视觉大模型 / VLM

SIA: Enhancing Safety via Intent Awareness for Vision-Language Models

Youngjin Na, Sangheon Jeong, Youngwan Lee, Jian Lee, Dawoon Jeong, Youngman Kim

机构 * VLM Safety LAB, MODULABS（视觉语言模型安全实验室，MODULABS） ； ETRI（电子技术研究院） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

Comments Accepted to Safe and Trustworthy Multimodal AI Systems(SafeMM-AI) Workshop at ICCV2025, Non-archival track

Do Vision-Language Models See Urban Scenes as People Do? An Urban Perception Benchmark

Rashid Mushkani

机构 * Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

ContextNav: Towards Agentic Multimodal In-Context Learning

Honghao Fu, Yuan Ouyang, Kai-Wei Chang, Yiwei Wang, Zi Huang, Yujun Cai

机构 * The University of Queensland（昆士兰大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI

Automating construction safety inspections using a multi-modal vision-language RAG framework

Chenxin Wang, Elyas Asadi Shamsabadi, Zhaohui Chen, Luming Shen, Alireza Ahmadian Fard Fini, Daniel Dias-da-Costa

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

Comments 33 pages, 11 figures, 7 tables