视觉大模型 / VLM

UniVRSE: Unified Vision-conditioned Response Semantic Entropy for Hallucination Detection in Medical Vision-Language Models

UniVRSE: 统一的视觉条件响应语义熵用于医学视觉语言模型中的幻觉检测

Zehui Liao, Shishuai Hu, Ke Zou, Mengyuan Jin, Yanning Zhang, Huazhu Fu, Liangli Zhen, Yong Xia

机构 * National Engineering Laboratory for Integrated Aero-Space-Ground-Ocean Big Data Application Technology, School of Computer Science and Engineering, Northwestern Polytechnical University（集成航空航天地面海洋大数据应用技术国家工程实验室，计算机科学与工程学院，西北工业大学） 纠错

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

AI总结 UniVRSE通过统一的视觉条件响应语义熵框架，有效检测医学视觉语言模型中的幻觉，提升临床应用的可靠性。

Comments Under Review. 12 pages, 2 figures

CONRep: Uncertainty-Aware Vision-Language Report Drafting Using Conformal Prediction

CONRep：基于置信预测的不确定性感知视觉-语言报告起草

Danial Elyassirad, Benyamin Gheiji, Mahsa Vatanparast, Amir Mahmoud Ahmadzadeh, Seyed Amir Asef Agah, Mana Moassefi, Meysam Tavakoli, Shahriar Faghani

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)

AI总结 CONRep通过置信预测为视觉语言模型生成的放射学报告提供不确定性量化，提升自动化报告系统的透明性和临床实用性。

Comments 17 pages, 3 figures, 3 tables

Explicit Uncertainty Modeling for Active CLIP Adaptation with Dual Prompt Tuning

显式不确定性建模用于主动CLIP适应与双提示微调

Qian-Wei Wang, Yaguang Song, Shu-Tao Xia

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Institute of Perceptual Intelligence, Peng Cheng Laboratory（感知智能研究院，鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出基于双提示微调的显式不确定性建模框架，用于提升主动CLIP适应的分类可靠性与主动样本选择效果。

Benchmarking Bias Mitigation Toward Fairness Without Harm from Vision to LVLMs

面向视觉到大视觉语言模型的公平性无害基准测试

Xuwei Tan, Ziyu Hu, Xueru Zhang

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 NH-Fair提出一个统一基准，评估视觉到大视觉语言模型的公平性无害性，通过系统调优和数据增强方法减少偏见，提升公平性和准确性。

Comments Accepted at ICLR 26