多模态大模型

Connecting the Dots: Benchmarking Reflective Memory in Long-Horizon Dialogue

连接点：长时对话中的反思性记忆基准测试

Jingjie Lin, Bingbing Wang, Zihan Wang, Zhengda Jin, Weiming Qiao, Jing Li, Ruifeng Xu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对现有基准无法衡量从碎片化多模态线索合成高层解释的反思性记忆问题，提出RefMem-Bench基准和REMIND层次框架，通过渐进式证据感知、定位和抽象提升模型反思性记忆能力。

Comments 9 pages, 6 figures

Genetically Aligned Patient Representations Improve Hematological Diagnosis

基因对齐的患者表示改善血液学诊断

Muhammed Furkan Dasdelen, Fatih Ozlugedik, Ilaria Looser, Rao Muhammad Umer, Christian Pohlkamp, Carsten Marr

机构 * Institute of AI for Health, Helmholtz Munich, Germany International School of Medicine, Istanbul Medipol University, T\"urkiye Munich Leukemia Laboratory, Germany Department of Medicine III, Ludwig-Maximilian-University Hospital, Germany Department of Physics, University of Munich, Germany Munich Center for Machine Learning (MCML), Germany DKTK, German Cancer Consortium, Germany 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出一种两阶段框架，通过自监督视觉预训练和监督对比学习对齐白细胞图像与染色体畸变及体细胞突变，提升血液学诊断性能。

Comments Accepted for publication at the 29th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI 2026

Bridging the Pose-Semantic Gap: A Cascade Framework for Text-Based Person Anomaly Search

弥合姿态-语义鸿沟：基于文本的人物异常搜索的级联框架

Zequn Xie, Guijin Luo, Chuxin Wang, Sihang Cai, Tao Jin, Zhou Zhao, Yixuan Tang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 提出结构-语义解耦级联（SSDC）框架，通过两阶段检索（结构感知粗检索和多智能体语义验证）平衡效率与语义推理，在PAB基准上达到最优性能。

Comments Accepted to ACL 2026.10 pages, 5 figures

Adversarial Orthogonal Disentanglement for LVLM Hallucination Mitigation

对抗正交解缠用于LVLM幻觉缓解

Ruoxi Cheng, Haoxuan Ma, Zhengfei Hai, Yiyan Huang, Ranjie Duan, Tianle Zhang, Xu Yang, Ziyi Ye, Xingjun Ma

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tencent（腾讯） ； Nanjing University（南京大学） ； Southeast University（东南大学） ； Great Bay University（大坝大学） ； TeleAI, China Telecom（TeleAI，中国电信） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出对抗正交解缠（AOD）框架，通过最小最大目标学习幻觉相关方向，并利用双前向对比解码策略，在不需额外训练的情况下缓解大型视觉语言模型（LVLM）的幻觉问题。

Your Embedding Model is SMARTer Than You Think

你的嵌入模型比你想象的更聪明

Jianrui Zhang, Hyun Jung Lee, Sukanta Ganguly, Tae-Eui Kam, Donghyun Kim, Yong Jae Lee

机构 * UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Korea University（韩国大学） ； NetApp, Inc.（NetApp公司） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出SMART框架，通过利用标准单向量模型的隐式多向量能力，在推理时应用后期交互，无需额外训练即可提升多模态检索性能。

CHASD: Language Increment-Calibrated Contrastive Decoding against Hallucination in LVLMs

CHASD：面向LVLMs中幻觉的语言增量校准对比解码

Xiaoyi Huang, Kejia Zhang, Zhiming Luo

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Xiamen University（厦门大学人工智能学院） ； Department of Artificial Intelligence, Xiamen University（厦门大学人工智能系） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出CHASD框架，通过不确定性驱动的置信门控和注意力引导的局部扰动，在推理时按需校准对比解码，减少对象幻觉并提升效率。

FashionLens: Toward Versatile Fashion Image Retrieval via Task-Adaptive Learning

FashionLens：通过任务自适应学习实现多功能时尚图像检索

Haokun Wen, Xuemeng Song, Xinghao Xie, Xiaolin Chen, Xiangyu Zhao, Weili Guan

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系） ； Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Institute of Data Science, National University of Singapore（新加坡国立大学数据科学研究所） ； School of Information Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）信息科学与技术学院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 本文提出FashionLens框架，通过任务自适应学习实现多功能时尚图像检索，解决现有方法无法处理多样检索需求的问题。

CEPO: RLVR Self-Distillation using Contrastive Evidence Policy Optimization

CEPO: 使用对比证据策略优化进行RLVR自蒸馏

Ahmed Heakl, Abdelrahman M. Shaker, Youssef Mohamed, Rania Elbadry, Omar Fetouh, Fahad Shahbaz Khan, Salman Khan

机构 * MBZUAI ； Linköping University（林雪平大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 本文提出CEPO，通过对比证据策略优化解决RLVR中自蒸馏的问题，通过区分关键推理步骤与填充内容来提升模型性能。

Comments 9 pages

Enabling Collaborative Parametric Knowledge Calibration for Retrieval-Augmented Vision Question Answering

使检索增强的视觉问答实现协作参数知识校准

Jiaqi Deng, Kaize Shi, Zonghan Wu, Huan Huo, Dingxian Wang, Guandong Xu

机构 * University of Technology Sydney（悉尼大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； The Education University of Hong Kong（香港教育大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 本文提出了一种统一的检索增强视觉问答框架，通过协作参数知识校准来充分利用KB-VQA中的跨任务协同效应，从而提升问答准确性。

Comments 10 pages, 5 figures, Under Review

Journal ref Knowledge-Based Systems, 8 July 2026, Volume 346

LLM-Oriented Information Retrieval: A Denoising-First Perspective

面向大语言模型的信息检索：一种去噪优先的视角

Lu Dai, Liang Sun, Fanpu Cao, Ziyang Rao, Cehao Yang, Hao Liu, Hui Xiong

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出了一种以去噪为核心的信息检索方法，强调在信息检索全流程中，最大化可利用证据密度和可验证性是关键瓶颈，通过四个阶段框架和信号-噪声优化技术分类，探讨了信息检索中的挑战和解决方案。

Comments SIGIR 2026

CROP: Expert-Aligned Image Cropping via Compositional Reasoning and Optimizing Preference

CROP：通过组合推理和优化偏好实现专家对齐的图像裁剪

Zhitong Dong, Chao Li, Jie Yu, Hao Chen

机构 * Southeast University（东南大学） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology（新一代人工智能技术重点实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出CROP方法，通过组合推理和优化偏好，解决传统图像裁剪方法在复杂场景中难以做出组合权衡和缺乏适应性推理的问题，提升裁剪结果与专家审美的一致性。

Evading Visual Aphasia: Contrastive Adaptive Semantic Token Pruning for Vision-Language Models

逃避视觉失语：面向视觉-语言模型的对比自适应语义令牌修剪

Jie Ma, Yihang Liu, Zhike Qiu, Jiayi Ji, Xiaoshuai Sun

机构 * Xiamen University（厦门大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出COAST方法，通过对比自适应语义路由实现视觉-语言模型的高效令牌修剪，减少77.8%的视觉令牌并提升2.15倍的推理速度，同时保持98.64%的原始性能。

Visual-ERM: Reward Modeling for Visual Equivalence

视觉-ERM：用于视觉等价性的奖励建模

Ziyu Liu, Shengyuan Ding, Xinyu Fang, Xuanlang Dai, Penghui Yang, Jianze Liang, Jiaqi Wang, Kai Chen, Dahua Lin, Yuhang Zang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出视觉-ERM模型，通过细粒度的视觉反馈提升视觉到代码任务的奖励学习效果，实验显示其在图表到代码、表格和SVG解析任务中均取得显著提升。

Comments Project: https://github.com/InternLM/Visual-ERM

T2I-VeRW: Part-level Fine-grained Perception for Text-to-Image Vehicle Retrieval

T2I-VeRW: 基于部件级细粒度感知的文本到图像车辆检索

Xiao Wang, Ziwen Wang, Weizhe Kong, Wentao Wu, Yuehang Li, Aihua Zheng, Chenglong Li, Jin Tang

机构 * School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Anhui University（安徽大学人工智能学院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出PFCVR模型，通过部件级局部对齐和双向掩码恢复模块实现文本到图像的车辆检索，构建了新的大规模数据集T2I-VeRW，实验结果显示PFCVR在两个基准数据集上均取得优异的检索准确率。

BlenderRAG: High-Fidelity 3D Object Generation via Retrieval-Augmented Code Synthesis

BlenderRAG: 通过检索增强的代码合成实现高保真的3D物体生成

Massimo Rondelli, Francesco Pivi, Maurizio Gabbrielli

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； Ferrari S.p.A.（法拉利公司） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 BlenderRAG通过检索增强的代码合成方法，利用500个专家验证的多模态数据集提升Blender代码生成的准确性和一致性，无需微调或专用硬件。

Imitation Game for Adversarial Disillusion with Chain-of-Thought Reasoning in Generative AI

对抗性欺骗的模仿游戏：生成AI中的链式推理

Ching-Chun Chang, Fan-Yun Chen, Shih-Hong Gu, Kai Gao, Hanrui Wang, Isao Echizen

机构 * Information and Society Research Division, National Institute of Informatics（信息与社会研究部，国立信息研究所） ； Department of Information Engineering and Computer Science, Feng Chia University（信息工程与计算机科学系，逢甲大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出基于模仿游戏的对抗性欺骗防御框架，利用链式推理生成多模态代理，有效对抗生成AI中的演绎和归纳欺骗攻击。

Journal ref in IEEE Access, vol. 13, pp. 95085-95093, 2025

VisRet: Visualization Improves Knowledge-Intensive Text-to-Image Retrieval

VisRet：可视化改进知识密集型文本到图像检索

Di Wu, Yixin Wan, Kai-Wei Chang

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 VisRet通过将文本查询投影到图像模态，提升跨模态检索效果，优于传统方法，在四个基准测试中提升nDCG@30，并提高下游问答准确性。

Comments ACL 2026 Camera Ready

ReLeVAnT: Relevance Lexical Vectors for Accurate Legal Text Classification

ReLeVAnT：用于准确法律文本分类的相关词向量

Ishaan Gakhar, Harsh Nandwani

机构 * Perssonify 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出ReLeVAnT框架，通过n-gram处理、对比分数匹配和浅层神经网络实现法律文档二分类，准确率达99.3%。

Comments 9 Pages, 2 figures

Lightweight Retrieval-Augmented Generation and Large Language Model-Based Modeling for Scalable Patient-Trial Matching

轻量级检索增强生成与基于大语言模型的建模用于可扩展的患者试验匹配

Xiaodi Li, Yang Xiao, Munhwan Lee, Konstantinos Leventakos, Young J. Juhn, David Jones, Terence T. Sio, Wei Liu, Maria Vassilaki, Nansu Zong

机构 * Department of Artificial Intelligence and Informatics, Mayo Clinic（人工智能与信息学系，梅奥诊所） ； Computer Science Department, University of Tulsa（图兰大学计算机科学系） ； Mayo Clinic Comprehensive Cancer Center, Mayo Clinic（梅奥诊所综合癌症中心，梅奥诊所） ； Division of Community Pediatric and Adolescent Medicine, Department of Pediatrics, Mayo Clinic（社区儿科与青少年医学分会，儿科部，梅奥诊所） ； Department of Neurology, Mayo Clinic（神经病学部，梅奥诊所） ； Department of Radiation Oncology, Mayo Clinic（放射肿瘤学部，梅奥诊所） ； Department of Quantitative Health Sciences, Mayo Clinic（定量健康科学部，梅奥诊所） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出轻量级框架，结合检索增强生成和大语言模型建模，解决患者试验匹配中长异构电子健康记录和复杂资格标准的可扩展性、泛化性和计算效率问题。

Comments 31 pages, 7 figures

Document-as-Image Representations Fall Short for Scientific Retrieval

基于文档的图像表示在科学检索中表现不佳

Ghazal Khalighinejad, Raghuveer Thirukovalluru, Alexander H. Oh, Bhuwan Dhingra

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出ArXivDoc新基准，通过LaTeX源代码构建，对比文本、图像和多模态检索方法，发现基于图像的文档表示效果差，文本表示更有效，多模态方法表现最佳。

Rethinking Jailbreak Detection of Large Vision Language Models with Representational Contrastive Scoring

重新思考大型视觉语言模型的 Jailbreak 检测：基于表示对比评分

Peichun Hua, Hao Li, Shanghao Shi, Zhiyuan Yu, Ning Zhang

机构 * Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出基于内部表示对比评分的框架，通过学习轻量投影分离良性与恶意输入，实现有效 Jailbreak 检测，改进现有方法的泛化能力和效率。

Comments To appear at ACL 2026 main

Sculpting the Vector Space: Towards Efficient Multi-Vector Visual Document Retrieval via Prune-then-Merge Framework

塑造向量空间：通过剪枝-然后-融合框架实现高效的多向量视觉文档检索

Yibo Yan, Mingdong Ou, Yi Cao, Xin Zou, Jiahao Huo, Shuliang Liu, James Kwok, Xuming Hu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Alibaba Cloud Computing（阿里云计算） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 本文提出剪枝-然后-融合框架，通过两阶段方法提升多向量视觉文档检索效率，实验表明其在压缩率与特征保真度间取得平衡，显著扩展近无损压缩范围。

Comments Accepted by The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026, Findings)

Attention-space Contrastive Guidance for Efficient Hallucination Mitigation in LVLMs

注意力空间对比引导用于高效缓解大视觉-语言模型中的幻觉

Yujin Jo, Sangyoon Bae, Taesup Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出Attention-space Contrastive Guidance方法，通过对比引导生成更视觉一致且语义忠实的文本，实验表明在CHAIR和POPE数据集上提升了忠实度并降低了延迟。

Comments Accepted at CVPR 2026 Findings

Representation geometry shapes task performance in vision-language modeling for CT enterography

表征几何形状任务性能在CT结肠镜视觉-语言建模中的作用

Cristian Minoccheri, Emily Wittrup, Kayvan Najarian, Ryan Stidham

机构 * Gilbert S. Omenn Department of Computational Medicine and Bioinformatics（Gilbert S. Omenn 计算医学与生物信息学部门） ； Department of Gastroenterology（消化内科部门） ； Department of Emergency Medicine（急诊医学部门） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学部门） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文研究了CT结肠镜视觉-语言迁移学习，发现均值池化在疾病分类中表现更优，而注意力池化在跨模态检索中更有效，同时指出单片组织对比度比空间覆盖范围更重要，为构建体积医学影像视觉-语言系统提供了基础。

Benchmarking Foundation Models with Retrieval-Augmented Generation in Olympic-Level Physics Problem Solving

基于检索增强生成在奥林匹克级物理问题求解中的基础模型评估

Shunfeng Zheng, Yudi Zhang, Meng Fang, Zihan Zhang, Zhitan Wu, Mykola Pechenizkiy, Ling Chen

机构 * AAII, University of Technology Sydney, New South Wales, Australia（AAII，悉尼大学，新南威尔士州，澳大利亚） ； Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands（埃因霍温理工大学，埃因霍温，荷兰） ； University of Liverpool, Liverpool, United Kingdom（利物浦大学，利物浦，英国） ； University of New South Wales, New South Wales, Australia（新南威尔士大学，新南威尔士州，澳大利亚） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文通过PhoPile多模态数据集评估检索增强生成在奥林匹克级物理问题求解中的表现，探讨了基础模型结合检索与物理语料对性能提升的影响及存在的挑战。

Comments Accepted to EMNLP 2025 (Findings)

FashionMV: Product-Level Composed Image Retrieval with Multi-View Fashion Data

FashionMV：基于多视角时尚数据的产品级复合图像检索

Peng Yuan, Bingyin Mei, Hui Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出FashionMV，首个大规模多视角时尚数据集，用于产品级复合图像检索。通过构建包含127K产品、472K多视角图像和220K三元组的数据集，结合ProCIR框架，采用多阶段对话、标题对齐和思维链引导等机制，提升了检索性能。

Visual Late Chunking: An Empirical Study of Contextual Chunking for Efficient Visual Document Retrieval

视觉后期分块：一种上下文分块用于高效视觉文档检索的实证研究

Yibo Yan, Mingdong Ou, Yi Cao, Jiahao Huo, Xin Zou, Shuliang Liu, James Kwok, Xuming Hu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Alibaba Cloud Computing（阿里云） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 本文提出ColChunk框架，通过多模态后期分块构建高效上下文化多向量，减少存储需求并提升检索性能。

Comments Preprint

3D-VCD: Hallucination Mitigation in 3D-LLM Embodied Agents through Visual Contrastive Decoding

3D-VCD：通过视觉对比解码缓解3D-LLM具身代理中的幻觉

Makanjuola Ogunleye, Eman Abdelrahman, Ismini Lourentzou

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出3D-VCD，一种用于缓解3D具身代理幻觉的视觉对比解码框架，通过构造扭曲的3D场景图来提升 grounded 推理能力，实验表明其在3D-POPE和HEAL基准上有效。

Comments 8 pages, 6 figures, Accepted at IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

SearchAD: Large-Scale Rare Image Retrieval Dataset for Autonomous Driving

SearchAD：大规模稀有图像检索数据集用于自动驾驶

Felix Embacher, Jonas Uhrig, Marius Cordts, Markus Enzweiler

机构 * Mercedes-Benz AG（梅赛德斯-奔驰集团） ； Institute for Intelligent Systems, Esslingen University of Applied Sciences（埃斯林根应用技术大学智能系统研究所） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 SearchAD为自动驾驶提供大规模稀有图像检索数据集，包含423k帧和513k个标注框，针对稀有类别检索问题，支持文本到图像和图像到图像检索及少样本学习。

Comments To be published in CVPR 2026

Beyond Semantic Search: Towards Referential Anchoring in Composed Image Retrieval

超越语义检索：面向组合图像检索的指代锚定

Yuxin Yang, Yinan Zhou, Yuxin Chen, Ziqi Zhang, Zongyang Ma, Chunfeng Yuan, Bing Li, Jun Gao, Weiming Hu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司） ； PeopleAI Inc.（人民人工智能公司） ； HelloGroup Inc.（哈啰集团） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 本文提出OACIR任务，通过引入对象锚定机制提升组合图像检索的实例一致性，构建了包含16万多个四元组的OACIRR基准，采用AdaFocal框架实现动态关注平衡，实验表明其在保持实例一致性方面表现优异。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project page, dataset, and code are available at: https://hahajun1101.github.io/OACIR/