视觉大模型 / VLM

Evaluating Small Vision-Language Models on Distance-Dependent Traffic Perception

评估小型视觉-语言模型在距离依赖性交通感知中的表现

Nikos Theodoridis, Tim Brophy, Reenu Mohandas, Ganesh Sistu, Fiachra Collins, Anthony Scanlan, Ciaran Eising

机构 * University of Limerick（利默里克大学） ； Data Driven Computer Engineering Research Centre（数据驱动计算机工程研究中心） ； Lero, The Irish Software Research Centre（Lero爱尔兰软件研究中心） ； Valeo Vision Systems（瓦莱欧视觉系统） 纠错

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

AI总结 本文评估了小型视觉-语言模型在距离依赖性交通感知任务中的表现，发现其在感知能力上显著弱于人类。

Comments Published in IEEE Open Journal of Vehicular Technology. Final version available at: https://ieeexplore.ieee.org/document/11230063

Journal ref IEEE Open Journal of Vehicular Technology, vol. 7, pp. 54-72, 2026

World in a Frame: Understanding Culture Mixing as a New Challenge for Vision-Language Models

世界在框架中：将文化混合视为视觉语言模型的新挑战

Eunsu Kim, Junyeong Park, Na Min An, Junseong Kim, Hitesh Laxmichand Patel, Jiho Jin, Julia Kruk, Amit Agarwal, Srikant Panda, Fenal Ashokbhai Ilasariya, Hyunjung Shim, Alice Oh

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

AI总结 本文提出CultureMix基准，研究文化混合对视觉语言模型的影响，发现模型在混合场景中表现不佳，通过监督微调提升模型鲁棒性。

Enhancing Reliability across Short and Long-Form QA via Reinforcement Learning

通过强化学习提升短篇和长篇问答的可靠性

Yudong Wang, Zhe Yang, Wenhan Ma, Zhifang Sui, Liang Zhao

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，计算机学院，北京大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)

AI总结 本研究通过强化学习框架减少短篇和长篇问答中的幻觉问题，提升模型可靠性与事实可信度。