang, Mozhgan Nasr Azadani, Sean Sedwards, Krzysztof Czarnecki

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 针对多视角自动驾驶场景，提出一个基准测试，评估多模态大模型在视觉问答中识别支持性相机视角的能力，包含122个冲突中心问题对，并区分视角选择与答案正确性。

TABVERSE: Benchmarking Cross-Format Table Understanding in LLMs and VLMs

TABVERSE：大语言模型与视觉语言模型中跨格式表格理解的基准测试

Momina Ahsan, Sarfraz Ahmad, Ming Shan Hee, Roy Ka-Wei Lee, Preslav Nakov

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Singapore University of Technology and Design (SUTD)（新加坡科技设计大学） 纠错

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

AI总结 提出TABVERSE基准，通过控制表格内容、跨多种结构格式（HTML、Markdown、LaTeX）和渲染图像，系统评估LLM和VLM在问答、结构理解和结构重建任务中的表现，发现表示格式显著影响表格理解能力。

Comments 24 pages, 18 tables, 16 figures, Submitted to ARR May 2026

ChinaHeritaQA: A Culturally-Grounded Visual Question Answering Dataset for World Heritage Sites in China

ChinaHeritaQA：面向中国世界遗产地的文化基础视觉问答数据集

Yi Zhang, Bolei Ma, Yong Cao, Chengyan Wu, Daniel Hershcovich, Anna-Carolina Haensch

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； FAU Erlangen-Nuremberg（埃尔朗根-纽伦堡大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； University of Tübingen & Tübingen AI Center（图宾根大学与图宾根人工智能中心） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

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

AI总结 提出ChinaHeritaQA多模态基准数据集，包含2279张图像和14133个双语多项选择题，覆盖七个认知维度，评估视觉语言模型在中国世界遗产上的文化推理能力。

DAL-PCQA: Enabling Distortion-Level and Language-Driven Reasoning for Point Cloud Quality Assessment

DAL-PCQA：实现点云质量评估的失真级别与语言驱动推理

Swarna Chakraborty, Gabriel De Castro Araújo, Syeda Tasmi Faria, Marcelo M. Carvalho, Mylene C. Q. Farias

机构 * University of Brasília（巴西利亚大学） 纠错

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

AI总结 提出DAL-PCQA数据集，通过多级失真标签、质量类别和自然语言描述，结合零样本与微调多模态模型，实现可解释的点云质量评估。

Comments Accepted at Qomex 2026

A Dataset for Dynamic Human Preferences for Vision Language Models

面向视觉语言模型的动态人类偏好数据集

Hannah Gao, Dylan Hadfield-Menell, Rachel Ma

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出一个评估视觉语言模型理解动态人类偏好能力的基准，通过自动化管道生成包含图像依赖变化的数据集，并评估了现有模型。

ArmorOCR: Grounded Adversarial Visual Perception via Observation-Transferred Self-Distillation

ArmorOCR：基于观测迁移自蒸馏的 grounded 对抗性视觉感知

Linhan Cao, Siyuan Li, Jun Lan, Liangbo He, Guannan Li, Xiaolei Huang, Jun Jia, Shuheng Zhou, Huijia Zhu, Weiqiang Wang, Wei Sun

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

AI总结 本文提出ArmorOCR两阶段训练框架，结合OPSD与GRPO，推出含390幅图像的AdvSpot基准，可提升对抗性OCR感知能力并保留通用OCR性能

PCQA-R1: Advancing Generalized 3D Point Cloud Quality Assessment with Reinforcement Learning

PCQA-R1：基于强化学习的通用三维点云质量评估方法

Kangning Ye, Yunhao Li, Sijing Wu, Yucheng Zhu, Guangtao Zhai

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

AI总结 本文提出首个用于三维点云质量评估的强化学习LMM PCQA-R1，基于GRPO策略构建PCQA-CoT数据集并引入高斯 proximity 奖励，在跨数据集泛化和域内准确率上表现优异。

A systematic review of machine learning techniques to address diagnosis and treatment of autism: challenges and opportunities

解决自闭症诊断与治疗的机器学习技术系统综述：挑战与机遇

Rafael Muñoz-Terol, Jesús Peral, Sandra Amador, David Gil

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

AI总结 本系统综述分析2017-2023年55项研究，探究ML在ASD诊断治疗的应用，指出监督学习为主、深度学习作用扩大，需整合多模态数据并加强跨学科合作。

Comments 17 pages, 8 figures

Journal ref A systematic review of machine learning techniques to address diagnosis and treatment of autism: challenges and opportunitie. Heliyon 12(1), e44359, 2026

CACSurv: Concordance-Aligned Comparative Learning with Large Language Models for Cancer Survival Prediction

CACSurv：基于大型语言模型的一致性对齐比较学习用于癌症生存预测

Tianqi Xiang, Qixiang Zhang, Xinpeng Ding, Yi Li, Xiaomeng Li

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

AI总结 该研究针对癌症生存预测中LLM时间回归的公式与监督不匹配问题，提出CACSurv框架，构建TCGA-SurvReport基准，在6个TCGA癌症队列上的平均C指数达0.722，显著优于现有模型与基线。

Multi-scale Decomposed Convolution Refinement Network for Visible-Infrared Person Re-Identification

用于可见光-红外行人重识别的多尺度分解卷积细化网络

Mingsheng Zheng, Zirui Jiang, Bo Liu, Yupeng Chen, Jun Zhang, Kai Zhao

机构 * School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语言认知计算联合国际研究实验室） 纠错

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

AI总结 针对可见光-红外行人重识别的跨模态差异与判别能力不足问题，提出MDCRNet网络，结合HDCA模块与JDML损失，在SYSU-MM01和RegDB数据集上取得最优性能。

Comments 15 pages, 4 figures. Accepted for publication in the LNCS proceedings of ICONIP 2026

Dear Algo: A Precision-First Agentic Intent Layer for Unified Search and Recommendation

Dear Algo：面向统一搜索与推荐的精准优先智能体意图层

Rui Wang, Jiazhou Wang, Zheng Wei, Chenglin Lu, Fangcheng Sun, Ivy Sun, Jin Sun, Hui Geng, Lillian Zhang, Chao Yang, Lei Chen, Shahin Sefati, Reem Helou, Joe Zhou, Babak Shakibi, Yiyi Pan, Bi Xue, Hong Yan, Shujian Bu

机构 * Meta Platforms Inc.（元平台公司） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 该研究提出面向统一搜索与推荐的精准优先智能体意图层Dear Algo，将多类型意图编译为可执行计划，实验显示其在精度、候选数量及用户相关性上均优于基线。