视觉大模型 / VLM

BackdoorVLM: A Benchmark for Backdoor Attacks on Vision-Language Models

BackdoorVLM：面向视觉-语言模型的后门攻击基准

Juncheng Li, Yige Li, Hanxun Huang, Yunhao Chen, Xin Wang, Yixu Wang, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(title,abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 BackdoorVLM提出首个评估视觉-语言模型后门攻击的基准，揭示VLMs对文本指令的高敏感性及多模后门的有效性

MGA-VQA: Secure and Interpretable Graph-Augmented Visual Question Answering with Memory-Guided Protection Against Unauthorized Knowledge Use

MGA-VQA：具有记忆引导保护的图增强视觉问答系统，以防止未经授权的知识使用

Ahmad Mohammadshirazi, Pinaki Prasad Guha Neogi, Dheeraj Kulshrestha, Rajiv Ramnath

机构 * Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Flairsoft（Flairsoft公司） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 MGA-VQA通过整合图增强推理和记忆引导机制，实现了更安全且可解释的文档视觉问答系统，提升了准确性和效率。

FOCUS: Efficient Keyframe Selection for Long Video Understanding

FOCUS: 长视频理解中的高效关键帧选择

Zirui Zhu, Hailun Xu, Yang Luo, Yong Liu, Kanchan Sarkar, Zhenheng Yang, Yang You

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

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 FOCUS通过两阶段探索-利用策略，在严格标记预算下高效选择关键帧，提升长视频理解的准确性。

ChineseVideoBench: Benchmarking Multi-modal Large Models for Chinese Video Question Answering

ChineseVideoBench: 多模态大模型在中文视频问答中的基准测试

Yuxiang Nie, Han Wang, Yongjie Ye, Haiyang Yu, Weitao Jia, Tao Zeng, Hao Feng, Xiang Fei, Yang Li, Xiaohui Lv, Guozhi Tang, Jingqun Tang, Jinghui Lu, Zehui Dai, Jiacong Wang, Dingkang Yang, An-Lan Wang, Can Huang

机构 * Bytedance Inc.（字节跳动公司） 纠错

专题命中 视觉问答 ：InternVL(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ChineseVideoBench通过提供中文视频问答的基准测试，评估多模态大语言模型的性能，揭示了当前模型在复杂中文视频内容上的挑战。

Integrating Cognitive Processing Signals into Language Models: A Review of Advances, Applications and Future Directions

将认知处理信号整合进语言模型：关于进展、应用与未来方向的综述

Angela Lopez-Cardona, Sebastian Idesis, Ioannis Arapakis

机构 * Telefónica Scientific Research（Telefónica科学研究院） ； Universitat Politècnica de Catalunya（加泰罗尼亚理工大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文综述了将认知信号，特别是眼动数据整合到语言模型中的最新进展、应用及未来方向，探讨了其在提升模型性能和解决环境成本方面的潜力。

AdaVideoRAG: Omni-Contextual Adaptive Retrieval-Augmented Efficient Long Video Understanding

AdaVideoRAG：多情境自适应检索增强高效长视频理解

Zhucun Xue, Jiangning Zhang, Xurong Xie, Yuxuan Cai, Yong Liu, Xiangtai Li, Dacheng Tao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Youtu Lab, Tencent（腾讯优图实验室） ； Huazhong University of Science and Technolog（华中科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 AdaVideoRAG通过自适应检索增强框架提升长视频理解效率与准确性，支持多层级知识检索与深度语义分析。

Comments NeurIPS 2025

SciEducator: Scientific Video Understanding and Educating via Deming-Cycle Multi-Agent System

SciEducator: 基于Deming循环多智能体系统的科学视频理解与教育

Zhiyu Xu, Weilong Yan, Yufei Shi, Xin Meng, Tao He, Huiping Zhuang, Ming Li, Hehe Fan

机构 * Jinan University（济南大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Guangming Laboratory（光明实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SciEducator通过Deming循环多智能体系统实现科学视频的自演化理解与教育，生成多模态教学内容并超越现有大语言模型和视频智能体。