视觉大模型 / VLM

Neuro-symbolic PRM: Enhancing Scientific Reasoning via Structured Traces and Symbolic Verification

神经符号PRM：通过结构化轨迹与符号验证增强科学推理

Yuxin Zi, Cong Xu, Suparna Bhattacharya, Martin Foltin, Amit Sheth

机构 * AI Institute of South Carolina（南卡罗来纳州人工智能研究所） ； HPE Labs（慧与实验室） ； Indian AI Research Organisation（印度人工智能研究组织） 纠错

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract)

AI总结 该研究提出神经符号PRM框架，解耦推理为符号有效性与语义接地性，引入反事实符号扰动训练PRM，通过验证器优先搜索提升工具增强型LLM的科学推理可靠性。

ClueWeaver: Reward-Guided Dual-Agent Evidence Reasoning for Compact LLMs on Literary Long Narratives

ClueWeaver：面向紧凑型大语言模型的、针对文学长篇叙事的奖励引导双智能体证据推理框架

Jihao Zhu, Zhiwei Yang, Wenxiao Zhang, Junqian Zhao, Qi You, Fangqi Wang, Zheyuan Deng, Hanzhe Yang, Yu Liu, Jin B. Hong

机构 * Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； The University of Western Australia（西澳大学） ； Brown University（布朗大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract)

AI总结 ClueWeaver是用于紧凑型本地模型的双智能体证据推理框架，可提升本地语言模型在长篇叙事问答与声明验证任务中的性能，提供可检查的证据推理轨迹。

Comments Accepted by ICONIP 2026

Mapping Written Words to Spoken Words in a Different Language Using Only Visual Grounding

仅使用视觉 grounding 将不同语言的书面词映射到口语词

Gabriel Pirlogeanu, Dan Oneata, Horia Cucu, Herman Kamper

机构 * Politehnica Bucharest（布加勒斯特理工大学） ； Stellenbosch University（斯坦陵布什大学） ； Trinity College Dublin（都柏林圣三一学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,title_cn)

AI总结 本研究针对低资源场景下的语音数据构建问题，提出一种基于自监督语音表示的对齐方法，可从视觉 grounding 数据中直接学习跨语言词到语音的映射，效果优于以往的注意力模型。

Comments 9 pages, 5 figures, 5 tables, preprint, submitted to IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing

Position Is All You Need: A Free Lunch Token Compression Strategy for MLLM-based Referring Expression Segmentation

位置即你所需：一种用于基于多模态大语言模型的指代表达分割的免费午餐式令牌压缩策略

Yuhan Liu, Yixiong Zou, Yuhua Li, Ruixuan Li

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

AI总结 针对基于多模态大语言模型的指代表达分割任务的计算开销瓶颈，提出仅依赖位置信息的即插即用无训练令牌压缩方法PAYN，性能优于现有方法。

Comments Accepted by ICML 2026

Buried in Textual Debt: Context Pruning with Visual Evidence Preservation for MLLM Agents

被文本债务掩埋：面向多模态大语言模型智能体的保留视觉证据的上下文剪枝

Yuchen Huang, Sijia Li, Jun Zhang, Yi R. Fung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型智能体长轨迹中文本主导上下文、抑制视觉证据的问题，提出基于KL引导的SPARE框架，结合OPSD与SFT实现高效剪枝，在多步视觉工具使用基准中达到最优准确率与剪枝比例的权衡。

Comments 17 pages, 3 figures, 5 tables

Information-Guided Frontier Decoding: Contextual Utility-Driven Commitment in dMLLMs

信息引导的前沿解码：扩散多模态语言模型（dMLLMs）中上下文效用驱动的提交

Xingyou Fang, Jingxing Zhong, Xiaosong Yuan, Xiaofeng Zhang

机构 * Fuzhou University（福州大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract,abstract_cn)；MLLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对扩散多模态语言模型解码时结构令牌过早提交削弱上下文传播的问题，提出无需训练的信息引导前沿解码策略，通过多维度排序优化候选选择，在多类基准上实现了优于现有方法的性能。

Comments Accepted to Findings of EMNLP 2026

UniGeo: A Multi-modal Large Language Model for Text-Guided Cross-View Geo-Localization

UniGeo：用于文本引导跨视角地理定位的多模态大语言模型

Jiahao Wen, Hang Yu, Zhedong Zheng

机构 * School of Computer Engineering and Science, Shanghai University（上海大学计算机工程与科学学院） ； Institute of Collaborative Innovation, University of Macau（澳门大学协同创新研究院） 纠错

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

AI总结 UniGeo是一种统一多模态大语言模型，通过地理语义学习、跨视角生成及即插即用验证模块，在文本引导无人机地理定位任务中显著提升了检索性能。

From Sound to Symptom: Real-Time Respiratory Signal Understanding for Conversational Healthcare Agents

从声音到症状：面向对话式医疗智能体的实时呼吸信号理解

Tanmay Laud, Herprit Mahal, Subhabrata Mukherjee

机构 * Hippocratic AI（希波克拉底人工智能公司） 纠错

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

AI总结 提出面向对话式医疗智能体的HealthCUES系统，可实时检测分析咳嗽等呼吸信号，经内部与外部数据集评估及医疗人员验证，性能优异且具临床实用性。

Comments Accepted for publication at SIGDIAL 2026

Self-Reflective Multi-modal Reasoning for Short-Video Fake News Detection

用于短视频假新闻检测的自反思多模态推理

Pinjie Xu, Yuzhou Yang, Zhikai Tan, Qichao Ying, Zaiyang Yu, Ce Li, Zhenxing Qian

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)

AI总结 针对短视频假新闻检测的挑战，提出SRM-FND框架，通过自反思多模态推理及相关机制，在FakeSV和FakeTT数据集上实现优于强基线的检测性能。

Text-to-seed generation: Training-free open-vocabulary seeded semantic segmentation via re-purposing diffusion as text-guided seed generator

文本到种子生成：通过将扩散模型重新用作文本引导的种子生成器实现免训练开放词汇种子语义分割

Kumju Jo, Heesun Jung, Sungyong Baik

机构 * Hanyang University（汉阳大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出免训练框架T2S，利用Stable Diffusion生成文本引导的种子点，结合SAM实现开放词汇语义分割，在标准基准上取得优异性能。

Comments Preprint version of the work accepted for publication in Knowledge-Based Systems

GRAFT: Grounded and Efficient Online Reinforcement Adaptation for Fine-Grained Robot Manipulation

GRAFT：面向精细机器人操作的 grounded 高效在线强化适应

Yibo Qiu, Haoliang Ye, Shu'ang Sun, Zan Huang, Ronald X Xu, Mingzhai Sun

机构 * Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； School of Biomedical Engineering, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学生命科学与医学部生物医学工程学院） 纠错

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

AI总结 GRAFT是一种高效在线VLA适应框架，通过特定视角视觉锚点聚焦任务相关线索，在四项生物医学操作任务中提升25个百分点成功率并降低计算开销。

Cascaded Batch Prompting

级联批量提示

Sho Hoshino, Peinan Zhang

机构 * CyberAgent（赛博agent公司） 纠错

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

AI总结 针对批量提示导致大语言模型下游任务性能不可预测的问题，提出级联批量提示方法，在多项选择问答等任务上性能优于单提示基线，且加速效果与批量大小成正比，在帕累托前沿达到新最优。

Comments EMNLP 2026 Findings

4DStreamCtrl: Interactive Video Generation with Online 4D Control

4DStreamCtrl：基于在线4D控制的交互式视频生成

Shiqian Li, Chenguo Lin, Zhiguang Liu, Yu Tang, Jiarong Ou, Rui Chen, Yixin Zhu

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

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

AI总结 4DStreamCtrl将相机运动、物体轨迹与深度统一为3D点轨迹表示，结合蒸馏的因果流式模型，首次实现交互式4D可控实时视频生成，精度与效率均优于现有方法。

Comments 23 pages

RCMN: Understanding Misleadingness in Influential Public Discourse

RCMN：理解有影响力公共话语中的误导性

Peiling Yi

机构 * School of Computer Science and Mathematics（计算机科学与数学学院） ； Faculty of Engineering, Computing and the Environment（工程、计算与环境学院） ； Kingston University London（伦敦金斯顿大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对有影响力公共话语的误导性，提出以读者为中心的RCMN框架构建数据集，发现轻量表征可恢复读者解读但难识别误导机制，为可扩展误导性分析提供了新方向。

BekchiAI: Measuring, Observing, and Controlling LLM Agents in One Click

BekchiAI：一键式测量、观测与控制大语言模型智能体

Mesut Toruk

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

AI总结 BekchiAI是一款兼具智能体技能测量基准与实时观测控制平台的工具，含2057个测试任务的基准及配套平台，已公开发布并完成多模型对比。

Comments 8 pages, 1 Figure, 6 tables

Glass Surface Detection Grounded in 3D Visual Geometry

基于3D视觉几何的玻璃表面检测

Yiwei Lu, Ke Xu, Tao Yan, Xiaojun Chang, Radu Timofte, Rynson W. H. Lau

机构 * Jiangnan University（江南大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Wurzburg（维尔茨堡大学） ； City University of Hong Kong (Dongguan)（香港城市大学（东莞）） 纠错

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

AI总结 本文提出将玻璃表面检测（GSD）基于3D视觉几何的新范式，结合VGGT、FSAM与GeGB，在7个基准上达最优性能，泛化性好且提升玻璃场景重建效果。

Comments 9 pages, 10 figures. Accepted by ACM Multimedia 2026

Learning Woody Clearing With Loss Alignment for Zero-Shot Regrowth and Woody Segmentation

基于损失对齐的木本植被砍伐检测用于零样本再生与木部分割

Kal Backman, Jared Wood, Adam Roff

机构 * New South Wales Department of Climate Change, Energy, the Environment and Water（新南威尔士州气候变化、能源、环境与水利部） ； Monash University（莫纳什大学） ； University of New England（新英格兰大学） ； University of Newcastle（纽卡斯尔大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出带损失缩放系数α的双时相Sentinel-2影像木本植被变化检测模型，经影像增强与生成技术实现零样本迁移，木部分割误差降18.2%，木本植被再生F1达0.845

Comments Published in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing

FaithSieve: Fine-Grained Evaluation of Math Proofs with Faithful Formal Evidence

FaithSieve：基于忠实形式证据的数学证明细粒度评估

Ziyu Wang, Qiming Dai, Yishan Wu, Zaiwen Wen

机构 * Peking University（北京大学） ； School of Mathematical Sciences（数学科学学院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本研究提出Lean辅助框架FaithSieve，通过分解数学证明为细粒度单元并结合忠实形式证据，在两个专家验证数据集上提升了首个错误定位的精确评估准确率。

Comments 32 pages, 3 figures; preprint with appendix and supplementary experimental details

PACEShop: Evaluating Personalized, Actionable, Compositional, and Evidence-grounded Shopping Assistants

PACEShop：评估个性化、可操作、可组合且基于证据的购物助手

Weimin Lyu, Chen Luo, Guangrui Li, Yaochen Xie, Dhineshkumar Ramasubbu, Arief Koesdwiady, Wanqiu Long, Hansu Gu, Yutong Chen, Zheshen Wang, Dakuo Wang, Yi Liu

机构 * Amazon（亚马逊） ； Northeastern University（东北大学） ； Expedia（亿客行） 纠错

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

AI总结 针对现有购物助手评估基准未覆盖结构化回复联合评估目标的问题，提出 PACE 评估框架，构建含 22625 条记录的 PACEShop 基准数据集和 PACEJudge 协议，验证任务匹配输出契约对评估的重要性。

Evaluating AI Generated Summaries for Cancer Patients

评估面向癌症患者的AI生成摘要

Muhammad Aurangzeb Ahmad, Kim Shyu, Leon Oliver, Fergus Sleight, Paul Landau

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

AI总结 本研究采用双重评估框架，结合人类专家与LLM-as-a-judge，评估癌症患者护理应用中AI生成摘要的质量，发现其存在遗漏和轻微不准确问题，以此优化相关设计与防护措施。

Standalone LLM and a Pre-specified Agentic Pipeline for Explaining ICU Mortality Predictions: a Feasibility Study on the eICU Demo Dataset

独立大型语言模型（LLM）与预定义智能体管道用于解释ICU死亡率预测：基于eICU演示数据集的可行性研究

Di Zhu, Chen Xie, Haoyun Zhang, Zihan Wei, Ziwei Wang, Jiazhao Shi, Ziyu Wang, Qiyang Xie

机构 * Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； New York University（纽约大学） ； Wake Forest University（维克森林大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本研究基于eICU演示数据集对比独立LLM与四步智能体管道解释ICU死亡率预测，发现智能体管道在指南依据性等方面更优，但需搭配归因核查。

Retrieved But Not Reliable: A Survey on Attacks, and Defenses in Retrieval-Augmented Generation

可检索但不可靠：检索增强生成中的攻击与防御研究综述

Minh Tran, Cuong Dang, Tuc Nguyen, Khanh-Tung Tran, Minh Huynh Nguyen, Trinh Chau, Kien Le, Do Xuan Long, Jiahao Zhang, Fali Wang, Hoang D. Nguyen, Thanh Le, Suhang Wang

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

AI总结 本综述针对检索增强生成（RAG）的安全与鲁棒性问题，形式化其各阶段威胁模型，分类攻击目标并梳理各阶段防御及评估方法，为该领域提供统一研究框架。

Comments 24 pages, 6 figures. Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2026. Peer-reviewed through ACL Rolling Review (ARR)

PercepCap: Video Captioner with Structured Spatio-Temporal Perception

PercepCap：具有结构化时空感知的视频字幕生成器

Yifan Xu, Zihao Wang, Zhixiao Wang, Jiaming Zhang, Yichun Yang, Desen Meng, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Limin Wang

机构 * Nanjing Univerisity（南京大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 研究视频字幕生成问题，提出PercepCap框架，遵循感知-描述生成链，设计两阶段训练策略及相关数据构建方法，在评估中优于基线，提升视频字幕生成质量。

DALE-CT: Depth-Aware 2D Slice Encoders Learn an Anatomical World Model of Chest CT

DALE-CT: 用于计算机断层扫描的深度感知基础模型

Evan W. Damron, Mahmut S. Gokmen, Mitchell A. Klusty, Caroline N. Leach, Emily B. Collier, V. K. Cody Bumgardner

机构 * University of Kentucky（肯塔基大学） 纠错

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

AI总结 提出DALE-CT，一种基于LeJEPA的2D切片模型，通过3D深度感知预训练（利用解剖掩膜和异常标注）提升表示质量，在CT多异常检测中达到与3D视觉语言模型近似的性能。

Comments 18 pages, 5 figures, 13 tables

SOCO: Benchmarking Semantic Object Correspondence in Vision Foundation Models

SOCO: 视觉基础模型中语义对象对应关系的基准测试

Olaf Dünkel, Basavaraj Sunagad, Haoran Wang, David T. Hoffmann, Christian Theobalt, Adam Kortylewski

机构 * Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克研究所信息学研究所） ； Saarland Informatics Campus（萨尔州信息学校园） ； CISPA Helmholtz Center for Information Security（信息安全霍夫曼中心） ； University of Freiburg（弗赖堡大学） 纠错

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

AI总结 提出SOCO基准，通过引入对应类型分类法和100个类别上超过100万对功能上有意义的关键点注释，系统评估视觉基础模型中的语义对应能力，并揭示模型在跨类别迁移、语言引导定位与视觉对应之间的差距。

Comments Project page: this https URL (https://genintel.github.io/SOCO/)

Modular Expert Merging for Biomedical Retrieval

更少微调，更好检索：通过合成数据和模型合并重新思考LLM适应于生物医学检索器

Sameh Khattab, Jean-Philippe Corbeil, Osman Alperen Çinar-Koraş, Amin Dada, Julian Friedrich, Jiawei He, Douglas Teodoro, Jens Kleesiek

机构 * IKIM, University Hospital Essen（IKIM，埃森大学医院） ； Microsoft Healthcare & Life Sciences（微软医疗与生命科学） 纠错

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

AI总结 本文提出STM框架，通过合成数据和模型合并提升生物医学检索性能，实验显示在任务特定专家上提升23.5%并优于基线模型。

Comments Accepted to Findings of EMNLP 2026

BALMS: Benchmarking Agentic LLMs for Longitudinal Mental Health Sensing

BALMS：面向纵向心理健康感知的智能体大语言模型基准测试

Yu Yvonne Wu, Arvind Pillai, Yuliang Chen, Yuwei Zhang, Sudarshan Regmi, Tess Z. Griffin, Michael V. Heinz, Lisa A. Marsch, Nicholas C. Jacobson, Andrew Campbell

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出首个面向纵向心理健康感知的智能体大语言模型基准BALMS，经多数据集、任务与主干评估发现零样本智能体表现有限，思维链提示有提升但存不足，凸显了对特定智能体的需求。

Comments Accepted to EMNLP 2026 Main Conference

How Does Science Education Research Respond to Sociopolitical Change? A BERTopic Analysis of Korean Research

科学教育研究如何应对社会政治变革？对韩国研究的BERTopic分析

Jibeom Seo, Junghyo Jo, Sonya N. Martin, Taejin Byun

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

AI总结 本研究以韩国2008-2025年科学教育研究为案例，运用BERTopic分析主题及趋势，发现锚定政策实践的主题更易随社会政治变革调整，锚定学科的主题则更稳定。

Comments 25 pages, 7 figures, 2 tables. Supplementary Information: this https URL (https://github.com/jabamseo/26SciLit)

Spec2Vision: Contract-Guided Delivery of AI-Generated Computer Vision Pipelines

Spec2Vision：基于规约引导的AI生成计算机视觉流水线交付

Ghfran Jabour, Sergey Ivanov

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

AI总结 该研究提出Spec2Vision框架，通过分阶段运行时保持任务规约明确性，在17项CV任务的850次运行评估中实现81/85的通过率，证实任务规约明确性对AI生成CV流水线交付的重要性。

TelecomGPT-R1: A Unified Open-Source Reasoner for the Telecom Stack

TelecomGPT-R1：面向电信栈的统一开源推理器

Bohao Wang, Chenwei Wu, Haoyu Li, Hang Zou, Yu Tian, Lina Bariah, Li Wei, Chongwen Huang, Yongliang Shen, Zhaoyang Zhang, Merouane Debbah

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

AI总结 该研究发布开源电信推理器TelecomGPT-R1-9B，通过两阶段后训练方案优化，在公开电信基准中表现优于同类开源模型，性能接近闭源前沿推理器。