多模态大模型

On Success and Simplicity: A Second Look at Transferable Vision-Language Attack Pipeline

关于成功与简洁：对可转移视觉语言攻击管道的再审视

Yuchen Ren, Zhengyu Zhao, Chenhao Lin, Bo Yang, Chao Shen

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学网络空间安全学院） ； State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing, Information Engineering University（信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言预训练模型对抗攻击，指出现有复杂攻击管道可简化。提出SimVLA管道解决问题，经实验验证在可转移性和效率上优于基线，强调利用领域知识的重要性，为未来扩展提供简单有效主干。

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS)

GeoDetect: Geometric Adversarial Detection for VLPs

GeoDetect：用于视觉语言预训练模型的几何对抗检测

Afsaneh Hasanebrahimi, Hanxun Huang, Christopher Leckie, James Bailey, Sarah Erfani

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究视觉语言预训练模型易受对抗攻击问题，基于其嵌入空间几何结构特点，提出GeoDetect方法，利用几何分数识别对抗样本，经综合评估，该方法能可靠检测多种VLP架构及威胁设置下的对抗样本，提升模型安全性与可靠性。

Comments ECCV 2026

CARPRT: Class-Aware Zero-Shot Prompt Reweighting for Black-Box Vision-Language Models

CARPRT：用于黑盒视觉语言模型的类感知零样本提示重加权

Ruijiang Dong, Zesheng Ye, Jianzhong Qi, Lei Feng, Feng Liu, Gang Niu, Masashi Sugiyama

机构 * University of Melbourne（墨尔本大学） ； Southeast University（东南大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（理化学研究所先进智能项目中心） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对预训练视觉语言模型零样本图像分类中提示与类独立性假设不成立的问题，提出类感知零样本提示重加权方法CARPRT，通过无训练方式量化提示与类的相关性并调整权重，实验表明该方法优于现有方法。

Comments Accepted at ICLR 2026

CoRe: A Comprehensive Framework for Cross-Image Comparative Reasoning in Vision-Language Models

CoRe：视觉语言模型中跨图像比较推理的综合框架

Lin Peng, Cong Wan, Zeyu Guo, SongLin Dong, Yihong Gong

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对视觉语言模型跨图像比较推理难题，提出CoRe框架，含自动构建的训练集CoRe-20K、结构化奖励框架TriSR及基准CoRe-Bench，实验显示其在CoRe-Bench上大幅超越现有模型，在标准基准上也有竞争力。

Comments Accepted by ACMMM2026

MonkeyOCRv2: A Visual-Text Foundation Model for Document AI

MonkeyOCRv2：用于文档人工智能的视觉-文本基础模型

Yuliang Liu, Zhang Li, Ziyang Zhang, Shuo Zhang, Qiang Liu, Jiajun Song, Zidun Guo, Xinhan Wang, Handong Zheng, Yang Liu, Dongliang Luo, Zhiyin Ma, Jiarui Zhang, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Kingsoft Office（金山办公软件） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对主流视觉编码器难以应用于文档图像的问题，提出MonkeyOCRv2模型。通过构建大型文档图像预训练语料库及采用联合预训练策略，在多个文档分析任务中提升性能，并验证其作为视觉编码器在文档解析和理解任务中的有效性。

Mixture of Cognitive Experts in Large Vision-Language Models

大型视觉语言模型中的认知专家混合体

Robert Wijaya, Ngai-Man Cheung

机构 * Singapore University of Technology and Design (SUTD)（新加坡科技设计大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究大型视觉语言模型中多编码器专家整合难题，提出证据驱动的多模态推理框架，利用布鲁姆分类法及两阶段认知语言化，改进感知和推理能力，实现细粒度分析。

Imperceptible and Reversible Adversarial Examples against Vision-Language Models for Privacy Protection

用于隐私保护的针对视觉语言模型的不可察觉且可逆的对抗性示例

Qi Lu, Ziqi Zhou, Yufei Song, Zijing Li, Lulu Xue, Minghui Li, Shengshan Hu, Leo Yu Zhang

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学网络空间安全学院） ； College of Computer Science, Chongqing University（重庆大学计算机科学学院） ； School of Software and engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） ； School of Information and Communication Technology, Griffith University（格里菲斯大学信息与通信技术学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对视觉语言模型基于文本的隐私攻击问题，提出CloakDiff框架，结合扩散对抗编辑与可逆网络生成不可察觉的对抗性示例，设计EDM启发式采样提高保真度，实验证明该框架能实现多模态隐私保护且具高视觉质量和可逆性。

Comments Accepted by ACM MM 2026

The Count Is There, but Misaligned: Understanding and Correcting Counting Failures in VLMs

计数存在但未对齐：理解和纠正视觉语言模型中的计数失败

Ahmed Oumar El-Shangiti, Abzal Nurgazy, Hilal AlQuabeh, Nikolai Rozanov, Kentaro Inui

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究视觉语言模型计数失败问题，通过对VLM激活进行探测训练及分析，发现其虽常编码正确计数但输出错误，提出探测器引导的自校正方法，在不更新参数时提高计数准确率，揭示内部知识与模型输出差距并提供改进工具。

Robustifying Vision-Language Models via Test-Time Prompt Adaptation

通过测试时提示自适应增强视觉语言模型的鲁棒性

Xingyu Zhu, Huanshen Wu, Shuo Wang, Beier Zhu, Jiannan Ge, Jiaheng Zhang, Long Chen

机构 * University of Science（科学大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science（香港科学大学） 纠错

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

AI总结 研究针对对抗扰动下视觉语言模型性能下降问题，提出RITA框架，通过最优传输实现分布级对齐，引入动态缓存积累线索，提升了模型对抗鲁棒性且不损干净准确率。

Comments ICML 2026 regular

Attribute Retrieving for Open-Vocabulary Endoscopic Compositional Referring Segmentation

用于开放词汇量内镜组合式指称分割的属性检索

Shun Liu, Nan Xi, Yang Liu, Tianyu Luan, Xuan Gong, David Doermann

机构 * Virginia Commonwealth University（弗吉尼亚联邦大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； University at Buffalo（纽约州立大学布法罗分校） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对内镜图像指称分割面临的挑战，引入ReferEndoscopy基准，提出AR-ERIS框架，利用属性检索进行开放词汇量内镜组合式指称分割，在模拟和真实内镜数据上实现最优性能且泛化能力强。

FSD-VLN: Fast-Slow Dual-System Modeling for Aerial Long-Horizon Vision-Language Navigation

FSD-VLN：用于空中长距离视觉语言导航的快慢双系统建模

Xueke Zhu, Qingyan Meng, Liutao Yu, Wei Zhang, Zhengyu Ma, Huihui Zhou, Yonghong Tian

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究空中长距离视觉语言导航问题，提出FSD-VLN快慢双系统架构，将语义推理与低延迟飞行命令解耦，通过两个异步分支及时间感知自适应优化器实现，实验表明该方法提升导航成功率，减少推理延迟和运行时间。

Dual Latent Memory in Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation

用于机器人操作的视觉-语言-动作模型中的双潜记忆

Hongyu Qu, Jianzhe Gao, Xiaobin Hu, Shaohuan Yang, Xinlei Yu, Rui Yan, Wenguan Wang, Xiangbo Shu, Shuicheng Yan

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对主流VLA模型处理长期任务的不足，提出LaMem-VLA框架，通过四个协调组件将历史经验重构为潜记忆令牌并与VLA推理直接交织，实现在同一潜空间处理历史经验，经实验验证该框架具有优越性。

Comments Project page: https://github.com/quhongyu/LaMem-VLA

Creativity from Friction: Human-AI Interaction for Exploratory Structural Design

摩擦产生创造力：用于探索性结构设计的人机交互

Ricardo Maia Avelino, Rita Sevastjanova, Tom Van Mele, Philippe Block, Mennatallah El-Assady

机构 * Block Research Group, Department of Architecture, ETH Zurich（建筑系，苏黎世联邦理工学院） ； IVIA Lab, Department of Computer Science, ETH Zurich（计算机科学系，苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 探讨当前生成式AI目标与结构设计师等创作者需求的偏差，提出允许受限人机共同创作的系统设计维度，通过试点设计界面和专家研究，展示其对设计空间探索的支持及设计师看法。

Comments Accepted at ICML 2026, Workshop on Human-AI Co-Creativity

LEMUR 2: Unlocking Neural Network Diversity for AI

LEMUR 2：释放人工智能的神经网络多样性

Tolgay Atinc Uzun, Waleed Khalid, Saif U Din, Sai Revanth Mulukuledu, Akashdeep Singh, Chandini Vysyaraju, Raghuvir Duvvuri, Avi Goyal, Yashkumar Rajeshbhai Lukhi, Muhammad A. Hussain, Krunal Jesani, Usha Shrestha, Yash Mittal, Roman Kochnev, Pritam Kadam, Mohsin Ikram, Harsh R. Moradiya, Alice Arslanian, Dmitry Ignatov, Radu Timofte

机构 * University of Würzburg（维尔茨堡大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LEMUR 2旨在释放神经网络多样性，通过统一生成、评估和部署管道，利用多种方式生成超14000个不同架构及大量训练记录，采用特定管道进行自动部署和延迟基准测试，涵盖多模态任务，为LLM微调提供数据基础，推动相关新兴范式发展。

Comments 10 pages, 9 figures, 1 table

A Good Initialization is All You Need for Faithful Visual Attribution

忠实视觉归因只需一个良好的初始化

Zihan Gu, Jiayu Wang, Hua Zhang, Yue Hu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究忠实视觉归因中掩码优先问题，介绍CoPAIR和TRACE两种仅向前方法，用于构建紧凑的top-k证据掩码。在多个模型和任务上实验，初始化搜索方法达新前沿，TRACE+贪心在多模态语言模型归因中表现优，直接的TRACE掩码有高修复率。

VaseMuseum: Digital Intelligent Museum for Ancient Greek Pottery

花瓶博物馆：古希腊陶器数字智能博物馆

Jiazi Wang, Nonghai Zhang, Qiushi Xie, Zeyu Zhang, Yufeng Chen, Yang Zhao, Ling Shao, Hao Tang

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Department of Computer Science and Information Technology, La Trobe University（拉筹伯大学计算机科学与信息技术系） ； UCAS-Terminus AI Lab, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学UCAS-Terminus人工智能实验室） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对古希腊陶器文化遗产领域中视觉语言模型面临的挑战，提出轻量级模块化多模态智能体框架花瓶博物馆，结合虚拟博物馆与花瓶智能体，经多模态感知等操作，提高引用有效性，减少幻觉并产生更中立答案。

Comments Code: https://github.com/AIGeeksGroup/VaseMuseum. Website: https://aigeeksgroup.github.io/VaseMuseum

Cross-Contextual Vision-Language Adaptation with LoRA for Personalized Severe Adverse Event Detection in Clinical Wound Monitoring

基于LoRA的跨上下文视觉语言适配用于临床伤口监测中的个性化严重不良事件检测

Aditi Naiknaware, Jian Sun, Aminreza Khandan, Shengyang Huang, Sean Dow, Bijan Najafi, Salimeh Sekeh

机构 * San Diego State University（圣地亚哥州立大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对临床伤口监测中严重不良事件检测问题，提出基于双流LoRA框架及跨上下文融合机制的多模态框架，结合多种方法识别个性化严重不良事件并捕捉愈合动态，在相关实验中展现良好性能。

Solve the Missing First Step: Can VLMs Standardize Raw Heterogeneous Medical Data?

解决缺失的第一步：视觉语言模型能否标准化原始异构医学数据？

Xin Chen, Dongliang Xu, Cunhao Zhu, Xudong Luo, Haoyang Lyu, Xiaoxiao Sun, Serena Yeung-Levy, Yue Yao

机构 * Shandong University（山东大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究视觉语言模型应用于医学AI时原始医学数据标准化问题，通过构建基准测试，让模型处理原始数据集文件夹，评估其多种能力，发现即使最佳模型端到端成功率也低，凸显该环节是医学AI诊断关键瓶颈。

Comments 16 pages, 7 figures

DynFly: Dynamic-Aware Continuous Trajectory Generation for UAV Vision-Language Navigation in Urban Environments

DynFly: 面向城市环境无人机视觉语言导航的动态感知连续轨迹生成

Wen Jiang, Hanfang Liang, Li Wang, Kangyao Huang, Wang Xu, Wei Fan, Jinyuan Liu, Shaoyu Liu, Hongwei Duan, Bin Xu, Xiangyang Ji, Huaping Liu

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出DynFly框架，通过B样条控制点空间表示和Spline-DiT生成器，结合无人机动态感知监督，将高层导航意图转化为连续可执行轨迹，显著提升导航性能和轨迹质量。

Comments 34 pages, 9 figures

Perceive-to-Reason: Decoupling Perception and Reasoning for Fine-Grained Visual Reasoning

感知到推理：解耦感知与推理用于细粒度视觉推理

Hongxing Li, Xiufeng Huang, Dingming Li, Wenjing Jiang, Zixuan Wang, Haolei Xu, Hanrong Zhang, Haiwen Hong, Longtao Huang, Hui Xue, Weiming Lu, Jun Xiao, Yueting Zhuang, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Perceive-to-Reason (P2R)框架，将细粒度视觉推理解耦为感知和推理两阶段，并引入PRA-GRPO强化学习策略，在多个高分辨率基准上显著提升性能。

Comments Code: https://github.com/ZJU-REAL/Perceive-to-Reason

Towards High-Resolution Visual Perception via Hierarchical Entity Exploration

通过层次化实体探索实现高分辨率视觉感知

Ziyu Ma, Shidong Yang, Yuxiang Ji, Yiming Hu, Tongwen Huang, Yong Wang, Jianfei Cai, Xiangxiang Chu

机构 * AMAP, Alibaba Group, China（阿里巴巴集团高德地图，中国） ； Monash University, Australia（莫纳什大学，澳大利亚） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出无训练、模型无关的层次化实体探索框架HEE，通过动态查询引导、双评分机制和置信度回溯，解决高分辨率图像中细粒度细节丢失问题，在多个基准上超越现有方法。

Comments Accepted by ECCV2026

Selective Test-Time Debiasing for CLIP via Reward Gating

通过奖励门控实现CLIP的选择性测试时去偏

Jaeho Han, Jisoo Yang, Hyeondong Woo, Mingyu Jeon, Sunjae Yoon, Junyeong Kim

机构 * Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University（中央大学人工智能系） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出基于强化学习的测试时自适应框架RG-TTA，根据输入对偏见的敏感性选择性应用去偏，在减少偏见的同时保持零样本性能。

Comments 15 pages, 7 figures, 11 tables

AMALIA-VL: A Native European Portuguese Open-Source Vision and Language Model

AMALIA-VL: 一个原生欧洲葡萄牙语开源视觉与语言模型

Diogo Glória-Silva, João Cardeira, Manuel Letras da Luz, Afonso Simplício, Gonçalo Vinagre, Diogo Tavares, Rafael Ferreira, Inês Calvo, Inês Vieira, David Semedo, João Magalhães

机构 * NOVA School of Science and Technology（NOVA科学与技术学校） ； NOVA LINCS 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对欧洲葡萄牙语缺乏开源多模态模型的问题，提出AMALIA-VL，通过三阶段训练和葡萄牙语中心数据混合，建立强基线并开源所有资源。

Rethinking the Role of Feature Engineering and Learning Strategies in Few-Shot Hidden Emotion Recognition

重新思考特征工程与学习策略在少样本隐藏情感识别中的作用

Xiaochuan Guo, Jihao Gu, Haixu Liu, Yuxin Liu, Qi Wang, Yufei Wang, Fei Wang, Kun Li, Dan Guo

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beijing QBoson Quantum Technology Co., Ltd.（北京量子芯光科技有限公司） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； United Arab Emirates University（阿拉伯联合酋长国大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出跨注意力机制与多实例学习框架，利用多源特征（2D/3D骨架、面部Blendshapes、DINOv2/v3、X-CLIP、Gemini）解决长视频中弱稀疏隐式情感识别，在IJCAI挑战赛Track 3中获第一名。

Improving Reasoning in Vision-Language Models via Perception Verified Self-Training

通过感知验证自训练提升视觉-语言模型的推理能力

Sourabh Sharma, Sonam Gupta, Sadbhawna

机构 * Malaviya National Institute of Technology Jaipur（马拉维亚国家理工学院斋浦尔分校） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出感知验证自训练框架，通过解耦感知与推理的CoT模板和无监督评估方法PerceptEval，结合两阶段课程学习，提升视觉-语言模型在视觉推理中的准确性并减少幻觉。

Comments Accepted at The European Conference on Computer Vision 2026

Vision-Default, Prior-Override: Causal Mechanisms of Perception-Knowledge Conflict in Vision-Language Models

视觉默认，先验覆盖：视觉-语言模型中感知-知识冲突的因果机制

Niclas Lietzow, Danielle Bitterman, Carsten Eickhoff, William Rudman, Michal Golovanevsky

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 通过激活修补和消融实验，发现VLM中视觉默认激活，而先验知识依赖少量因果注意力头（2.5-4.8%），形成不对称因果结构。

Comments 14 pages, 11 figures, 8 tables

CheXanatomy: Anatomy-Aware Vision-Language Modeling for Chest Radiographs

CheXanatomy: 面向胸部X光片的解剖感知视觉-语言建模

Sergios Gatidis, Curtis Langlotz, Christian Bluethgen

机构 * Stanford Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging, Stanford University（斯坦福大学医学与影像人工智能中心） ； Department of Radiology, Stanford University（斯坦福大学放射学系） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CheXanatomy框架，通过自回归令牌空间监督将解剖知识融入预训练视觉-语言模型，实现解剖分割，在合成和真实X光片上性能媲美U-Net，并提升域迁移鲁棒性和样本效率。

Disease-Centric Vision-Language Pretraining with Hybrid Visual Encoding for 3D Computed Tomography

面向3D计算机断层扫描的疾病中心视觉语言预训练与混合视觉编码

Bowen Shi, Weiwei Cao, Ruifeng Yuan, Wanxing Chang, Wenrui Dai, Hongkai Xiong, Ling Zhang, Jianpeng Zhang

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hupan Lab, 310023, Hangzhou, China（虎扑实验室，杭州，中国） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学，中国） ； Zhejiang University, China（浙江大学，中国） ； Fudan University, China（复旦大学，中国） 纠错

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

AI总结 提出一种结合CNN-ViT混合编码器、疾病级对比学习和诊断感知提示的视觉语言预训练框架，在CT-RATE和Rad-ChestCT上取得最优性能，并提升零样本诊断可靠性。

Comments ICML 2026

Are We There Yet? Exploring the Capabilities of MLLMs in Assistive AI Applications

我们到了吗？探索多模态大语言模型在辅助人工智能应用中的能力

Shayon Dasgupta, Avijit Dasgupta, C. V. Jawahar

机构 * IIT BHU India（印度理工学院瓦拉纳西校区） ； CVIT, IIIT Hyderabad India（印度海得拉巴国际信息技术学院计算机视觉与信息技术中心） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文通过真实世界任务评估多模态大语言模型在辅助AI中的表现，开发NetraLink系统收集基准数据，揭示其优势与局限。

Jolia: Concept-Level Vision-Language Alignment for 3D CT Contrastive Learning

Jolia: 用于3D CT对比学习的概念级视觉-语言对齐

Julien Khlaut, Charles Corbière, Baptiste Callard, Amaury Prat, Leo Butsanets, Antoine Saporta, Théo Danielou, Leo Machado, Korentin Le Floch, Tom Boeken, Pierre Manceron, Corentin Dancette

机构 * Raidium ； Department of Vascular and Oncological Interventional Radiology, Hôpital Européen Georges Pompidou, AP-HP（欧洲乔治·蓬皮杜医院血管与肿瘤介入放射科，AP-HP） ； Faculté de Santé, Université Paris-Cité（巴黎西岱大学健康学院） ； HEKA, INRIA（HEKA，法国国家信息与自动化研究所） ； Imaging Department, Fondation Ophtalmologique Adolphe de Rothschild（阿道夫·罗斯柴尔德眼科基金会影像科） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ConQuer方法，通过概念查询将报告拆分为特定概念部分，学习交叉注意力查询以匹配图像特征，实现概念级对齐，在胸部与腹部CT上训练的Jolia模型在多项任务中超越CLIP基线。