视觉大模型 / VLM

When Harmful Content Gets Camouflaged: Unveiling Perception Failure of LVLMs with CamHarmTI

当有害内容被伪装时：通过CamHarmTI揭示LVLMs的感知失败

Yanhui Li, Qi Zhou, Zhihong Xu, Huizhong Guo, Wenhai Wang, Dongxia Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CamHarmTI基准，揭示LVLMs在识别伪装有害内容时的感知不足，并通过微调提升模型性能。

The Duality of Generative AI and Reinforcement Learning in Robotics: A Review

生成式人工智能与强化学习在机器人中的双重性：综述

Angelo Moroncelli, Vishal Soni, Marco Forgione, Dario Piga, Blerina Spahiu, Loris Roveda

机构 * SUPSI（瑞士苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文综述了生成式人工智能与强化学习在机器人中的双重性，探讨了两者的整合方法、挑战及未来研究方向。

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Journal ref Information Fusion Volume 129, May 2026, 104003