多模态大模型

CLBench-V: Evaluating Multimodal Context Learning from Grounding to Knowledge Acquisition

CLBench-V：评估从基础到知识获取的多模态上下文学习

Lai Wei, Chengqi Li, Jiapeng Li, Ruina Hu, Yue Wang, Weiran Huang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城创新中心） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 研究多模态上下文学习问题，引入CLBench-V基准，围绕上下文基础、新信息应用和新知识学习三个维度组织任务，结合公共基准与新数据集，经自动化程序构建，测试六个模型，分析相关因素，揭示多模态上下文学习远未饱和及各模型表现情况。

KuaiLive-M3: A Multi-Modal, Multi-Domain, and Multi-Feedback Dataset for Live Streaming Recommendation

KuaiLive-M3：用于直播推荐的多模态、多领域和多反馈数据集

Ke Guo, Changle Qu, Jiayaqi Cheng, Xiao Zhang, Shijun Wang, Xiaoyu Zhang, Xueliang Wang, Le Zhang, Lantao Hu, Jun Xu

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)

AI总结 针对现有直播数据集的局限，引入KuaiLive-M3数据集，它涵盖多领域用户交互及多模态内容，有丰富反馈记录。基于此建立多种推荐基准，经实验验证其为直播推荐研究提供了有挑战且现实的基准，凸显相关研究要点。

Novel Claim or Déjà Vu? Rethinking "Contamination-Free'' Dynamic Evaluation for Multimodal Automated Fact-Checking

新主张还是似曾相识？重新思考多模态自动事实核查的“无污染”动态评估

Haorui He, Xinwen Chen, Dacheng Wen, Reynold Cheng, Francis C. M. Lau, Yupeng Li

机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Normal-Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院） 纠错

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

AI总结 研究多模态自动事实核查中基准的污染风险，通过实证研究静态和动态基准，发现动态评估虽能减少但不能消除污染，新主张可多种方式验证，污染会致性能膨胀和排名扭曲，为可信评估提供实用指南。

Comments Accepted at ACM Multimedia (ACM MM), 2026

Zero-Shot Mission-Level Evaluation for Aerial MLLM Agents

用于空中多模态大语言模型智能体的零样本任务级评估

Suman Navaratnarajah, Taehyoung Kim, Jona Ruthardt, Ishaan Bhimwal, Ryousuke Yamada, Yannik Blei, Wolfram Burgard, Yuki M Asano

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

AI总结 研究空中MLLMs在零样本下解决长期具身任务的能力，引入MissionBench基准，含120个任务。对比22个模型与人类表现，发现模型成功率低，虽规模扩大有收益，但任务级能力需协调多种能力，凸显具身AI改进的前景与风险。

Comments Preprint

MultAttnAttrib: Training-Free Multimodal Attribution in Long Document Question Answering

MultAttnAttrib：长文档问答中的无训练多模态归因

Dang Quang Thien Tran, Quang V. Dang, Vinamra Tyagi, Sai Soorya Rao Veeravalli, Trang Nguyen, Ryan A. Rossi, Franck Dernoncourt, Nedim Lipka, Koustava Goswami, Samyadeep Basu

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

AI总结 提出无训练归因方法MultAttnAttrib，利用模型预填充、选定注意力头和校准阈值定位证据，并构建多模态归因基准MultAttrEval，实验表明其优于多种方法，匹配GPT 5.4且延迟降低至1/7。

Comments 25 pages (8 main, 17 references + appendix), 15 figures

BanglaMemeEvidence: A Multimodal Benchmark Dataset for Explanatory Evidence Detection in Bengali Memes

孟加拉语模因证据：用于孟加拉语模因中解释性证据检测的多模态基准数据集

Fatema Tuj Johora Faria, Mukaffi Bin Moin, Md. Mahfuzur Rahman, Pronay Debnath, Asif Iftekher Fahim, Faisal Muhammad Shah

机构 * Ahsanullah University of Science and Technology（阿山努拉科技大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在检测孟加拉语模因中解释其含义和幽默的特定句子，介绍了混合任务MemeEvidenceDetect，提出数据集BanglaMemeEvidence及多模态框架BengaliMemeEvidenceNet，实验验证了框架有效性，推动低资源语言模因分析。

Comments Accepted at 6th International Conference on Innovations in Computational Intelligence and Computer Vision (ICICV 2026)

DMV-Bench: Diagnosing Long-Horizon Multimodal Agents' Visual Memory with Incidental Cue Injection

DMV-Bench: 通过偶然线索注入诊断长程多模态智能体的视觉记忆

Yujin Tang, Chenming Shang, Ruize Xu, Nikhil Singh

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

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

AI总结 提出首个交互式多模态智能体视觉记忆基准DMV-Bench，基于双编码理论设计DualMem架构，在长链任务中优于现有方法。

Comments 16 pages

A Surface-based Multimodal Framework for Multitask Analysis in Alzheimer's Disease

基于表面的多模态框架用于阿尔茨海默病的多任务分析

Shuo Huang, Jianwei Zhang, Lujia Zhong, Jiaxin Yue, Yihao Xia, Xinkai Wang, Yonggang Shi

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

AI总结 提出一种增强的球形数据驱动多模态框架，通过球形扩散模型生成配对皮层厚度和Tau PET SUVR数据，结合对比学习和上下文学习，实现多任务分类与回归，在ADNI数据集上优于六种基线模型。

Comments 11 pages, 3 figures

VoLN: Vision-Only Long-Horizon Navigation---Paradigm, Benchmark, and Method

VoLN：仅视觉的长距离导航——范式、基准和方法

Jiabin Lou, Haopeng Wang, Yuanshuai Wang, Xinyu Liu, Xuxin Lv, Yuxin Guo, Lei Huang, Rongye Shi, Wenjun Wu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） 纠错

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

AI总结 研究提出仅视觉的长距离导航（VoLN）范式，通过VoLN-UAV基准及VoLN-MLLM基线进行实例化。在五个环境测试未见分割中评估，揭示了长距离导航在证据整合、目标匹配和闭环稳定性方面的挑战。

Comments 10 pages, 7 figures, 2 tables. Project page: https://admire-ljb.github.io/VoLN-UAV/

SSMNBench: Diagnosing Image-based Cross-View Human-Object Understanding via Single-View Sufficiency and Multi-View Necessity

SSMNBench: 通过单视图充分性与多视图必要性诊断基于图像的跨视角人-物理解

Tianchen Guo, Chen Liu, Ling Chen, Xin Yu

机构 * The University of Queensland（昆士兰大学） ； Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（阿德莱德大学澳大利亚机器学习研究所） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Follow Me AI Pty LTD（Follow Me AI有限公司） 纠错

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

AI总结 提出SSMNBench基准，通过单视图充分性(SVS)和多视图必要性(MVN)任务分类，诊断MLLM在跨视角人-物理解中的视觉干扰退化和跨视角融合失败问题。

Comments European Conference on Computer Vision (ECCV). 32 pages, 10 figures. The code is available at: $ \href{https://github.com/gtc-gh/SSMNBench}{\text{SSMNBench}} $

MVEB: Massive Video Embedding Benchmark

MVEB：大规模视频嵌入基准

Adnan El Assadi, Roman Solomatin, Isaac Chung, Chenghao Xiao, Deep Shah, Manan Dey, Shriya Sudhakar, Zacharie Bugaud, Wissam Siblini, Ayush Sunil Munot, Yashwanth Devavarapu, Rakshitha Ireddi, Michelle Yang, Márton Kardos, Niklas Muennighoff, Kenneth Enevoldsen

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； SaluteDevices ； MIRAI ； Zendesk ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Google LLC ； Salesforce ； Cornell University（康奈尔大学） ； Astera Institute（Astera研究院） ； Independent Contributor（独立贡献者） ； Indian Institute of Technology, Kharagpur（印度理工学院，克拉格浦分校） ； Barclays（巴克莱银行） ； Aarhus University（奥胡斯大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出MVEB基准，包含23个任务评估33种视频嵌入模型，发现无单一模型占优，音频贡献取决于标注来源，并集成到MTEB生态。

NepOOC-M: Bilingual Nepali-English Benchmark and Comparative Analysis of Multimodal Architectures for OOC Detection

NepOOC-M：面向OOC检测的尼泊尔语-英语双语基准及多模态架构的对比分析

Sanjeev Khatiwada

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

AI总结 针对尼泊尔语OOC虚假信息检测，构建首个尼泊尔语多语言OOC基准NepOOC，评估多模态等架构发现仅文本mBERT性能最优，数据集扩充比架构优化更有效。

Comments 12 pages, 5 figures

Can a Lightweight Multimodal Model Estimate LLM Reasoning Performance? A Study for Compute-Optimal Document Inference

轻量级多模态模型能否评估LLM的推理性能？一项面向计算最优文档推理的研究

Zishan Ahmad, Vishal Vaddina

机构 * Phi Labs（菲实验室） ； Quantiphi（宽梯斐科技） 纠错

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

AI总结 本研究提出轻量级多模态模型DRB，基于新基准BudgetDoc实现文档任务中LLM推理预算的动态分配，在降低成本的同时多数情况下达到或优于固定最大预算的性能，具备跨模型泛化潜力。

OmniHandwritingOCR: A Diagnostic Benchmark for Evaluating Multimodal LLMs in Handwritten OCR Scenarios

OmniHandwritingOCR：用于评估多模态大语言模型在手写OCR场景中表现的诊断基准

Zinuo Guo, Min Zhang, Bo Jiang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 本研究推出OmniHandwritingOCR手写OCR诊断基准，评估13个多模态模型，发现其在复杂公式上表现差且存在幻觉，为诊断模型失效模式提供测试平台。

Comments CIKM 2026

BEAR-Bench: A Bilingual Enterprise and Academic Reasoning Benchmark for Multimodal Models

BEAR-Bench：面向多模态模型的双语企业与学术推理基准

Liubov Chubarova, Alexandra Kuleshova, Daniil Volkov, Kirill Sultanov, Alexey Zaytsev

机构 * Yandex Applied AI Institute（Yandex应用人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文针对多模态大语言模型在文本密集专业文档推理能力评估的不足，推出英俄双语的BEAR-Bench基准，评估16个多模态大语言模型并对比幻觉检测方法，发现最强模型仍有明显性能提升空间。

A cross-modal generative model for incomplete and degraded prostate MRI with multicentre clinical validation

面向不完整与退化前列腺MRI的跨模态生成模型及多中心临床验证

Siyuan Ma, Liang He, Mengying Zhu, Yi Chai, Mengyao Lyu, Haowei Wang, Qizhen Lan, HaoBo Sun, Qixin Zhang, Jingli Chen, Xiaobing Wei, Jiaming Liu, Guiqin Liu, Qianwen Zhang, Yang Liu, Dacheng Tao, Guangyu Wu

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

AI总结 该研究开发MSCNet跨模态生成框架，可重建前列腺MRI缺失对比、恢复退化扫描，经多中心临床验证，其图像质量符合部分非劣效标准，诊断效能优于基线生成图像，可作为前列腺MRI的辅助技术。

GBU-Palm: A Multimodal Video Dataset and Benchmark for Palm Presentation Attack Detection

GBU-Palm：用于掌纹呈现攻击检测的多模态视频数据集与基准

Yingjie Ma, Zitong Yu, Wei Jia, Ajay Kumar, Linlin Shen

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GBU-Palm多模态掌纹PAD数据集与基准，通过控制泄漏协议分离身份与攻击谱系，测试4种视频架构，发现环境变化下架构性能下降，RGB-NIR融合未始终优于仅RGB输入，为跨环境掌纹PAD研究提供基准。

A Pathway to General-Purpose Scientific AI: Multimodal Comprehension of Scientific Images

通用科学人工智能的实现路径：科学图像的多模态理解

Jennifer D'Souza, Fahad Ahmed, Cecilia Andrea Bustamante Andrade, Lina Frolova, Poorani Gnanasambandan, Dilshad Hussain, Muhammad Uzair Khan, Nkembeng Kevin Nkengfoa, Paul Praveen J., Fabio Priante, Sjoerd Franciscus van der Werf, Thomas Frederik Jan van Roeden

机构 * TIB Leibniz Information Centre for Science and Technology（莱布尼茨科学与技术信息中心（TIB）） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） ； International Center for Chemical and Biological Sciences, University of Karachi（卡拉奇大学国际化学与生物科学中心） ； National University of Sciences and Technology（国家科技大学） ； University of Warwick（华威大学） ； PSG College of Technology（PSG理工学院） ； Aalto University（阿尔托大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出以科学图像多模态理解构建通用科学AI的路径，依托ALD/E-ImageMiner基准与2026年ICDAR竞赛，明确相关任务能力检验维度及长期研究方向，推动可机器执行的科学视觉知识与可验证多模态科学AI发展。

Comments 15 pages, 1 figure

Evidence-Grounded Trustworthy Multimodal Reasoning and Evaluation Benchmark in Complex Urban Scenes

复杂城市场景中基于证据的可信多模态推理与评估基准

Zhaoyang Wei, Bowen Jiang, Xumeng Han, Jiashu Li, Xuehui Yu, Yuling Liu, Guorong Li, Zhenjun Han, Jianbin Jiao

机构 * University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学） ； Tencent CDG（腾讯云与智慧产业事业群） ； Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） 纠错

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

AI总结 针对复杂城市场景中多模态大语言模型的推理可靠性问题，提出AD2-Bench基准与EGVOR模型，提升了不利条件下的多模态推理稳定性。

Comments Accepted by IJCV

Visual Distortion Detection in UGC Images Using Large Multimodal Models

基于大型多模态模型的UGC图像视觉失真检测

Ziheng Jia, Yingji Liang, Jiaying Qian, Xiongkuo Min

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

AI总结 针对现有LMM图像失真检测方法准确率不足及合成失真泛化差距问题，提出VIGIL模型，构建VIGIL-140K数据集，利用LLM解码器多层级特征检测并缓解FG-BG分离问题，在两类任务上性能优于基线。

TomaMMU: A Comprehensive Multimodal Understanding Benchmark for Tomato Leaf Diseases

TomaMMU：用于番茄叶片病害的综合多模态理解基准

Gia-Han Truong, Khang Nguyen Quoc, Luyl-Da Quach

机构 * FPT University（FPT大学） ； Korea University（高丽大学） 纠错

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

AI总结 本研究推出用于番茄叶片病害多模态理解的TomaMMU数据集及TomaBench基准，评估14种VLMs时发现其细粒度识别等存在差距，微调后MCQ准确率达96.09%，为相关研究提供了方向。

Comments Accepted at ECCV CVPPA Workshop

Structured Proxy Features for Multimodal NSCLC Survival Prediction from Pretreatment CT

用于基于治疗前CT的多模态非小细胞肺癌（NSCLC）生存预测的结构化代理特征

Huu Phong Nguyen, Delower Hossain, Ehsan Saghapour, Zhandos Sembay, Jake Y. Chen

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

AI总结 该研究针对NSCLC生存分层难题，用模拟衍生的6种结构化代理特征扩充多模态数据，结合TMAE模型，在Lung1队列取得优于现有方法的预测性能，验证了代理特征的互补价值。

Comments 33

SPARC-Rad: A Multimodal Benchmark Dataset and Evaluation Pipeline for Spatial and Anatomical Reasoning in Radiology Vision-Language Models

SPARC-Rad：面向放射学视觉语言模型的空间与解剖推理多模态基准数据集及评估流程

Satvik Tripathi, Mustafa Ege Seker, Kristian Quevada, Ebubechukwu D Enwerem, Pratham Khandelwal, Emine Meltem, Bera Koca, Shahriar Faghani, Jacinta Arnold, Dania Daye, Tessa S. Cook

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

AI总结 该研究开发了SPARC-Rad多模态基准数据集及评估流程，用于评估放射学VLMs的空间与解剖推理能力，为相关模型的开发与部署前评估提供支持。

AHA-Memes: A Fine-Grained Multimodal Benchmark for Understanding Hate in Arabic Memes

AHA-Memes：用于理解阿拉伯语表情包中仇恨内容的细粒度多模态基准

Mohamed Bayan Kmainasi, Ali Ezzat Shahroor, Abul Hasnat, Md. Rafiul Biswas, Wajdi Zaghouani, Firoj Alam

机构 * Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） ； Northwestern University in Qatar（卡塔尔西北大学） 纠错

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

AI总结 该研究推出首个带细粒度多标签标注的阿拉伯语仇恨表情包基准AHA-Memes，构建含5000张人工标注及6.6万张银标的数据集，对多类模型基准测试并发布资源以推动相关研究。

Comments 26 pages, 14 figures, 15 tables

A Cost-Effective Multimodal LLM Reasoning Framework for Question Answering over Irregular Clinical Time Series

一种用于不规则临床时间序列问答的经济高效多模态大语言模型推理框架

Frank Nie, Ethan B Liu, Yuan Zhu, Wei Fan, Jindong Han

机构 * Shandong University（山东大学） ； University of Auckland（奥克兰大学） 纠错

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

AI总结 针对不规则临床时间序列问答，提出ClinPRISM框架。该框架含不规则感知多尺度编码器、时间证据蒸馏器和渐进对齐策略，通过构建训练数据，在40亿参数大语言模型主干上实现最优性能，兼具低时间序列令牌数和低推理延迟。

Evaluating Multi-Turn Multimodal Diagnostic Reasoning on Challenging Real-World Clinical Cases

评估具有挑战性的真实世界临床病例中的多轮多模态诊断推理

Rui Yang, Weihao Xuan, Yi Lin, Zhuhan Bao, Jonathan Chong Kai Liew, Matthew Yu Heng Wong, Nicolás Lescano, Nikita R. Paripati, Emily Ling-Lin Pai, Jiarui Liu, Heli Qi, Heng-Jui Chang, Benny Kai Guo Loo, Huitao Li, Kunyu Yu, Yufan Wang, Chuan Hong, Shijian Lu, Douglas Teodoro, Naoto Yokoya, Ross Koppel, Mona Diab, Hua Xu, David W. Bates, Nan Liu, Yifan Peng

机构 * Center for Biomedical Data Science, Duke-NUS Medical School（生物医学数据科学中心，杜克 - 新加坡国立大学医学院） ； Duke-NUS AI + Medical Sciences Initiative, Duke-NUS Medical School（杜克 - 新加坡国立大学人工智能与医学科学计划，杜克 - 新加坡国立大学医学院） ； Department of Population Health Sciences, Weill Cornell Medicine（人口健康科学系，威尔康奈尔医学院） ； System Engineering, College of Engineering, Cornell University（系统工程，康奈尔大学工程学院） ； Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo（前沿科学研究生院，东京大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（理化学研究所先进智能项目中心） ； Department of Biostatistics and Bioinformatics, Duke University（生物统计学与生物信息学系，杜克大学） ； Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚大学） ； School of Clinical Medicine, University of Cambridge（临床医学学院，剑桥大学） ； Hospital of the University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学医院） ； Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP)（费城儿童医院） ； Department of Anatomic Pathology and Laboratory Medicine, Hospital of the University of Pennsylvania（解剖病理学与检验医学系，宾夕法尼亚大学医院） ； Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of California, San Francisco（病理学与检验医学系，加州大学旧金山分校） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（语言技术研究所，卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有多模态大语言模型评估难以捕捉现实临床诊断复杂性的问题，开发ClinMM-Bench基准，用两级框架评估15个模型，发现专有模型诊断准确性最高，但各模型完全正确诊断比例有限，当前模型诊断推理有局限并明确了失败模式。

DynaBridge: Dynamic Summary-Guided Cross-Task Multimodal Fusion for DASS-Structured Mental Health Assessment

DynaBridge：用于DASS结构心理健康评估的动态摘要引导跨任务多模态融合

Shiyu Teng, Haichen Yu, Jiaqing Liu, Hao Sun, Yu Song, Shurong Chai, Ruibo Hou, Lanfen Lin, Yen-Wei Chen

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

AI总结 研究针对心理健康评估中通用融合模型忽略问卷标签心理测量结构的问题，提出DynaBridge框架，通过编码多模态线索并结合语义摘要进行评估，在官方验证分割上优于基线和其他方法，展现了多模态融合与心理测量结构结合的价值。

Time-Reversed Imaging: A Multimodal Benchmark and Framework for Reconstructing Past Human-Environment Interactions

时间反转成像：用于重建过去人类与环境交互的多模态基准和框架

Jorge Bacca, Kebin Contreras, Luis Toscano-Palomino, Mauro Dalla Mura

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

AI总结 研究提出时间反转成像范式，通过TRACE-HEI数据集及多模态推理方法，从热、紫外和可见光谱中残余物理印记推断过去人类与环境交互，为时间反转成像奠定基础，开辟场景理解新方向。

MeetingToM: Evaluating Multimodal LLMs on Theory-of-Mind Reasoning in Multi-Party Meetings

MeetingToM：在多方会议中对具有心理理论推理能力的多模态大语言模型进行评估

Ziyi Wang, Yuhang Wu, Dongxu Piao, Xingyu Liu, Tianhui Zhou, Miao Liu

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Department of Biostatistics and Bioinformatics, Duke University（杜克大学生物统计学与生物信息学系） 纠错

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

AI总结 研究多方会议中多模态大语言模型的心理理论推理，引入MeetingToM基准，分层评估不同粒度社会行为推理，提供评估协议并分析模型，揭示其在整合线索、推断态度及区分共识方面的局限，为推进多模态模型的会议心理理论推理提供试验台。

Can Multimodal Large Language Models Understand OCT?

多模态大语言模型能理解光学相干断层扫描（OCT）吗？

Baochen Fu, Wenzhi Deng, Baihao Jin, Yang Li, Zihan Nie, Kailin Jiang, Yuntao Du, Weiye Song

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

AI总结 研究探讨多模态大语言模型能否理解OCT，引入OCT - Bench基准，包含多维度细粒度任务，基于多个数据集构建大量选择题，评估20个代表性模型，发现当前模型理解OCT能力不足，为评估模型和推动OCT理解提供基础。