视觉大模型 / VLM

Multimodal Information Fusion for Chart Understanding: A Survey of MLLMs -- Evolution, Limitations, and Cognitive Enhancement

多模态信息融合用于图表理解：MLLMs的综述——演变、局限与认知增强

Zhihang Yi, Jian Zhao, Jiancheng Lv, Tao Wang

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机科学学院） ； Engineering Research Center of Machine Learning（机器学习工程研究中心） ； China Telecom Institute of AI（中国电信人工智能研究院） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文综述了多模态大语言模型在图表理解中的应用，分析了其演变、局限及未来发展方向，旨在推动更稳健的系统发展。

TableDART: Dynamic Adaptive Multi-Modal Routing for Table Understanding

TableDART: 表格理解的动态自适应多模态路由

Xiaobo Xing, Wei Yuan, Tong Chen, Quoc Viet Hung Nguyen, Xiangliang Zhang, Hongzhi Yin

机构 * The University of Queensland, Australia（昆士兰大学） ； Griffith University, Australia（格里菲斯大学） ； University of Notre Dame, USA（诺丁汉大学） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：MLLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 TableDART通过动态选择文本、图像或融合视角，提升表格理解的准确性和效率，避免昂贵的多模态模型微调。

Comments Accepted to ICLR 2026. 26 pages, 11 figures