视觉大模型 / VLM

Language-Guided Invariance Probing of Vision-Language Models

语言引导的视觉-语言模型不变性探测

Jae Joong Lee

机构 * Department of Computer Science, Purdue University（普渡大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出LGIP基准，用于评估视觉-语言模型对语言扰动的鲁棒性，发现EVA02-CLIP和OpenCLIP表现优异，而SigLIP存在显著缺陷。

Comments Pattern Recognition Letters 2026

Vision and Language: Novel Representations and Artificial intelligence for Driving Scene Safety Assessment and Autonomous Vehicle Planning

视觉与语言：新颖的表示方法和人工智能用于驾驶场景安全评估与自动驾驶规划

Ross Greer, Maitrayee Keskar, Angel Martinez-Sanchez, Parthib Roy, Shashank Shriram, Mohan Trivedi

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

AI总结 本文研究了视觉-语言表示在自动驾驶安全评估和规划中的应用，提出轻量级危险检测、轨迹规划框架整合及自然语言约束方法，强调表示-任务对齐的重要性。

Test-Time Adaptation for Tactile-Vision-Language Models

测试时适应用于触觉-视觉-语言模型

Chuyang Ye, Haoxian Jing, Qinting Jiang, Yixi Lin, Qiang Li, Xing Tang, Jingyan Jiang

机构 * Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； New York University（纽约大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种可靠性感知框架，用于提升触觉-视觉-语言模型在测试时的适应能力，通过估计各模态可靠性来过滤不可靠样本并优化融合过程，有效提升了在模态损坏情况下的准确率。

MedProbCLIP: Probabilistic Adaptation of Vision-Language Foundation Model for Reliable Radiograph-Report Retrieval

MedProbCLIP: 基于概率适应的视觉-语言基础模型用于可靠放射影像-报告检索

Ahmad Elallaf, Yu Zhang, Yuktha Priya Masupalli, Jeong Yang, Young Lee, Zechun Cao, Gongbo Liang

机构 * Texas A&M University-San Antonio（德克萨斯A&M大学-圣安东尼奥分校） ； Boise State University（博伊州立大学） 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 MedProbCLIP 通过概率适应提升放射影像与报告检索的可靠性，优于现有基线方法。

Comments Accepted to the 2026 Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) Workshops

Visual Memory Injection Attacks for Multi-Turn Conversations

多轮对话中的视觉记忆注入攻击

Christian Schlarmann, Matthias Hein

机构 * Tübingen AI Center, University of Tübingen, Germany（图宾根人工智能中心，图宾根大学，德国） 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 本文提出一种多轮对话中的视觉记忆注入攻击，通过操控用户输入实现隐蔽的信息操控，展示了对大视觉-语言模型的安全威胁。

SNAP-UQ: Self-supervised Next-Activation Prediction for Single-Pass Uncertainty in TinyML

SNAP-UQ：单次传递的不确定性估计用于TinyML中的自监督下一次激活预测

Ismail Lamaakal, Chaymae Yahyati, Khalid El Makkaoui, Ibrahim Ouahbi, Yassine Maleh

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 SNAP-UQ通过单次传递的自监督下一次激活预测，为TinyML提供了一种高效且无需额外状态的不确定性估计方法。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

From Transcripts to AI Agents: Knowledge Extraction, RAG Integration, and Robust Evaluation of Conversational AI Assistants

从语音记录到AI代理：知识提取、RAG整合及对话式AI助手的鲁棒评估

Krittin Pachtrachai, Petmongkon Pornpichitsuwan, Wachiravit Modecrua, Touchapon Kraisingkorn

机构 * Amity Research and Application Center (ARAC)（阿米蒂研究与应用中心） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出了一种端到端框架，通过历史通话记录构建和评估对话式AI助手，利用知识提取和RAG整合提升事实准确性和鲁棒性。

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