AI 大模型
视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。
SCOPE-Router：面向执行导向任务的成本感知开放集视觉语言模型路由
机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（中国科学院大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； Tencent（腾讯）
专题命中 视觉问答 ：VLM(title,summary_cn)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出SCOPE-Router与CRM+RCCR，构建执行导向VLM路由基准VLM-ExecRouterBench，解决现有VLM路由局限，在多基准上取得更优性能。
EVADE：带弃权机制的证据验证智能诊断方法
机构 * Monash University（莫纳什大学） ； Murdoch University（默多克大学）
专题命中 视觉问答 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 该研究针对医学VLMs不可靠问题，提出无需训练的EVADE方法，通过跨图像视图验证一致性并引入弃权机制，在多医学VQA数据集上提升了校准度与选择性风险，同时维持了准确率。
视觉语言模型如何失败？组合式视觉问答中的视觉-操作不对齐
机构 * Singapore Institute of Technology（新加坡科技学院） ； NVIDIA（英伟达）
专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；visual question answering(abstract)；grounding(abstract)
AI总结 研究组合式视觉问答中视觉语言模型失败的机制，引入以操作为中心的框架分解失败模式，揭示四种失败模式及传播路径，表明不同失败类型需不同纠正策略，为提升模型可靠性提供基础。
Comments Accepted at ACM Multimedia 2026
TractoGraphVLM：用于白质纤维束成像的统一视觉-语言框架
专题命中 视觉问答 ：vision language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 TractoGraphVLM是统一视觉-语言框架，可完成白质纤维束的分类、检索、描述、问答四项任务，在HCP数据集上表现良好，具跨年龄迁移鲁棒性，仅从语言学习神经解剖学知识。
Comments Accepted as a Spotlight at the ECCV 2026 Workshop on Artificial Intelligence for Medical 3D Vision (AI4M3D). Our codebase, including all training and evaluation pipelines, is publicly available at https://github.com/AS-Lab/Marthi-et-al-2026-TractoGraphVLM-Unified-Vision-Language-White-Matter-Tractography
DeepWeaver：弥合开放域问答中的证据合成鸿沟
机构 * Tsinghua University（清华大学）
专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对开放域问答中检索与生成间的证据合成鸿沟，提出DeepWeaver框架，通过Thought Block Chains编织证据，在LoQA和DeepResearch Bench基准上提升了问答的内容、引用及见解质量。
Comments 49 pages, 6 figures
回答前看清楚：通过显著性驱动的感知重新对齐减轻LVLMs中的幻觉
机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Road Transport Development Center（上海市道路运输发展中心） ； Hunan Institute of Advanced Technology（湖南先进技术研究院）
专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对LVLMs易产生幻觉问题，提出无需训练的SDPR框架，通过显著性驱动注意力重新分配、缓存对齐及先验约束对比解码，整体对齐视觉意识，在多基准测试中优于现有方法，无需额外训练且开销小。
Comments Accepted by ACM Multimedia 2026
聚焦推理：面向视觉语言模型的有状态、基于动作的视觉聚焦
机构 * AI Center -- Mountain View, Samsung Electronics（三星电子山景城人工智能中心）
专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出Foveated Reasoner，通过整合聚焦与推理机制，提升视觉语言模型在高分辨率图像下的效率与准确性，实验证明其在多种基准测试中表现优异。
Comments ECCV 2026
何时称苹果为红色：人类遵循内省规则，而视觉语言模型却不遵循
机构 * University of Tübingen（蒂宾根大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Brown University（布朗大学）
专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 研究探讨了视觉语言模型（VLMs）在何时会表现出意外行为，以及模型是否能可靠预测自身行为，发现VLMs系统性违反内省规则，而人类则遵循规则。
Comments Accepted at COLM 2026
追踪、验证与修正：一种用于多模态大语言模型空间推理的无训练框架
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院）
专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(abstract,abstract_cn)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对多模态大语言模型空间推理的错误传播问题，提出无训练的追踪-验证-修正框架，构建空间证据图并评估证据可靠性，在15种模型-数据集设置下平均准确率达68.94%，优于基线。
Comments 19 pages, 7 figures
Co-RL：多智能体强化学习中多样群体涌现的无监督推理
机构 * University of Exeter（埃克塞特大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校）
专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG
AI总结 本研究提出Co-RL框架，通过参数不共享的多智能体协作训练，利用同伴奖励减少对真实标注的依赖，提升纯文本及多模态任务的推理性能，缓解训练崩溃与响应同质化问题。
Comments 30 pages, 5 figures, 11 tables
用于第一人称视角视频的视觉-语言模型：从手-物交互到具身智能
机构 * University of Tehran（德黑兰大学）
专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title)；分类 cs.CV
AI总结 本综述梳理了用于第一人称视角视频理解的视觉-语言模型的发展，分析其挑战、研究方向与局限，明确了可部署具身智能的关键优先方向。
UMER：通过感知对的判别推理统一嵌入与排序以实现通用多模态检索
专题命中 视觉推理 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI
AI总结 本研究针对通用多模态检索的需求，提出UMER框架，通过感知对的判别推理联合学习对比式嵌入与判别式排序，在MMEB-V2基准上实现最优性能且支持可调整预算的推理。
求解不等于绘图：奥林匹克几何图解推理基准
专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对基础模型图解推理能力评估缺口，构建含954道奥林匹克几何题的基准，发现模型求解与绘图能力存在显著差距，绘图平均编译成功率仅36.14%。
Comments ICML 2026, AI4MATH Workshop
事件因果RAG：一种用于长视频复杂场景中长视频推理的检索增强生成框架
机构 * Tianjin Key Lab of Intelligent Unmanned Swarm Tech & System（天津智能集群技术与系统重点实验室） ； Tianjin University（天津大学） ； Institute of Computing and Intelligence（计算与智能研究所） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Tianjin Artificial Intelligence Innovation Center（天津人工智能创新中心） ； Defense Innovation Institute Academy of Military Sciences（国防科技创新研究院） ； School of Future Technology（未来技术学院） ； Shanghai University（上海大学）
专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 本文提出Event-Causal RAG框架，通过事件因果图和双存储记忆实现长视频推理，优于传统方法，在多事件整合和因果推理任务中表现更优，同时提升内存效率和流式性能。
ForeSightGuide：面向视障人士的精准低冗余前瞻式导航框架
专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 该研究针对视障人士出行的信息过载问题，提出前瞻式导航框架ForeSightGuide，结合语义理解与危险预测，在新数据集及公共基准上实现最优性能，冗余警报与漏险率表现优异。
DentAgent：以证据为中心的多智能体协调的多模态牙科推理框架
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Angelalign Technology Inc.（时代天使科技有限公司） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学）
专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对现有牙科AI系统模态或任务局限及证据不可追溯问题，提出以证据为中心的多智能体框架DentAgent，经四个基准测试，其多标签诊断性能超越资深专家17.3个百分点，可用于多模态牙科推理及人群口腔健康评估。
GrabVG：面向无人机图像视觉 grounding 的图注意力绑定方法
机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,title_cn)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 本文针对无人机图像视觉 grounding 的冗余与拓扑歧义问题，提出 GrabVG 框架，通过预注意假设搜索与图注意力特征绑定实现目标定位，在 AerialVG、AerialSense 数据集上精度显著优于基线且精度-速度权衡良好。
基于视觉语言模型的X射线荧光（XRF）与光学显微镜视场（FOV）定位
机构 * Northwestern University（西北大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Oregon Health and Science University（俄勒冈健康与科学大学） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）
专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract)；vision language model(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文针对跨模态显微图像的视场定位难题，提出结合视觉语言模型（VLM）的候选生成-验证工作流，在低对应度的相邻切片成像数据中实现了有效定位，为关联XRF与光学显微测量提供了支撑。
PATE-Forensics：以通用多模态大语言模型（MLLM）为工具的可解释深度伪造取证方法
机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(title_cn,summary_cn)；分类 cs.CV
AI总结 本研究提出PATE-Forensics，采用“感知即工具”范式，基于DINOv3构建取证感知工具，结合通用MLLM实现可解释深度伪造取证，在DDL-X Track 3数据集上取得0.89的最佳官方分数，较次席高出0.19分。
Comments 9 pages, 3 figures, 2 tables; DDL-X Track 3, IJCAI 2026 AI Safety Workshop
从威胁情报到检测：知识驱动的丰富化与基于模板的规则落地用于自动化Sigma规则生成
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究设计了AUTOSIGMA，结合知识驱动丰富化等技术，将非结构化CTI报告自动生成Sigma规则，其在多项指标上优于其他方案。
Comments Submitted for publication and currently under review
双流跨锚校正：接地长文本描述与对象级锚点的域限制
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对多模态大语言模型的长文本描述对象幻觉问题，本文提出双流跨锚校正方法，通过耦合感知流与认知流提升精度，在长文本场景下实现最优性能，且存在域条件性限制。
当状态成为攻击面：大语言模型驱动的具身智能体中的状态语义注入
机构 * Wuhan University（武汉大学） ； University at Buffalo（布法罗大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI
AI总结 该文聚焦LLM驱动的具身智能体，梳理其技术演进与现有模型，指出其需结合多类信息完成任务落地后执行，为后续状态语义注入攻击研究奠定基础。
Comments submitted to USENIX Security 2027
神经符号具身智能体
机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； City, University of London（伦敦城市大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究提出一种神经符号具身智能体，将长周期家庭任务分解为视觉探索与符号规划，在VirtualHome、ALFWorld基准测试中表现优异，约束与搜索结合可大幅提升任务解决率，且无需专门训练。
StocksTalk：一种面向网络数据结构化查询生成的语音赋能对话智能体
机构 * IIIT-Delhi（德里印度信息技术学院） ； Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 StocksTalk是一种语音赋能对话系统，可将口语化金融请求转为结构化查询，通过多模块提升准确性，为股票筛选决策提供支持。
SPADE：自适应合成可执行环境中的自博弈
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Seoul National University（首尔大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； University of Chicago（芝加哥大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 SPADE是一种双角色自博弈强化学习框架，让单个LLM同时担任环境设计者与推理智能体，在多类基准上显著提升了语言智能体的性能，推动了开放式自我改进。
Comments Work in progress. Project page: https://spade-rl.github.io ; Code: https://github.com/spade-rl/spade
USR-Drive：通过3D高斯与边界框联合去噪实现统一驾驶场景表示
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出USR-Drive框架，将3D高斯与边界框作为对齐的潜在令牌流，通过统一多模态扩散Transformer联合去噪，在nuScenes和VKitti数据集上实现动态重建与3D检测的SOTA性能。
COSTA：面向存在域偏移的航拍点云无标注开放集语义分割的以聚类为中心范式
机构 * Fujian Institute of Research on the Structure of Matter, Chinese Academy of Sciences（中国科学院福建物质结构研究所） ； Institute of Urban Environment, Chinese Academy of Sciences（中国科学院城市环境研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University（武汉大学资源与环境科学学院）
专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 COSTA提出以聚类为中心的范式，无需额外训练即可在推理阶段将预训练航拍点云分割模型适配到偏移目标域，在三个基准上实现按需分割，mIoU达70.09%。
训练模型，而非读者：可验证激活解释的可解码性监督
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究自然语言自动编码器对隐藏激活解释评分的问题，提出RECAP等方法，能使指定内容可解码，提高解释忠实度与安全性，如在预训练模型上实现可靠探测解码，提升对真实声明评分及识别谎言能力。
百万级多模态花粉显微镜图像与专家引导的基础模型
机构 * Department of Physics of Complex Systems, ELTE Eötvös Loránd University（ELTE罗兰大学复杂物理系） ； The Palynological Laboratory at the Swedish Museum of Natural History（瑞典自然历史博物馆孢粉学实验室） ； National Centre for Public Health and Pharmacy（国家公共卫生与药品中心） ； INRAE, UR 546 BioSP, Site Agroparc（法国国家农业、食品与环境研究院，UR 546 BioSP，阿格罗帕克园区） ； National Korányi Institute for Pulmonology（国家科拉尼肺病研究所） ； Health Data Science and AI Knowledge Centre, Health Services Management Training Centre, Faculty of Health and Public Administration, Semmelweis University（塞梅维什大学健康与公共管理学院卫生服务管理培训中心健康数据科学与人工智能知识中心） ； Department of Biological Physics, ELTE Eötvös Loránd University（ELTE罗兰大学生物物理系）
专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出百万级多模态花粉显微镜数据集Pollen AI Atlas，结合专家引导的视觉-语言模型生成形态描述，实现跨区域、跨设置的高精度花粉识别与检索。
Comments 31 pages, 5 main figures, supplementary information included. Submitted to Scientific Reports. v2: clarified reporting of taxonomic scope, captioning settings, backbone configuration, and evaluation details; no changes to numerical results or conclusions
面向任务型对话的角色引导大语言模型智能体
机构 * University of Kentucky（肯塔基大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 该研究构建无需训练的框架，通过三种情境评估多模型在SGD数据集上的表现，发现适应用户人格存在权衡，Try情境的线索式适应可更可靠实现感知人格的任务型对话。
Comments 8 pages
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