视觉大模型 / VLM

NLPrompt: Noise-Label Prompt Learning for Vision-Language Models

NLPrompt: 噪声标签提示学习用于视觉-语言模型

Bikang Pan, Qun Li, Xiaoying Tang, Wei Huang, Zhen Fang, Feng Liu, Jingya Wang, Jingyi Yu, Ye Shi

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（日本RIKEN高级智能项目中心） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 NLPrompt通过结合PromptMAE和PromptOT，提升视觉-语言模型在噪声标签下的提示学习鲁棒性与精度。

Decoupling Perception and Calibration: Label-Efficient Image Quality Assessment Framework

解耦感知与校准：一种标签高效的图像质量评估框架

Xinyue Li, Zhichao Zhang, Zhiming Xu, Shubo Xu, Xiongkuo Min, Yitong Chen, Guangtao Zhai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Baidu（百度） 纠错

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

AI总结 LEAF通过蒸馏多模态大语言模型的感知先验，实现轻量级图像质量评估，减少对人类标注的依赖，同时保持与人类注释的一致性。

Hallucination Begins Where Saliency Drops

幻觉始于显著性下降

Xiaofeng Zhang, Yuanchao Zhu, Chaochen Gu, Xiaosong Yuan, Qiyan Zhao, Jiawei Cao, Feilong Tang, Sinan Fan, Yaomin Shen, Chen Shen, Hao Tang

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

AI总结 本文提出LVLMs-Saliency框架，通过融合注意力权重与输入梯度，利用显著性引导拒绝采样和局部连贯性强化机制，有效减少幻觉并提升模型可靠性。

Comments Accepted in ICLR 2026

Visual Multi-Agent System: Mitigating Hallucination Snowballing via Visual Flow

视觉多智能体系统：通过视觉流缓解幻觉雪球效应

Xinlei Yu, Chengming Xu, Guibin Zhang, Yongbo He, Zhangquan Chen, Zhucun Xue, Jiangning Zhang, Yue Liao, Xiaobin Hu, Yu-Gang Jiang, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：visual language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出ViF方法，通过视觉流和注意力重新分配缓解多智能体系统中的视觉幻觉雪球效应，提升性能。