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AI 大模型

视觉大模型 / VLM

视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。

2026-02-05 至 2026-02-05 共收录 5 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. 其他VLM 5 篇

2601.21610 2026-02-05 cs.CV 79%

WMVLM: Evaluating Diffusion Model Image Watermarking via Vision-Language Models

WMVLM:通过视觉-语言模型评估扩散模型图像水印

Zijin Yang, Yu Sun, Kejiang Chen, Jiawei Zhao, Jun Jiang, Weiming Zhang, Nenghai Yu

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Anhui Province Key Laboratory of Digital Security(安徽省数字安全重点实验室) National University of Singapore(新加坡国立大学)

专题命中 其他VLM :vision-language model(title,abstract);分类 cs.CV

AI总结 WMVLM通过视觉-语言模型提出首个统一且可解释的扩散模型图像水印评估框架,重新定义了残差和语义水印的评估指标,并通过三阶段训练策略提升模型性能。

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2506.12340 2026-02-05 cs.CV cs.CR 79%

Image Corruption-Inspired Membership Inference Attacks against Large Vision-Language Models

基于图像退化启发的对抗大视觉-语言模型的成员推断攻击

Zongyu Wu, Minhua Lin, Zhiwei Zhang, Fali Wang, Xianren Zhang, Xiang Zhang, Suhang Wang

机构 * The Pennsylvania State University(宾夕法尼亚州立大学)

专题命中 其他VLM :vision-language model(title,abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于图像退化启发的成员推断攻击方法,用于检测目标图像是否被用于训练大视觉-语言模型,通过图像退化和文本嵌入相似性进行攻击。

Comments Accepted by EACL 2026

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2602.04355 2026-02-05 cs.CL 78%

Can Vision Replace Text in Working Memory? Evidence from Spatial n-Back in Vision-Language Models

视觉能否取代文本在工作记忆中的作用?来自视觉-语言模型中空间n-Back任务的证据

Sichu Liang, Hongyu Zhu, Wenwen Wang, Deyu Zhou

机构 * Southeast University(东南大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

专题命中 其他VLM :vision-language model(title,abstract)

AI总结 研究通过空间n-Back任务评估视觉-语言模型中视觉与文本对工作记忆的影响,发现文本条件下的表现优于视觉条件,揭示了视觉信息处理中的计算差异。

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2510.26521 2026-02-05 cs.CL 50%

Hebrew Diacritics Restoration using Visual Representation

希伯来文附加符号恢复使用视觉表示

Yair Elboher, Yuval Pinter

机构 * Faculty of Computer and Information Science(计算机与信息科学学院) Ben-Gurion University of the Negev(贝叶尔谢瓦巴内吉尔大学)

专题命中 其他VLM :visual language model(abstract)

AI总结 DiVRit通过视觉表示方法实现希伯来文附加符号恢复,利用零样本分类和视觉语言模型提升准确性和泛化能力。

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2602.04157 2026-02-05 cs.RO 50%

A Modern System Recipe for Situated Embodied Human-Robot Conversation with Real-Time Multimodal LLMs and Tool-Calling

一种面向情境具身人机对话的现代系统配方,结合实时多模态大语言模型与工具调用

Dong Won Lee, Sarah Gillet, Louis-Philippe Morency, Cynthia Breazeal, Hae Won Park

专题命中 其他VLM :multimodal large language model(abstract)

AI总结 本文提出了一种结合实时多模态大语言模型与工具调用的系统配方,用于提升情境具身人机对话的交互质量与效率。

Comments 9 pages, 7 figures

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