视觉大模型 / VLM

MedReasoner: Reinforcement Learning Drives Reasoning Grounding from Clinical Thought to Pixel-Level Precision

MedReasoner: 通过强化学习实现从临床思维到像素级精度的推理 grounding

Zhonghao Yan, Muxi Diao, Yuxuan Yang, Ruoyan Jing, Jiayuan Xu, Kaizhou Zhang, Lele Yang, Yanxi Liu, Kongming Liang, Zhanyu Ma

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 MedReasoner 通过强化学习实现从临床推理到像素级精度的医学影像 grounding，提出统一医学推理 grounding 任务和 U-MRG-14K 数据集，展示其在医学影像分析中的优越性能。

Comments AAAI2026

Prompt When the Animal is: Temporal Animal Behavior Grounding with Positional Recovery Training

提示当动物是：基于位置恢复训练的时序动物行为 grounding

Sheng Yan, Xin Du, Zongying Li, Yi Wang, Hongcang Jin, Mengyuan Liu

机构 * School of Artificial Intelligence, Chongqing University of Technology（重庆理工大学人工智能学院） ； National Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院国家通用人工智能实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出 Port 框架，通过位置恢复训练提升动物行为时序 grounding 的准确性，在 Animal Kingdom 数据集上取得 38.52 的 IoU@0.3 成绩，并在 ICME 2024 挑战赛中表现突出。

Comments Accepted by ICMEW 2024

CADEvolve: Creating Realistic CAD via Program Evolution

CADEvolve: 通过程序进化创建逼真的CAD

Maksim Elistratov, Marina Barannikov, Gregory Ivanov, Valentin Khrulkov, Anton Konushin, Andrey Kuznetsov, Dmitrii Zhemchuzhnikov

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract)；grounding(abstract)

AI总结 CADEvolve通过程序进化生成逼真的CAD，利用VLM引导的编辑和验证，生成8000个复杂零件的可执行参数化生成器，并在多个基准测试中取得最佳性能。

Learning Personalized Agents from Human Feedback

从人类反馈中学习个性化代理

Kaiqu Liang, Julia Kruk, Shengyi Qian, Xianjun Yang, Shengjie Bi, Yuanshun Yao, Shaoliang Nie, Mingyang Zhang, Lijuan Liu, Jaime Fernández Fisac, Shuyan Zhou, Saghar Hosseini

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 PAHF通过整合显式记忆与双反馈通道，实现持续个性化，显著提升学习速度和适应能力。

LMSeg: Unleashing the Power of Large-Scale Models for Open-Vocabulary Semantic Segmentation

LMSeg：释放大规模模型在开放词汇语义分割中的潜力

Huadong Tang, Youpeng Zhao, Yan Huang, Min Xu, Jun Wang, Qiang Wu

机构 * Huadong Tang（华东唐） ； Youpeng Zhao（赵有鹏） ； Yan Huang（黄艳） ； Min Xu（徐敏） ； Jun Wang（王俊） ； Qiang Wu（吴强） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 LMSeg通过结合多个大规模模型提升开放词汇语义分割的性能，利用LLMs生成多样化视觉属性的提示并改进视觉特征提取。

Retrieval Augmented Generation of Literature-derived Polymer Knowledge: The Example of a Biodegradable Polymer Expert System

文献衍生聚合物知识的检索增强生成：生物降解聚合物专家系统的例子

Sonakshi Gupta, Akhlak Mahmood, Wei Xiong, Rampi Ramprasad

机构 * School of Computational Science and Engineering（计算科学与工程学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Matmerize, Inc.（Matmerize公司） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于检索增强生成的聚合物知识系统，通过构建结构化知识图谱和语义向量方法，提升生物降解聚合物领域的文献检索与推理能力。

Features as Rewards: Scalable Supervision for Open-Ended Tasks via Interpretability

特征作为奖励：通过可解释性实现开放性任务的可扩展监督

Aaditya Vikram Prasad, Connor Watts, Jack Merullo, Dhruvil Gala, Owen Lewis, Thomas McGrath, Ekdeep Singh Lubana

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出通过特征作为奖励实现开放性任务的可扩展监督，利用强化学习流程减少幻觉并保持性能。

Behavioral change models for infectious disease transmission: a systematic review (2020-2025)

传染病传播中的行为变化模型：系统综述（2020-2025）

Youngji Jo, Sileshi Sintayehu Sharbayta, Bruno Buonomo

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 本文综述了2020-2025年间关于传染病传播中行为变化模型的研究，分析了行为适应在传播、疫苗接种和合规性中的影响，并提出了一种分类体系以指导行为过程在流行病学建模中的整合。

Comments 23 pages, 3 tables, 3 figures

Automated Extraction of Mechanical Constitutive Models from Scientific Literature using Large Language Models: Applications in Cultural Heritage Conservation

利用大语言模型自动化提取科学文献中的机械本构模型：应用于文化遗产保护

Rui Hu, Yue Wu, Tianhao Su, Yin Wang, Shunbo Hu, Jizhong Huang

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)

AI总结 本研究利用大语言模型自动化提取科学文献中的机械本构模型，应用于文化遗产保护，构建了结构化数据库并提高了数据处理效率。