视觉大模型 / VLM

Physics-based phenomenological characterization of cross-modal bias in multimodal models

基于物理现象的多模态模型跨模态偏差表征

Hyeongmo Kim, Sohyun Kang, Yerin Choi, Seungyeon Ji, Junhyuk Woo, Hyunsuk Chung, Soyeon Caren Han, Kyungreem Han

机构 * B rain Science Institute（脑科学研究院） ； Korea Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Department of Physics and Astronomy（物理与天文学系） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； University of Science and Technology KIST School（科学技术KIST学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于物理现象的多模态模型跨模态偏差表征方法，揭示多模态输入可能强化模态主导性。

Comments Best Paper Award at BiasinAI track in AAAI2026

VAUQ: Vision-Aware Uncertainty Quantification for LVLM Self-Evaluation

VAUQ：面向LVLM自评估的视觉感知不确定性量化

Seongheon Park, Changdae Oh, Hyeong Kyu Choi, Xuefeng Du, Sharon Li

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 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 VAUQ通过引入图像信息分数和核心区域遮蔽策略，实现对LVLM自评估的视觉感知不确定性量化，有效提升模型输出的可靠性。

MUSE: Harnessing Precise and Diverse Semantics for Few-Shot Whole Slide Image Classification

MUSE: 通过精确和多样的语义提升少样本全滑片图像分类

Jiahao Xu, Sheng Huang, Xin Zhang, Zhixiong Nan, Jiajun Dong, Nankun Mu

机构 * School of Big Data & Software Engineering, Chongqing University（大数据与软件工程学院，重庆大学） ； School of Computer Science & Technology, Chongqing University（计算机科学与技术学院，重庆大学） 纠错

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

AI总结 MUSE通过样本层面的细粒度语义增强和随机多视图生成，提升少样本全滑片图像分类的性能和鲁棒性。

Comments Accepted by CVPR 2026

UniGenBench++: A Unified Semantic Evaluation Benchmark for Text-to-Image Generation

UniGenBench++: 一个统一的语义评估基准用于文本到图像生成

Yibin Wang, Zhimin Li, Yuhang Zang, Jiazi Bu, Yujie Zhou, Yi Xin, Junjun He, Chunyu Wang, Qinglin Lu, Cheng Jin, Jiaqi Wang

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UniGenBench++ 提出一个统一的语义评估基准，涵盖多样化的现实场景和多语言支持，用于评估文本到图像生成模型的语义一致性。

Comments Project page: codegoat24.github.io/UniGenBench/