视觉大模型 / VLM

RefLAM: A Reference-Grounded Line Annotation Pipeline for Historical Arabic Manuscripts

RefLAM：一种用于历史阿拉伯文手稿的参考依据型行标注流水线

Mohamed Guechaoui, Mohamed Diaa Zellagui, Souleyman Chaib, Sahraoui Dhelim

机构 * Higher School of Computer Science (ESI-SBA)（高等计算机科学学院（ESI-SBA）） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：MLLM(summary_cn,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 RefLAM是用于历史阿拉伯文手稿的参考依据型行标注流水线，结合深度学习、MLLM与模糊对齐引擎，可高效生成标注数据，吞吐量较手动标注提升75倍，发布的AraMS-28k可用于HTR模型微调。

Comments 11 pages, 6 figures, 3 tables, 2 algorithms

$R^3$: Training Robots to Reason in Natural Language via Reinforcement Learning

R^3：通过强化学习训练机器人以自然语言进行推理

Lehong Wu, Yuxiao Qu, Zheyuan Hu, Ivan Zhang, Limin Wei, Zackory Erickson, Aviral Kumar

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：VLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出R^3方法，通过中间训练和基于准则的强化学习将VLM转化为机器人推理器，在两个测试平台上提升了机器人的探索与泛化能力，优于仅指令式的模仿学习基线。

Comments 42 pages, 23 figures

RAVE: Re-Allocating Visual Attention in Large Multimodal Models

RAVE: 重新分配大型多模态模型中的视觉注意力

Xi Leng, Xinhong Ma, Ziqiang Dong, Feng Zhang, Xiaoying Tang, Yang Yang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴文勤业务部） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对大型多模态模型中标准注意力机制存在的跨模态误分配和视觉内不平衡问题，提出轻量级成对门控机制RAVE，通过学习查询-键偏置重新分配视觉注意力，在多个多模态基准上平均提升3个百分点，尤其对感知密集型任务效果显著。

CSPO: Alleviating Reward Ambiguity for Structured Table-to-LaTeX Generation

CSPO：缓解结构化表格到LaTeX生成中的奖励模糊性

Yunfan Yang, Cuiling Lan, Jitao Sang, Yan Lu

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CSPO框架，通过分离LaTeX表格组件的优化，缓解奖励模糊性，提升结构化生成的可靠性。

Comments Accepted by ACL2026 (main conference)

DocPC: Document-Level Visual Retrieval via Representative Page Composition

DocPC：基于代表性页面组合的文档级视觉检索

Chengsong You, Junwei Zhou, Nan Du

专题命中 文档图表理解 ：vision-language model(abstract)

AI总结 针对现有视觉文档检索以页面为中心的问题，提出DocPC框架，通过组合代表性页面实现文档级索引，在DocViRe基准上性能优于最强页面级基线且存储成本大幅降低。

Comments 15 pages, 5 figures, 8 tables