视觉大模型 / VLM

Participatory provenance as representational auditing for AI-mediated public consultation

参与式溯源作为AI介入公共咨询中的表示审计

Sachit Mahajan

机构 * Computational Social Science, D-GESS ETH Zurich（计算社会科学，D-GESS 瑞士苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出参与式溯源框架，利用最优传输理论、因果推断和语义分析，追踪AI处理公共反馈的过程，揭示政府摘要在覆盖度和排斥率上的不足，并开发开源工具辅助政策制定者改进摘要。

LLM-Grounded Explainable AI for Supply Chain Risk Early Warning via Temporal Graph Attention Networks

基于时间图注意力网络的LLM解释性AI用于供应链风险早期预警

Zhiming Xue, Yujue Wang, Menghao Huo

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

AI总结 本文提出基于时间图注意力网络和大语言模型的框架，用于可解释的供应链风险早期预警，通过结合证据导向的方法提升预测准确性与解释可靠性。

GH-ESD: Grounded Hypothesis-Driven Error Slice Discovery for Instance-Level Vision Tasks

GH-ESD：基于假设驱动的实例级视觉任务错误切片发现

Wei Zhang, Chaoqun Wang, Zixuan Guan, Ping Sheng Kao, Pengfei Zhao, Peng Wu, Sifeng He

机构 * Apple（苹果公司） 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GH-ESD框架，通过LLM生成假设与视觉语言模型验证，在实例级任务中自动发现空间关系错误切片，并构建GESD基准，显著提升检测和分割任务的错误切片发现精度。

Comments Accepted by ECCV2026

Harnessing LLMs for Reliable Academic Supervision: A Comparative Study

利用大语言模型进行可靠的学术监督：一项比较研究

Akash Raj

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

AI总结 该研究以学术监督为案例，比较无支架的GPT-5聊天机器人基线与多模块系统ASuS，ASuS将小模型GPT-4o-mini封装在LangGraph支架中，经评估发现ASuS在各维度表现更优，提取了七种模式，挑战“大模型更好”直觉。

Comments 16 pages, 4 tables, 1 figure. Code and data available at https://github.com/AkashRajSingh/Harnessing-LLMs-for-Reliable-Academic-Supervision

IdeaTrail: Full-Process Agent Trajectories for Scientific Ideation

IdeaTrail：用于科学构思的全流程智能体轨迹

Hengquan Guo

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 介绍用于科学构思和提案生成的多轮过程轨迹数据集IdeaTrail，从高质量论文和工件出发，经生成器-顾问合成循环，产生与真实工件一致且近似研究实践的多轮数据，为科研智能体提供数据及合成过程监督数据的方法。

AnythingReality: Robust Online Gaussian Splatting SLAM for Open-Vocabulary VR Scene Exploration

AnythingReality：用于开放词汇VR场景探索的鲁棒在线高斯点云SLAM

Timofei Kozlov, Dmitrii Maliukov, Andrey Marchenko, Miguel Altamirano Cabrera, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Skolkovo Institute of Science and Technology（智能空间机器人实验室，斯科尔科沃科学技术研究院） ； NLP Research Center（自然语言处理研究中心） 纠错

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

AI总结 该研究提出用于开放词汇VR场景探索的集成架构，结合ORB-SLAM3姿态估计与在线高斯重建处理现实数据，通过VR管道探索，语义模块转录语音等，在数据集和TUM-RGBD上提升图像质量，帧率可比或更优，实现88%的视觉语言模型对象识别率。

RESOURCE2SKILL: Distilling Executable Agent Skills from Human-Created Multimodal Resources

RESOURCE2SKILL: 从人类创建的多模态资源中提取可执行智能体技能

Yijia Fan, Zonglin Di, Zimo Wen, Yifan Yang, Mingxi Cheng, Qi Dai, Bei Liu, Kai Qiu, Yue Dong, Ji Li, Chong Luo

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 提出RESOURCE2SKILL框架，从教程视频、代码库、文章等人类多模态资源中提取可执行技能，构建分层多模态技能维基，提升智能体在七个领域的任务表现。

ShopX: A Foundation Model for Intent-to-Item Fulfillment in Agentic Shopping

ShopX：面向智能购物中意图到商品实现的基础模型

Jiacheng Chen, Tao Zhang, Manxi Lin, Dunxian Huang, Teng Shi, Honghao Fu, Mengyan Li, Xinming Zhang, Chenchi Zhang, Xuan Lu, Xiaoxiong Du, Haibin Chen, Shaolin Ye, Hao Chang, Xiaoqi Li, Shuwen Xiao, Yujin Yuan, Jingxuan Feng, Shaopan Xiong, Huimin Yi, Ju Huang, Qiu Shen, Ying Chen, Junjun Zheng, Xiangheng Kong, Dan Ou, Haihong Tang, Yuning Jiang, Bo Zheng

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

AI总结 提出ShopX基础模型，通过统一意图理解、执行规划和基于语义ID的商品空间操作，解决大语言模型代理在购物中意图到商品实现的瓶颈，在淘宝生产日志任务上优于工具中介系统。

Comments The new version adds additional results and details

MedBeads: An AI-Native Clinical Context Graph Built from Immutable Beads and Reconstructable Clinical Links

MedBeads：面向可信医疗AI的智能体原生不可变数据基底

Takahito Nakajima

机构 * Diagnostic Imaging and Interventional Radiology, Institute of Medicine, University of Tsukuba（东京大学医学研究院诊断影像与介入放射学部） ； Center for Cyber Medicine Research, University of Tsukuba（东京大学计算机医学研究中心） 纠错

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

AI总结 针对医疗AI中电子病历与智能体间的上下文不匹配问题，提出基于Merkle有向无环图的不可变数据架构MedBeads，通过确定性图遍历替代概率检索，实现可审计、防篡改的临床上下文提供。

Comments 23 pages, 5 figures, 3 tables. Reference implementation and reproducible Docker demo available at https://github.com/medbeads/medbeads

RecRec: Recursive Refinement for Sequential Recommendation

RecRec：用于序列推荐的递归细化

Pervez Shaik, Prosenjit Biswas, Abhinav Thorat, Ravi Kolla, Niranjan Pedanekar

机构 * Sony Research India（索尼印度研究实验室） 纠错

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

AI总结 研究从递归推理角度重新审视序列推荐，提出轻量级RecRec模型，通过共享递归模块更新潜在状态，引入证据锚定校正机制。实验表明其在少参数下性能优，消融研究凸显递归潜在推理的有效性。

Comments 7 pages, 3 figures

Beyond Points: Spherical Distributional Part Prototypes for Interpretable Classification

超越点：用于可解释分类的球形分布部分原型

Duarte Leão, Diogo Pereira Araújo, Catarina Barata, Carlos Santiago

机构 * Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa（里斯本大学高等技术学院） 纠错

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

AI总结 提出vMFProto分布原型框架，用von Mises-Fisher混合建模类别，通过熵最优传输分配补丁，在CUB等数据集上实现高解释质量和竞争性准确率。

Track and Caption Any Motion: Open-Vocabulary Spatiotemporal Captioning via Trajectory-Conditioned Generation

跟踪并描述任何运动：通过轨迹条件生成实现开放词汇时空字幕

Bishoy Galoaa, Sarah Ostadabbas

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 研究提出TCAM框架，无需文本查询和区域提示，通过字幕感知重采样器在点粒度结合跟踪与语言，用现有分割注释训练，能描述视频中运动、定位时间及轨迹，优于密集视频字幕基线，匹配相关方法，为运动驱动视频理解提供新途径。

QwenPaw-Data: Bridging Facts, Methodology, and Execution for Autonomous Enterprise Data Analytics

QwenPaw-数据：为自主企业数据分析搭建事实、方法与执行的桥梁

Tianjing Zeng, Yuntao Hong, Zhongjun Ding, Dandan Liu, Yinan Mei, Yunxiang Su, Yiming Wang, Xiaojian Zhang, Jingyu Zhu, Junhao Zhu, Zhuowen Liang, Jiazhen Peng, Lianggui Weng, Zhihao Ding, Kerui Yi, Qifeng Wang, Rong Zhu, Bolin Ding, Liyu Mou, Jingren Zhou

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 研究针对企业数据分析在开放环境的特性，提出QwenPaw-Data系统，通过整合异构资产、转化自然语言请求为工作流，架构含三个协作子系统，实验证明该系统提升了数据访问和分析质量，为企业数据智能体提供基础。

Conceptual Networks for Cross-Linguistic Idiomatic Expressions: A Feature-Based Graph Approach

跨语言习语表达的概念网络：一种基于特征的图方法

Kiran Pala, Punam Silu, Luxin Yu

机构 * University of Eastern Finland（东芬兰大学） ； Indian Institute of Technology Ropar（印度理工学院罗帕尔分校） 纠错

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

AI总结 该研究提出基于网络的框架表示八种语言的习语和比喻意义，用概念特征注释构建加权图，通过社区检测发现习语按概念模式聚类，网络能捕获独特语义信息，跨语言转移实验有提升，消融研究表明多特征维度有贡献，提供了可解释的习语意义表示。

Comments Spelling of one of the author's name has been corrected

CAIRN: Cross-Room 3D Scene Understanding with Topology-Aware Large Multimodal Models

CAIRN：使用拓扑感知大型多模态模型进行跨房间3D场景理解

He Liang, Chenyang Ma, Yiming Zhang, Sangyun Shin, Andrew Markham, Niki Trigoni, Yuhang He

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Microsoft（微软公司） ； Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有3D-LLMs不能处理多房间场景问题，提出拓扑感知3D-LLM即CAIRN。其将Transformer注意力与场景层次对齐，通过多种方式增强模型能力。在新基准CAIRN-MR上实验，CAIRN在多房间任务中大幅超越前人，单房间任务也具竞争力。

Comments Project Page: https://oceansdepp.github.io/cairn_web/

Hierarchical and Holistic Open-Vocabulary Functional 3D Scene Graphs for Indoor Spaces

层次化和整体化的开放词汇功能3D场景图用于室内空间

Xinggang Hu, Chenyangguang Zhang, Alexandros Delitzas, Xiangkui Zhang, Marc Pollefeys, Francis Engelmann, Xiangyang Ji

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； MPI for Informatics（信息研究所） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Microsoft（微软） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Lugano（卢加诺大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种开放词汇管道，结合2D视觉定位和3D图优化，解决小规模密集相似实例的场景图推理问题，通过时间图优化和全局层次塑造提升室内空间的功能3D场景图生成能力。

How Can Machine Learning Emulators Best Support Climate Science?

弥合气候科学与机器学习之间的差距：在气候模型模拟中的应用

Luca Schmidt, Nina Effenberger, Vitus Benson, Philine L. Bommer, Robert Brunstein, Mikel N. Legasa, Maxim Samarin, Maybritt Schillinger

机构 * Cluster of Excellence Machine Learning University of Tübingen（图宾根大学机器学习卓越中心） ； Institute for Atmospheric and Climate Science ETH Zurich（大气与气候科学研究所，苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出整合气候科学与机器学习的方法，解决模拟器在气候决策中的应用障碍，通过设计易用且可靠的模拟器促进两领域融合。

Back to Point: Exploring Point-Language Models for Zero-Shot 3D Anomaly Detection

回到点：探索用于零样本3D异常检测的点语言模型

Kaiqiang Li, Gang Li, Mingle Zhou, Min Li, Delong Han, Jin Wan

机构 * Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security, Ministry of Education, Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan), Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan, China（计算机功率网络与信息安全重点实验室，教育部，山东计算机科学中心（济南国家超级计算机中心），齐鲁大学（山东科学院），济南，中国） ； Shandong Provincial Key Laboratory of Computing Power Internet and Service Computing, Shandong Fundamental Research Center for Computer Science, Jinan, China（山东省计算功率互联网与服务计算重点实验室，山东省计算机科学基础研究中心，济南，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出BTP框架，通过结合3D点云和文本嵌入，提升零样本3D异常检测的性能，实验表明其在Real3D-AD和Anomaly-ShapeNet上表现优异。

Comments CVPR 2026

Multimodal rumor detection enhanced by external evidence and forgery features

通过外部证据和伪造特征增强的多模态谣言检测

Han Li, Hua Sun

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

AI总结 本文提出通过外部证据和伪造特征增强的多模态谣言检测模型，利用ResNet34视觉编码器、BERT文本编码器和伪造特征模块，结合双对比学习模块和门控自适应特征缩放融合机制，提升谣言检测性能。

Comments 20pages,10figures

ParamMute: Suppressing Knowledge-Critical FFNs for Faithful Retrieval-Augmented Generation

ParamMute：抑制知识关键的前馈神经网络以实现忠实的检索增强生成

Pengcheng Huang, Zhenghao Liu, Yukun Yan, Haiyan Zhao, Xiaoyuan Yi, Hao Chen, Zhiyuan Liu, Maosong Sun, Tong Xiao, Ge Yu, Chenyan Xiong

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University, China（清华大学人工智能研究院计算机科学与技术系） ； Microsoft Research Asia, Beijing, China（微软亚洲研究院） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, United States（卡内基梅隆大学语言技术研究所） 纠错

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

AI总结 研究RAG中LLMs不忠实生成问题，提出ParamMute框架抑制相关FFNs激活并校准模型，通过CoFaithfulQA基准评估，显著提升忠实性，减少对参数记忆依赖，为提高LLM在RAG中的可信度提供新方向。

Comments 26 pages, 7 figures, 7 tables

Physically Grounded Monocular Depth via Nanophotonic Wavefront Encoding

通过纳米光子波前编码实现物理基础的单目深度

Bingxuan Li, Jiahao Wu, Yuan Xu, Zezheng Zhu, Yunxiang Zhang, Kenneth Chen, Yanqi Liang, Nanfang Yu, Qi Sun

机构 * New York University（纽约大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决单目深度感知中度量尺度模糊问题，核心方法是用超透镜通过纳米光子学编码深度线索，结合DFMs与输入自适应策略及模拟管道，实验证明该方法有效提升单目度量深度传感精度。

Comments ECCV 2026

Implementing Metric Temporal Answer Set Programming

实现度量时态回答集编程

Arvid Becker, Pedro Cabalar, Martin Diéguez, Susana Hahn, Javier Romero, Torsten Schaub

机构 * University of Potsdam, Germany（波恩大学） ； University of Corunna, Spain（科鲁纳大学） ； University of Angers, France（昂热大学） ； Potassco Solutions, Germany（Potassco解决方案） 纠错

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

AI总结 研究如何实现度量时态回答集编程，利用带差异约束的ASP扩展处理时间相关方面，有效解耦度量ASP与时间粒度，解决处理细粒度时间约束时的可扩展性问题，使解决方案不受时间精度影响。

Comments Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP)

Boundary Degree as a Node-level Feature for Epidemic Scenario Identification in Agent-based Cascade Simulations

边界度作为基于智能体的级联模拟中流行病场景识别的节点级特征

Amro Alabsi Aljundi, Galen Harrison, Jiangzhuo Chen, Abhijin Adiga, Anil Kumar Vullikanti, Madhav V. Marathe

机构 * Biocomplexity Institute（生物复杂性研究所） 纠错

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

AI总结 提出边界度作为节点级级联特征，通过消融实验证明其单独提升场景识别准确率19%，并理论证明无边界或边信息时某些场景不可区分。

Comments 28 pages, 10 figures, preliminary version; not final

A 10,000-Year Global Stochastic Tropical Cyclone Catalog with Wind-Dependent Track Transitions (WHITS)

具有风依赖性路径转换的10,000年全球随机热带气旋目录（WHITS）

Jennifer Nakamura, Upmanu Lall

机构 * Lamont-Doherty Earth Observatory, Columbia University（哥伦比亚大学拉蒙特-多赫蒂地球观测站） ； School of Complex Adaptive Systems, Arizona State University（亚利桑那州立大学复杂适应系统学院） ； Earth and Environmental Engineering, Columbia University（哥伦比亚大学地球与环境工程系） 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WHITS方法，通过非参数半马尔可夫路径生成器生成全球10,000年合成气旋目录，以提高保险损失评估的可靠性。

AnchorDream: Repurposing Video Diffusion for Embodiment-Aware Robot Data Synthesis

AnchorDream：将视频扩散用于具身感知机器人数据合成

Junjie Ye, Rong Xue, Basile Van Hoorick, Pavel Tokmakov, Muhammad Zubair Irshad, Yue Wang, Vitor Guizilini

机构 * Toyota Research Institute（丰田研究院） ； USC Physical Superintelligence (PSI) Lab（USC物理超智能（PSI）实验室） 纠错

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

AI总结 针对机器人示范数据收集瓶颈，AnchorDream利用预训练视频扩散模型，通过机器人运动渲染来合成数据，无需环境建模，从少量示范生成多样高质量数据集，提升下游策略学习。

Comments Project page: https://jay-ye.github.io/AnchorDream/

Diffusion Models are Open-World Affordance Learners: Leveraging Generative Priors for 3D Affordance Learning

扩散模型是开放世界的功能学习器：利用生成先验进行3D功能学习

Hanqing Wang, Zhenhao Zhang, Kaiyang Ji, Mingyu Liu, Wenti Yin, yuchao chen, Zhirui Liu, Xiangyu Zeng, Tianxiang Gui, Hangxing Zhang, Jiahao Yuan, Zhiqing Cui, Jiaxin Liu, Zhiyuan Ma, Hui Xiong

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 研究3D功能基础问题，利用文本到图像扩散模型提取先验知识，提出基于扩散的DAG框架用于3D功能预测，通过实验证明其优于现有方法且泛化能力强。

BLAgent: Agentic RAG for File-Level Bug Localization

BLAgent: 一种面向文件级Bug定位的代理RAG

Md Afif Al Mamun, Gias Uddin

机构 * University of Calgary（卡尔加里大学） ； York University（约克大学） 纠错

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

AI总结 本文提出BLAgent，一种新型代理RAG框架，用于文件级Bug定位，通过结合代码结构感知的仓库编码、双视角查询转换和两阶段代理重排序，提高了Bug定位的准确性和效率。

Comments Accepted for publication in ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM)

Defect-aware Hybrid Prompt Optimization via Progressive Tuning for Zero-Shot Multi-type Anomaly Detection and Segmentation

基于渐进调优的缺陷感知混合提示优化用于零样本多类型异常检测与分割

Nadeem Nazer, Hongkuan Zhou, Lavdim Halilaj, Ylli Sadikaj, Steffen Staab

机构 * Corporate Research, Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世集团企业研究部） ； Otto-von-Guericke-University（奥托·冯·格里克大学） ； Institute for Artificial Intelligence, University of Stuttgart（斯图加特大学人工智能研究所） ； Faculty of Computer Science, UniVie Doctoral School Computer Science, University of Vienna（维也纳大学计算机科学系） ； University of Southampton（南安普顿大学） 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DAPO框架，通过混合提示机制结合可读缺陷描述与可学习嵌入，对齐异常视觉特征与文本语义，在零样本多类型异常检测与分割任务中平均提升AUROC 3.6%和5.2%。

Journal ref European Conference on Computer Vision (ECCV 2026)

Aria: An Agent For Retrieval and Iterative Auto-Formalization via Dependency Graph

Aria: 基于依赖图的检索与迭代自动形式化智能体

Hanyu Wang, Ruohan Xie, Yutong Wang, Guoxiong Gao, Xintao Yu, Bin Dong

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

AI总结 提出Aria系统，通过两阶段思维图过程递归分解定理陈述为依赖图并构建形式化，结合AriaScorer验证语义正确性，在ProofNet、FATE-X和同调猜想数据集上显著超越现有方法。

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: https://genintel.github.io/SOCO/