视觉大模型 / VLM

VCIFBench: Evaluating Complex Instruction Following for Video Understanding

VCIFBench：评估视频理解中的复杂指令遵循能力

Huangchen Xu, Yuan Wu, Yi Chang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Engineering Research Center of Knowledge-Driven Human-Machine Intelligence, Jilin University（知识驱动人机智能工程研究中心，吉林大学） ； International Center of Future Science, Jilin University（未来科学国际中心，吉林大学） 纠错

专题命中 其他VLM ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract_cn)

AI总结 提出VCIFBench基准，通过混合验证流水线评估多模态大模型在视频理解中遵循内容、格式、风格和结构约束的复杂指令能力，实验表明联合约束满足仍具挑战，DPO训练可提升性能。

Evaluating Multimodal Narrative Understanding of Popular Hollywood Films

评估热门好莱坞电影的多模态叙事理解能力

David Bamman, Kent K. Chang, Allison Cooper, Juishan Hsu, Reina Kushihashi, Madison Mar, Arnav Podichetty, Rachael Samberg, Ipek Nil Sancak, Yuhan Shao

机构 * Bowdoin College（鲍登学院） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 其他VLM ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本研究构建了符合票房受欢迎度与公有领域标准的好莱坞电影多模态数据集，建立了相关MCQ基准，发现多数视觉-语言模型表现接近随机，视听模型最高准确率61.1%，均低于人类水平。

MER 2026: From Discriminative Emotion Recognition to Generative Emotion Understanding

MER 2026：从判别性情感识别到生成性情感理解

Zheng Lian, Xiaojiang Peng, Kele Xu, Ziyu Jia, Xinyi Che, Kuofei Fang, Zebang Cheng, Fei Ma, Laizhong Cui, Yazhou Zhang, Xin Liu, Liang Yang, Jia Li, Fan Zhang, Liumeng Xue, Erik Cambria, Guoying Zhao, Bjorn W. Schuller, Jianhua Tao

专题命中 其他VLM ：multimodal large language model(abstract)

AI总结 MER2026延续系列挑战趋势，包含四个赛道，聚焦双人交互、细粒度识别、偏好预测和生理信号情感识别。