多模态大模型

Auditable agentic AI for evidence-grounded thyroid ultrasound diagnosis and reporting

用于循证甲状腺超声诊断与报告的可审计智能体AI

Haifan Gong, Shiyu Chen, Bodong Wang, Yuqi Wang, Shijie Wang, Guoliang You, Xinyu Xiong, Haowei Wang, Mingzhi Mao, Dexing Kong, Qinghua Liu, Wei Lou, Fei Chen, Guanbin Li

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） ； School of Software Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学软件工程学院） ； School of Mathematical Sciences, Zhejiang University（浙江大学数学科学学院） ； Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院） ； Zhujiang Hospital, Southern Medical University（南方医科大学珠江医院） ； College of Mathematical Medicine, Zhejiang Normal University（浙江师范大学数学医学院） 纠错

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

AI总结 本文提出可审计的智能体AI系统ThyroidXAgent，基于多中心数据集开发，可协同完成甲状腺超声诊断多任务，提升分类准确率与报告一致性，缩短耗时，支持临床医生修正。

Comments Under review

JieZi: A Large-Scale Expert-Audited Dataset and Benchmark for Ancient Chinese Character Exegesis

JieZi：用于古文字训诂的大规模专家审核数据集与基准

Ran Li, Huiguo He, Jiahuan Cao, Junle Liu, Hiuyi Cheng, Lianwen Jin

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 本文针对古文字训诂研究缺乏结构化数据与基准的问题，提出ACCE任务，构建JieZi-Dataset与JieZi-Bench，实验发现多模态大模型在古文字训诂的高阶任务上表现不佳，微调后性能显著提升。

Comments 19 pages, 13 figures. Accepted to the Dataset Track of ACM Multimedia 2026 for oral presentation

CARE: Confidence-Aware Reasoning for Reliable Medical VQA

CARE：用于可靠医学视觉问答的置信感知推理

Yuetian Du, Yucheng Wang, Zhenyuan Chen, Luyuan Chen, Rongyu Zhang, Jinjian Zhang, Wei Zhou, Zhijie Xu, Ming Kong, Zhan Zhou, Jie Liu, Qiang Zhu

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； University of Michigan（密歇根大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对医学多模态大语言模型的置信度校准问题，提出CARE框架，通过双阶段流程优化准确率与校准度，在三个医学VQA基准上取得最优性能，为临床决策支持提供可信基础。

Comments Accepted by MICCAI 2026

ECHO: A Locally-Deployable Agentic Health Assistant with Temporal Memory, Safety Guardrails, and Speech Assessment

ECHO：具备时序记忆、安全护栏与语音评估功能的本地可部署智能体式健康助手

Abdulkadir Külçe, Alihan Esen, Çağla Fikir, Berke Kurt, Kuzey Arar, Gökhan Ercan, Faik Boray Tek

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

AI总结 本文提出具备时序记忆、安全护栏与语音评估功能的本地可部署智能体式健康助手ECHO，其核心聊天机器人、安全层、语音评估模块均达特定性能指标，且可在消费级硬件运行，符合数据保护法规。

Comments 5 pages

CircuitReason-1k: Benchmarking Long-Horizon Visual-to-Symbolic Reasoning inElectrical Circuits

CircuitReason-1k：电路中的长程视觉到符号推理基准测试

Xinqi Yang, Kang An, Tengyue Wang, Zhongyu Yang, Chenxu Du, Yuanchi Zhu, Hebao Zhu, Ziliang Wang, Faqiang Qian, Yunli Yang, Qibing Ren

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

AI总结 CircuitReason-1k是含1000个真实教材电路问题的基准，用于评估多模态模型的长程视觉到符号推理，现有模型在长程问题上表现差，该基准为相关测试提供了聚焦平台。

CADEngBench: It Looks Like CAD, but Does It Work? Evaluating Parametric Design, Assembly Reasoning, and Physics Simulation

CADEngBench：它看起来像CAD，但真的能用吗？——参数化设计、装配推理与物理仿真的评估

Harmanjot Singh, Abhra Dubey, Jorge Alejandro Amador Herrera

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

AI总结 本文提出CADEngBench双轨基准，从参数化设计、装配推理等维度评估8种多模态代码模型，发现编辑现有CAD更易，复杂编辑与匹配FEA仍难，装配预测存在缺陷，强调CAD评估需关注工程行为而非外观。

Compositional Cross-Modality Translation via Whole-Volume Multitask Latent Flow Matching

基于全容积多任务潜在流匹配的组合跨模态医学图像转换

Daniele Molino, Alessio Zoboli, Camillo Maria Caruso, Valerio Guarrasi, Paolo Soda

机构 * Università Campus Bio-Medico di Roma（罗马 Campus Bio-Medico 大学） ； Umeå University（于默奥大学） ； UniCamillus – Saint Camillus International University of Health Sciences（UniCamillus – 圣卡米勒斯国际健康科学大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出基于全容积多任务潜在流匹配的方法，解耦容积先验与跨模态映射目标，训练单个多任务模型实现跨/模态内转换，在全容积处理、零样本泛化等方面优于基线，为合成系统泛化提供可扩展途径。

Comments Accepted ad Sashimi 2026

Beyond Pixels: Benchmarking and Reward-Based Assessing Framework for Visual Spatial Aesthetics

SA-IQA: 重新定义空间美学的图像质量评估：多维奖励

Yuan Gao, Jin Song, Yiyun Fei, Gongzhe Li, Ruigao Yang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 SA-IQA通过多维奖励框架系统评估室内场景的美学质量，利用SA-BENCH基准提升AIGC生成流程和图像质量。

Comments Accepted to CVPRW 2026. Code: https://github.com/AlibabaResearch/SA-IQA

HyperFake: Hyperspectral Reconstruction and Attention-Guided Analysis for Advanced Deepfake Detection

HyperFake：用于高级深度伪造检测的高光谱重建与注意力引导分析

Pavan C Shekar, Pawan Soni, Vivek Kanhangad

机构 * Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Indore（印度理工学院印度尔分校电子工程系） 纠错

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

AI总结 HyperFake是首个利用高光谱成像重建的深度伪造检测方法，通过改进的MST++架构、光谱注意力机制与EfficientNet分类器，从RGB视频重建31通道高光谱数据，实现了更准确且泛化性更强的深度伪造检测。

Comments 6 pages, 3 figures, 1 table. Preliminary results on FaceForensics++ dataset. First approach to use hyperspectral reconstruction for deepfake detection

UHP Detection: LVLMs have their Unique Hallucination Pattern in the Consistency Space

UHP检测：大型视觉语言模型（LVLMs）在一致性空间中具有独特的幻觉模式

Amir Mohammad Ezzati, Kiyan Rezaee, Bardiya Kariminia, Mohamad Amin Yousefi, Asal Mohammadjafari Mamaqani, Behrad Samimi, Mohammad Hossein Rohban

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

AI总结 本研究针对LVLMs的幻觉问题，提出UHP检测框架，通过图像与文本扰动模态、陈述与否定逻辑极性构建四组一致性特征，训练分类器，在AMBER和PhD数据集上显著优于现有基线。

Comments 12 pages

Similarity Weighted Aggregation with Global Differential Privacy for Federated Brain Lesion Segmentation

面向联邦脑病灶分割的结合全局差分隐私的相似度加权聚合

Muhammad Irfan Khan, Eero Lehtonen, Joni Obradovic, Elina Kontio, Esa Alhoniemi, Suleiman A. Khan, Mojtaba Jafaritadi

机构 * Turku University of Applied Sciences（图尔库应用科学大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出DP-SimAgg框架，结合相似度加权聚合与服务器端差分隐私，在FeTS 2022数据集上验证其可在保护隐私的同时保持脑病灶分割的竞争力性能。

Deep Learning for Retinal Degeneration Assessment: A Comprehensive Analysis of the MARIO Challenge

利用深度学习评估视网膜退化：对MARIO挑战的全面分析

Rachid Zeghlache, Ikram Brahim, Pierre-Henri Conze, Mathieu Lamard, Mohammed El Amine Lazouni, Zineb Aziza Elaouaber, Leila Ryma Lazouni, Christopher Nielsen, Ahmad O. Ahsan, Matthias Wilms, Nils D. Forkert, Lovre Antonio Budimir, Ivana Matovinović, Donik Vršnak, Sven Lončarić, Philippe Zhang, Weili Jiang, Yihao Li, Yiding Hao, Markus Frohmann, Patrick Binder, Marcel Huber, Taha Emre, Teresa Finisterra Araújo, Marzieh Oghbaie, Hrvoje Bogunović, Amerens A. Bekkers, Nina M. van Liebergen, Hugo J. Kuijf, Abdul Qayyum, Moona Mazher, Steven A. Niederer, Alberto J. Beltrán-Carrero, Juan J. Gómez-Valverde, Javier Torresano-Rodríquez, Álvaro Caballero-Sastre, María J. Ledesma Carbayo, Yosuke Yamagishi, Yi Ding, Robin Peretzke, Alexandra Ertl, Maximilian Fischer, Jessica Kächele, Sofiane Zehar, Karim Boukli Hacene, Thomas Monfort, Béatrice Cochener, Mostafa El Habib Daho, Anas-Alexis Benyoussef, Gwenolé Quellec

机构 * University of Western Brittany, Brest, France ； University of Tlemcen, Algeria ； Ophthalmology Department, CHRU Brest, Brest, France ； Imperial College London, United Kingdom ； Biomedical Engineering, Graduate School of Medicine, The University of Tokyo, Tokyo, Japan ； Evolucare Technologies, France ； College of Computer Science, Sichuan University, China ； Medical University of Vienna, Austria ； TNO, The Hague, The Netherlands ； Image Sciences Institute, UMC Utrecht, Utrecht, The Netherlands ； Johannes Kepler University Linz, Austria ； University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering ； Department of Radiology, University of Calgary, Calgary, AB, Canada ； Biomedical Engineering Graduate Program, University of Calgary, Calgary, AB, Canada ； Hotchkiss Brain Institute, University of Calgary, Calgary, AB, Canada ； Alberta Children’s Hospital Research Institute, University of Calgary, Calgary, AB, Canada ； Department of Pediatrics, University of Calgary, Calgary, AB, Canada ； Department of Community Health Sciences, University of Calgary, Calgary, AB, Canada ； Department of Clinical Neuroscience, University of Calgary, Calgary, AB, Canada ； University of Calgary, Calgary, AB, Canada ； German Cancer Research Center (DKFZ) Heidelberg, Division of Medical Image Computing, Germany ； Medical Faculty Heidelberg, Heidelberg University, Germany ； Biomedical Image Technologies (BIT), ETSI Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid, Spain ； Ophthalmology Service of the Provincial Ophthalmic Institute, Hospital Universitario Gregorio Marañón, Madrid, Spain ； University of Edinburgh, Scotland ； Lung Institute, Faculty of Medicine, Imperial College London, United Kingdom ； Hawkes Institute, Department of Computer Science, University College London, London, United Kingdom 纠错

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

AI总结 本文通过MARIO挑战展示了深度学习在AMD监测中的应用，验证了AI在检测AMD进展方面的有效性，但尚未实现对未来演变的预测。

Comments MARIO-MICCAI-CHALLENGE 2024

MMHBench: A Multi-Perspective Benchmark for Mental Health Understanding in Long-Form Videos

MMHBench：用于长视频心理健康理解的多视角基准测试集

Jinpeng Hu, Erqiang Wang, Shan Wang, Zhuo Li, Peipei Song, Xun Yang, Meng Wang

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

AI总结 本文提出MMHBench多视角心理健康理解基准，含268个长视频与2184条问题，采用MAQG框架生成问题，评估22个多模态大语言模型后发现该任务仍具挑战性。

SciFigQual-Bench: A Benchmark for Scientific Figure Quality Assessment with Full-Manuscript Context

SciFigQual-Bench：面向全文本上下文的科学图片质量评估基准

Zihan Deng, Chuanzhi Xu, Huiqi Liang, Haoyang Li, Xiaozhen Zhong, Lequan Yu

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

AI总结 本文针对现有科学图片质量评估方法的不足，构建了SciFigQual-Bench基准，设计SFQ-Agent框架实现自动化评估，实验显示其在eval1200子集上表现优于主流方案。

Comments † Equal contribution. Affiliations: 1: The University of Hong Kong 2: The University of Sydney 3: University of Electronic Science and Technology of China Corresponding authors: Zihan Deng (zhdeng@hku.hk), Chuanzhi Xu (chuanzhi.xu@sydney.edu.au) Project page: https://frankdengai.github.io/SciFigQual-Bench Source code & dataset: https://github.com/FrankDengAI/SciFigQual-Bench

CG-World: A Large-Scale World-State Dataset and Protocol for World Models

CG-World：面向世界模型的大规模世界状态数据集与协议

Yiming Cai, Fangjie Yu, Meiqing Yu, Ziyue Shi, Pengfei Yuan, Yong Guo

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

AI总结 CG-World是源自工业计算机图形流水线的大规模世界状态数据集，含约85万时间对齐片段，支持干预学习与反事实推理，经评估可为世界模型相关任务提供结构化监督，拟打造共享数据基础设施。

SMSP: A Plug-and-Play Strategy of Multi-Scale Perception for MLLMs to Perceive Visual Illusions

SMSP：多尺度感知的插件策略用于MLLMs感知视觉错觉

Jinzhe Tu, Ruilei Guo, Zihan Guo, Junxiao Yang, Shiyao Cui, Minlie Huang

机构 * The Conversational AI (CoAI) group, DCST, Tsinghua University（清华人工智能（CoAI）小组，DCST，清华大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SMSP策略，通过抑制高频背景以提升MLLMs对视觉错觉的识别能力，实验表明其显著提高模型性能。

Seen, Said, or Forgotten? A Causal Audit of Visual KV Memory Across Dialog Turns

看过、说过还是被遗忘了？跨对话轮次的视觉键值记忆因果审计

Hong Chen, Kang Chen, Yuxuan Fan, Bo Wang, Yubo Gao, Yuanlin Chu, Xuming Hu

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

AI总结 研究跨对话轮次视觉键值记忆何时可安全遗忘，提出因果视觉记忆审计框架，通过在VisDial和ConvBench上实验发现当前注意力对未来有用区域排名不佳，揭示安全遗忘受低未来视觉依赖性或特定事实语言表达支持而非低当前注意力。

OPERA: Offline Policy-guided Expert Routing and Adaptation for Universal Biomedical Image Analysis

OPERA：用于通用生物医学图像分析的离线策略引导专家路由与适应

Zihan Li, Feiyang Liu, Dandan Shan, Ruibo Wang, Qingqi Hong

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

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

AI总结 研究针对生物医学图像分析中分布变化阻碍模型部署的问题，提出OPERA多智能体集成框架，通过离线策略学习专家权重分配，结合多种机制协调智能体，经多数据集评估，有效提升性能与校准质量，为可部署生物医学AI提供实用路径。

Comments Accepted by ACM MM 2026. 18 pages

Filling Before Advancing: Capability-Gap-Driven Post-Training for Scenario-Specialized Remote Sensing MLLMs

推进前填充：能力差距驱动的场景专用遥感多模态大语言模型的训练后处理

Yuheng Zong, Minghua Wang, Xin Zhao, Zhi-Hui Zhan, Antonio Plaza, Jon Atli Benediktsson

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

AI总结 针对地球观测应用中遥感多模态大语言模型因高质量数据稀缺和能力覆盖不完整难以实现细粒度场景专业化的问题，提出能力差距驱动的推进前填充（FBA）方法，经实验验证其效果优于其他方法，提升了模型在相关基准上的表现。

DSCH-Loss: A Dynamic Semantic Channel Objective for Deep Semantic Hashing

DSCH损失：用于深度语义哈希的动态语义通道目标

Tobias J. Bauer, Christian Riess, Daniel Loebenberger, Christian Bergler

机构 * aFraunhofer Institute for Applied 纠错

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

AI总结 研究语义哈希方法，提出动态语义通道哈希（DSCH）损失函数，通过动态调整语义通道避免损失景观不连续性，采用考虑平局的mAP评估，实验表明DSCH训练的模型在多任务中表现优异，优于其他现有损失函数。

Comments 12 pages, 3 figures, 9 tables

DecoupleMix: Decoupled Ratio Search and Convex Allocation for Scalable VLM Data Recipes

DecoupleMix：用于可扩展视觉语言模型数据配方的解耦比率搜索和凸分配

Jiahao Xie, Zhongbin Guo, Qianle Wang, Ruiqi Lu, Dongling Xiao, Wanxuan Sun, Cheng Yang

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 该研究针对视觉语言模型数据构建缺乏原则性标准的问题，提出DecoupleMix框架，将其解耦为类间比率搜索和类内凸分配两个子问题，实验证明该方法优于启发式基线，且最优比率可跨规模转移，提升了VLM竞争力。

Spatial-IQ: Deconstructing Spatial Intelligence via Hierarchical Capability Tests

空间智商：通过分层能力测试解构空间智能

Patrick Rim, Tom Long, Ekta Prashnani, Ruth Rosenholtz, Ben Boudaoud, Peter Xenopoulos, Alex Wong, Joohwan Kim, Jae-Hyun Jung

机构 * NVIDIA Research（英伟达研究院） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型空间推理能力不足问题，提出Spatial-IQ分层诊断框架，分解物体计数任务为子任务，生成数据集评估模型，发现模型存在问题，且用思维链监督和强化学习训练可提升模型表现。

TextRich: A Multi-Domain Benchmark for Detecting AI-Generated Text-Rich Images from GPT-Image-2

一个用于检测 GPT-Image-2 生成的含丰富文本图像的多领域基准

Yijin Wang, Shuyi Wang, Wenhan Zhang, Yuqi Ouyang

机构 * College of Computer Science（计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 针对现有基准缺乏文本丰富图像检测的问题，构建了包含8602张图像、覆盖6个类别的多领域基准，评估5种检测器，发现性能高度依赖领域且易受JPEG压缩影响。

AutoMat: Enabling Automated Crystal Structure Reconstruction from Microscopy via Agentic Tool Use

AutoMat：通过智能工具使用实现从显微镜图像自动重建晶体结构

Yaotian Yang, Yiwen Tang, Yizhe Chen, Xiao Chen, Jiangjie Qiu, Hao Xiong, Haoyu Yin, Zhiyao Luo, Yifei Zhang, Sijia Tao, Wentao Li, Qinghua Zhang, Yuqiang Li, Wanli Ouyang, Bin Zhao, Xiaonan Wang, Fei Wei

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

AI总结 研究旨在从有噪声的STEM投影重建晶体结构，提出AutoMat智能控制器，通过闭环验证和多模块组合实现。引入基准数据集评估，结果显示其性能优于现有方法，建立了从微观到原子尺度建模的途径。

Comments The code and dataset are publicly available at https://github.com/yyt-2378/AutoMat and https://huggingface.co/datasets/yaotianvector/STEM2Mat

Adversarial Style Optimization: Enhancing VLM Jailbreaks by GRPO-based Stylistic Triggers Optimization

对抗风格优化：通过基于GRPO的风格触发优化增强VLM越狱

Bingjun Luo, Jialin Guo, Yue Yao, Xinpeng Ding

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Shandong University（山东大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 研究MLLMs安全对齐易受越狱攻击问题，提出基于GRPO的对抗风格优化（ASO）方法，通过优化风格触发增强视觉越狱，实验证明该方法显著提高攻击成功率，凸显风格偏差对MLLMs红队测试的作用。

Comments Accepted by CVPR 2026 (Oral)

CRAG-MM-Diagnostics: Enabling Stage-Wise Analysis of Knowledge-Intensive VQA

CRAG-MM诊断：实现对知识密集型视觉问答的逐阶段分析

Hanseok Oh, Parishad BehnamGhader, Benno Krojer, Hyunji Lee, Paul Liang, Siva Reddy, Verna Dankers

机构 * New York University（纽约大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究知识密集型视觉问答流程，引入CRAG-MM-Diagnostics诊断基准，通过逐阶段数据注释分离子问题，评估VLM并进行细粒度分析，指出知识检索和推理是主要瓶颈，还提出改进流程提升准确率。

Comments Accepted to ECCV 2026

SCoPE: Shift-Aware Speaker-Conditioned Priors for Emotion Recognition in Conversations

SCoPE：用于对话中情感识别的转移感知说话者条件先验

Burak Can Kaplan, Stefan Wermter

机构 * University of Hamburg（汉堡大学） 纠错

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

AI总结 针对对话情感识别中现有方法的局限，提出SCoPE模块，利用说话者情感历史建模先验，纳入情感转移预测并采用转移感知融合机制，在多模态IEMOCAP数据集上取得优于现有模型的性能。

Comments Under review at Cognitive Computation

STEMTOX: From Collaborative Tags to Fine-Grained Toxic Meme Detection via Entropy-Guided Multi-Task Learning

STEMTOX：通过熵引导的多任务学习从社交标签到细粒度有毒迷因检测

Subhankar Swain, Naquee Rizwan, Vishwa Gangadhar S, Nayandeep Deb, Animesh Mukherjee

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

AI总结 本文提出TOXICTAGS数据集及STEMTOX框架，通过熵引导的多任务学习整合社交标签生成与分类，提升多模态内容审核性能。

PathReportEval: A Systematic Benchmark for Pathology Report Generation

PathReportEval：病理学报告生成的系统基准测试

Suryakant Singh, Sejuti Majumder, Beatrice Knudsen, Joel Saltz, Prateek Prasanna

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

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

AI总结 针对病理学报告生成难以衡量进展的问题，提出标准化基准测试和评估框架，用三种编码器在三个数据集上评估四种方法，引入临床报告质量评分（CRQS），揭示模型和编码器差异，为病理学报告生成评估奠定可重复基础。

Relay-Bench: Evaluating LLMs on Multi-Domain Reasoning Chains

Relay-Bench：评估大语言模型在多领域推理链上的表现

Liam Swayne

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

AI总结 Relay-Bench是用于评估大语言模型在多领域推理链能力的基准测试，测试集含复合问题，涵盖多领域，模型使用无限制，鼓励利用工具，领先模型GPT-5.5（xHigh）得分43.3%，问题由两到十三个子问题组成，无需多模态输入输出。

Comments 21 pages, 7 figures