视觉大模型 / VLM

MMT-ARD: Multimodal Multi-Teacher Adversarial Distillation for Robust Vision-Language Models

MMT-ARD: 多模态多教师对抗蒸馏用于鲁棒视觉-语言模型

Yuqi Li, Junhao Dong, Chuanguang Yang, Shiping Wen, Piotr Koniusz, Tingwen Huang, Yingli Tian, Yew-Soon Ong

机构 * The City University of New York, CUNY（纽约城市大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Technology Sydney（悉尼技术大学） ； Data61, CSIRO（CSIRO数据61研究所） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

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

AI总结 MMT-ARD通过多教师对抗蒸馏提升视觉-语言模型的对抗鲁棒性，实验显示鲁棒精度提升4.32%，训练效率提高2.3倍。

Comments 10 pages

Lost in Translation and Noise: A Deep Dive into the Failure Modes of VLMs on Real-World Tables

迷失在翻译与噪声中：对VLMs在现实表格上的失败模式的深入探讨

Anshul Singh, Rohan Chaudhary, Gagneet Singh, Abhay Kumary

机构 * Indian Institute of Science（印度科学研究院） ； Panjab University（旁遮普大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 MirageTVQA通过多语言和视觉不完美的表格挑战VLMs，揭示了模型在现实噪声和语言转换中的失败模式。

Comments Accepted as Spotligh Talk at EurIPS 2025 Workshop on AI For Tabular Data

T2I-RiskyPrompt: A Benchmark for Safety Evaluation, Attack, and Defense on Text-to-Image Model

T2I-RiskyPrompt：用于评估、攻击和防御文本到图像模型安全性的基准

Chenyu Zhang, Tairen Zhang, Lanjun Wang, Ruidong Chen, Wenhui Li, Anan Liu

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 T2I-RiskyPrompt提出了一种用于评估文本到图像模型安全性的综合基准，通过层次化风险分类和原因驱动的检测方法，全面评估了多种模型和防御策略的安全性能。

Comments AAAI 2026

Trust-Aware Multimodal Data Fusion for Yield Estimation: A Case Study of the 2020 Beirut Explosion

具有信任意识的多模态数据融合用于产量估计：贝鲁特2020爆炸的案例研究

Lekha Patel, Craig Ulmer, Stephen J. Verzi, Daniel J. Krofcheck, Indu Manickam, Asmeret Naugle, Jaideep Ray

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)

AI总结 本文提出一种基于贝叶斯分数后验框架的多模态数据融合方法，用于估计爆炸产量，通过信任权重校准不同观测数据，提升不确定性量化和抗偏差能力。

Comments 19 pages, 4 figures, supplementary material, journal