视觉大模型 / VLM

MarineEval: Assessing the Marine Intelligence of Vision-Language Models

MarineEval: 评估视觉-语言模型的海洋智能

YuK-Kwan Wong, Tuan-An To, Jipeng Zhang, Ziqiang Zheng, Sai-Kit Yeung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 MarineEval首次构建大规模海洋VLM数据集和基准，评估现有VLM在回答海洋领域问题上的能力与局限性。

Comments Accepted by The IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2026

VL4Gaze: Unleashing Vision-Language Models for Gaze Following

VL4Gaze：释放视觉-语言模型用于追随目光

Shijing Wang, Chaoqun Cui, Yaping Huang, Hyung Jin Chang, Yihua Cheng

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（MAIS，自动化研究所，中国科学院） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 VL4Gaze通过四个互补任务统一目光理解为VQA问题，系统评估VLMs在目光解读上的表现，揭示了针对性多任务监督对提升VLMs目光理解能力的重要性。

O3SLM: Open Weight, Open Data, and Open Vocabulary Sketch-Language Model

O3SLM：开放权重、开放数据和开放词汇草图-语言模型

Rishi Gupta, Mukilan Karuppasamy, Shyam Marjit, Aditay Tripathi, Anirban Chakraborty

机构 * IISc（印度理工学院） 纠错

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

AI总结 O3SLM通过构建大规模图像-草图-指令三元组数据集和训练模型，实现了对草图理解和推理的突破性进展。

Comments Accepted to AAAI 2026