视觉大模型 / VLM

Bridging the Modality Gap in Roadside LiDAR: A Training-Free Vision-Language Model Framework for Vehicle Classification

弥合道路激光雷达的模态差距：一种无需训练的视觉-语言模型框架用于车辆分类

Yiqiao Li, Bo Shang, Jie Wei

机构 * Department of Civil Engineering, City College of New York（城市学院土木工程系） ； Department of Computer Science, City College of New York（城市学院计算机科学系） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出一种无需训练的视觉-语言模型框架，用于解决道路激光雷达中稀疏点云与密集图像之间的模态差距问题，实现细粒度车辆分类。

Comments 12 pages, 10 figures, 4 tables

K-Sort Eval: Efficient Preference Evaluation for Visual Generation via Corrected VLM-as-a-Judge

K-Sort Eval: 通过校正VLM作为评判者实现视觉生成的高效偏好评估

Zhikai Li, Jiatong Li, Xuewen Liu, Wangbo Zhao, Pan Du, Kaicheng Zhou, Qingyi Gu, Yang You, Zhen Dong, Kurt Keutzer

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(title,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 K-Sort Eval通过后验校正和动态匹配策略，实现高效可靠的视觉生成模型偏好评估。

Comments ICLR 2026. Code is available at: https://github.com/zkkli/K-Sort-Eval

UniFit: Towards Universal Virtual Try-on with MLLM-Guided Semantic Alignment

UniFit: 向基于多模态大语言模型引导的语义对齐的通用虚拟试衣迈进

Wei Zhang, Yeying Jin, Xin Li, Yan Zhang, Xiaofeng Cong, Cong Wang, Fengcai Qiao, zhichao Lian

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UniFit通过多模态大语言模型引导的语义对齐模块，解决虚拟试衣中语义差距和数据稀缺问题，实现通用且高性能的试衣框架。

Comments accepted to AAAI-2026

SchröMind: Mitigating Hallucinations in Multimodal Large Language Models via Solving the Schrödinger Bridge Problem

SchröMind: 通过求解薛定谔桥问题减轻多模态大语言模型中的幻觉

Ziqiang Shi, Rujie Liu, Shanshan Yu, Satoshi Munakata, Koichi Shirahata

机构 * Fujitsu Research \& Development Center Co.,LTD., Beijing, China Fujitsu Limited, Tokyo, Japan 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SchröMind通过求解薛定谔桥问题，有效减轻多模态大语言模型中的幻觉问题，提升模型在医疗等高风险领域的应用能力。

Comments ICASSP 2026

TAMMs: Change Understanding and Forecasting in Satellite Image Time Series with Temporal-Aware Multimodal Models

TAMMs: 卫星图像时间序列中基于时序感知的多模态模型用于变化理解和预测

Zhongbin Guo, Yuhao Wang, Ping Jian, Chengzhi Li, Xinyue Chen, Zhen Yang, Ertai E

机构 * School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology（计算机科学与技术学院，北京理工大学） ； School of Computing, National University of Singapore（计算学院，新加坡国立大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 TAMMs通过时序感知多模态模型统一执行卫星图像时间序列中的变化理解和未来预测，提升长程时间动态建模能力。

Comments Published as a conference paper at The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

Barycentric alignment for instance-level comparison of neural representations

实例层面神经表示的重心对齐

Shreya Saha, Zoe Wanying He, Meenakshi Khosla

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（YYY大学XXX系） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（WWW研究所ZZZ学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, UCSD（UCSD电子与计算机工程系） ； Cognitive Science Department, UCSD（UCSD认知科学系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过实例层面的神经表示重心对齐，揭示了跨视觉和语言模型的表示收敛与发散特性，并展示了人类对齐的跨模态比较能力。

Common Objects Out of Context (COOCo): Investigating Multimodal Context and Semantic Scene Violations in Referential Communication

常见物体脱离上下文（COOCo）：研究多模态上下文和语义场景违规在指代通信中的作用

Filippo Merlo, Ece Takmaz, Wenkai Chen, Albert Gatt

机构 * Utrecht University（乌特雷赫大学） ； University of Trento（特伦托大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 COOCo研究了VLMs在指代生成中如何利用场景上下文，发现模型根据语义相关性和噪声水平动态平衡局部与上下文信息。

Comments Accepted to TACL (pre-MIT Press publication version)

ProAgentBench: Evaluating LLM Agents for Proactive Assistance with Real-World Data

ProAgentBench：基于真实数据评估LLM代理的前瞻性帮助

Yuanbo Tang, Huaze Tang, Tingyu Cao, Lam Nguyen, Anping Zhang, Xinwen Cao, Chunkang Liu, Wenbo Ding, Yang Li

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract)

AI总结 ProAgentBench通过真实用户数据构建基准，评估LLM代理在连续工作流程中的前瞻性帮助能力，揭示真实数据对预测准确性的提升作用。

DR.Experts: Differential Refinement of Distortion-Aware Experts for Blind Image Quality Assessment

DR.Experts: 基于失真感知专家的差分细化方法用于盲图像质量评估

Bohan Fu, Guanyi Qin, Fazhan Zhang, Zihao Huang, Mingxuan Li, Runze Hu

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

AI总结 DR.Experts通过引入失真感知专家和差分细化方法，有效整合失真先验知识，提升盲图像质量评估的准确性与泛化能力。

Comments Accepted by AAAI 2026

Attention to details, logits to truth: visual-aware attention and logits enhancement to mitigate hallucinations in LVLMs

关注细节，logits到真相：视觉感知注意力与logits增强以减轻LVLMs中的幻觉

Jingyi Wang, Fei Li, Rujie Liu

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

AI总结 本文提出一种无需训练的注意力干预算法，通过增强任务相关token的注意力和改进解码过程，有效减少LVLMs中的幻觉问题。