视觉大模型 / VLM

$ϕ$-Scene: Physically Grounded Image-to-3D Scene Reconstruction

$\phi$-Scene: 物理驱动的图像到3D场景重建

Haodong Li, Lulu Shao, Haolin Lu, Yu Fu, Yen-Ru Chen, Seemandhar Jain, Manmohan Chandraker

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出$\phi$-Scene方法，将单图像3D场景重建视为拓扑驱动的物理组装过程，通过SDF优化和刚体仿真解决穿透与不稳定接触问题，在3D-Front数据集上取得最优性能。

Comments Project page: https://phi-scene.github.io/

HERO: Hypothesis-Driven Evidence Retrieval from Omics for Multi-Task Breast Cancer Analysis

HERO：基于假设驱动的组学证据检索用于多任务乳腺癌分析

Xiangyu Li, Ran Su

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学部） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出HERO框架，将组学数据作为形态学假设进行显式检索，通过稀疏通路先验和TF-IDF检索实现可审计的多模态乳腺癌分析，在TCGA-BRCA上取得多项预测任务的最优结果。

Comments 11 pages, 3 figures, Early accepted at MICCAI 2026

TeleStyle V2: Beyond Content-Preserving Style Transfer with Self-Distillation and Distribution-Matching-Distillation

TeleStyle V2：超越内容保持风格迁移的自蒸馏与分布匹配蒸馏

Shiwen Zhang, Yifan Xu, Haibin Huang, Chi Zhang, Xuelong Li

机构 * TeleAI 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出TeleStyle V2，通过自蒸馏数据合成和分布匹配蒸馏，支持四种内容-风格参考组合，解决内容一致性退化问题，性能与Qwen-Image-Edit和Gemini 3 Pro相当。

Comments https://github.com/Tele-AI/TeleStyleV2

Finetuning Vision-Language-Action Models Requires Fewer Layers Than You Think

微调视觉-语言-动作模型所需的层数比你想象的少

Gia-Binh Nguyen, Trong-Bao Ho, Thien-Loc Ha, Khoa Vo, Philip Lund Møller, Quang T. Nguyen, Long Dinh, Tung M. Luu, Tuan Dam, Vu Duong, Trung Le, Nghi D. Q. Bui, Minh Vu, Tran Nguyen Le, An Thai Le, Ngan Le, Daniel Sonntag, James Zou, Jan Peters, Duy M. H. Nguyen, Ngo Anh Vien

机构 * Center for AI Research, VinUniversity（VinUniversity人工智能研究中心） ； VinRobotics ； University of Arkansas（阿肯色大学） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； Hanoi University of Science and Technology（河内科技大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Monash University（莫纳什大学） ； Oldenburg University（奥尔登堡大学） ； DFKI（德国人工智能研究中心） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； IMPRS-IS（国际马克斯·普朗克智能系统研究学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Technische Universität Darmstadt（达姆施塔特工业大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文发现VLA模型存在层间表示冗余，提出无需训练的压缩方法，通过去除冗余层将模型深度减少50%，实现40-50%训练加速和30%推理加速，性能不变。

Online Dynamic Batching with Formal Guarantees for LLM Training

面向LLM训练的具有形式保证的在线动态批处理

Dian Li, Zekun Wang, Yaoru Wang, Jiahong Yan

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出在线动态批处理（ODB）系统，在数据加载器侧将批构建延迟到样本真实成本可观测时，解决离线批采样中预处理成本不可见问题，实现1.58-4.43x吞吐量提升，并提供无死锁有界终止的形式化保证。

Comments 29 pages, 3 figures, 21 tables

Revisiting LLM Adaptation for 3D CT Report Generation: A Study of Scaling and Diagnostic Priors

重新审视用于3D CT报告生成的LLM适应：缩放与诊断先验研究

Vanshali Sharma, Andrea M. Bejar, Halil Ertugrul Aktas, Quoc-Huy Trinh, Debesh Jha, Gorkem Durak, Ulas Bagci

机构 * Northwestern University（西北大学） ； University of South Dakota（南达科他大学） ； Aalto University（阿尔托大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出RAD3D-Prefix轻量级诊断先验框架，通过冻结大语言模型并融合多标签分类逻辑，在少量可训练参数下实现3D CT报告生成，优于全微调基线并展现强泛化性。

RepFusion: Leveraging Multimodal Priors for Denoising in Representation Space

RepFusion：利用多模态先验在表示空间中进行去噪

Xichen Pan, Aashu Singh, Satya Narayan Shukla, Xiangjun Fan, Shlok Kumar Mishra, Saining Xie

机构 * Meta AI ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出RepFusion方法，利用多模态大语言模型作为噪声表示编码器，为扩散变压器提供条件信号，在相似推理预算下优于新初始化解码器基线。

Comments Project Page: https://xichenpan.com/repfusion

Encoder Winners Do Not Reliably Transfer Across VLA Backbone Scale: A Frozen-Backbone Grafting Diagnostic

编码器胜者无法可靠跨VLA骨干网络规模迁移：一种冻结骨干嫁接诊断方法

Qingping Zeng, Fei She

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出冻结骨干嫁接诊断方法，发现小规模VLA上最优的视觉编码器在大规模骨干上并非最优，编码器选择依赖于骨干网络规模。

Comments 23 pages, 5 figures, 8 tables

DeepJEB++: Foundation Model-Driven Large-Scale 3D Engineering Dataset via 2D Latent Space Augmentation

DeepJEB++: 基于基础模型驱动的二维潜空间增强的大规模三维工程数据集

Soyoung Yoo, Leekyo Jeong, Jinsu Ra, Dongeon Lee, Sunwoong Yang, Hyogu Jeong, Namwoo Kang

机构 * Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院赵春植移动研究生院） ； Department of Mechanical Engineering, Hanyang University（汉阳大学机械工程系） ； Narnia Labs（纳尼亚实验室） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出DeepJEB++框架，通过二维潜空间增强和基础模型，将少量喷气发动机支架种子设计扩展为大规模带仿真标签的三维数据集，实现40倍扩展。

Comments 16 pages, 14 figures. Submitted to ASME Journal of Mechanical Design

FitVTON: Fit-aware Virtual Try-On via Body-Garment Size Control

FitVTON: 通过身体-服装尺寸控制实现合身感知的虚拟试穿

Yiqun Ning, Ao Shen, Chenhang He, Lei Zhang

机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算学系） ； Nuvatech 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有虚拟试穿忽略物理合身性的问题，提出FitVTON模型，通过结构化文本提示编码服装-身体尺寸，并引入辅助头预测服装和暴露身体掩膜，结合纹理校正阶段，在真实数据集FittingEffect3K上验证了尺寸准确性和形状保持的优越性。

CapRL++: Unified Reinforcement Learning with Verifiable Rewards for Dense Image and Video Captioning

CapRL++：基于可验证奖励的统一强化学习用于密集图像和视频描述生成

Penghui Yang, Long Xing, Xiaoyi Dong, Yuhang Zang, Yuhang Cao, Yibin Wang, Yujie Zhou, Jiazi Bu, Jianze Liang, Qidong Huang, Jiaqi Wang, Feng Wu, Dahua Lin

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Microsoft（微软） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；visual language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CapRL++框架，利用可验证奖励的强化学习（RLVR）优化多模态描述生成，通过非视觉语言模型回答问题的准确性作为奖励，提升密集描述质量，在20多个基准上超越传统监督微调。

Comments 26 pages, 10 figures. Project page: https://github.com/InternLM/CapRL. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2509.22647

VeriDrive: Verifiable Counterfactual Supervision for Cost-Efficient Vision-Language Planning

VeriDrive: 可验证的反事实监督用于成本高效的视觉-语言规划

Zikai Zhang, Hubert P. H. Shum, Toby P. Breckon

机构 * Department of Computer Science, Durham University（杜伦大学计算机科学系） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出VeriDrive框架，通过结构化感知-评估-修正链生成可验证的反事实监督，降低视觉-语言驾驶规划的数据构建成本，并在nuScenes数据集上验证其有效性。

Cross-Modal Ultrasound-MRI Learning for Fetal Brain Ventricular Volumetry and Abnormality Screening

用于胎儿脑室体积测量与异常筛查的跨模态超声-MRI学习

Yuhao Huang, Yuanji Zhang, Yuhuan Lu, Dong Ni, P. Ellen Grant, Davood Karimi

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出跨模态学习框架VIFBA，基于超声视频实现胎儿脑室体积预测、VM严重程度分类及非VM异常筛查，性能优于基线与现有模型，为产前脑筛查提供实用方案。

Comments 17 pages, 11 figures, 6 tables

Remember Smarter: Visual History Compressor and Hyperbolic Experience Space for Robotic Memory

更智能地记忆：用于机器人记忆的视觉历史压缩器与双曲经验空间

Dai Zhou, Jiexi Yan, Tong Li, Yuxuan Wang, Cheng Deng

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究提出即插即用模块 RS，通过双分支结构压缩视觉历史并组织经验，适配 pi0 后显著提升机器人任务成功率，在真实机器人实验中表现优异。

Comments 19 pages, 7 pages

MODUS: Decoder-Only Any-to-Any Modeling of Diverse Modalities

MODUS：仅解码器的多模态任意到任意建模

Mingqiao Ye, Zhaochong An, Zhitong Gao, Xian Liu, François Fleuret, Chuan Li, Amir Zadeh, Serge Belongie, Afshin Dehghan, Jesse Allardice, David Mizrahi, Oğuzhan Fatih Kar, Roman Bachmann, Amir Zamir

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究任意到任意多模态建模，提出仅解码器的对称多模态建模方法Modus，无需特定模态组件，支持多种应用，在各基准测试中用单模型展现强大性能且与基线竞争，材料开源。

Comments Accepted at ICML 2026. Project page: https://modus-multimodal.epfl.ch

Measuring Monosemanticity in Sparse Autoencoders via Latent Activation Coherence

通过潜在激活一致性测量稀疏自编码器中的单语义性

Katarzyna Filus, Sebastian Pokuciński

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究针对可解释人工智能中评估稀疏自编码器单语义性的挑战，提出无标签的Tversky单语义性分数（TMS），通过激活集一致性衡量。在多种模型和设置下评估，结果显示TMS受编码器各向异性影响小，能揭示训练动态，还能体现概念删除有效性。

Comments This is a preprint version. A shorter version of this paper has been accepted for presentation and publication in the post-workshop proceedings of the 8th International Workshop on eXplainable Knowledge Discovery in Data Mining (XKDD 2026), co-located with ECML PKDD 2026. The appendix is included only in this preprint and is not part of the peer-reviewed proceedings paper

PhysV2A: Reachability-Gated and Semantic-Mask-Constrained Feasibility Completion for Video-to-Robot Manipulation

PhysV2A：用于视频到机器人操作的可达性门控和语义掩码约束的可行性完成

Haohui Huang, Junda Duan, Tao Teng, Chenguang Yang

机构 * School of Automation, Guangdong University of Technology（广东工业大学自动化学院） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算学系） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究如何将视频衍生的6D对象运动转换为机器人可执行轨迹，提出PhysV2A框架，通过可达性门控选择和语义掩码约束细化可操作性，经真实机器人实验验证，该框架能提升任务成功率、减少运动可行性失败并产生更好轨迹。

When Structured Sparse Autoencoders Learn Consistent Concepts Across Modalities

当结构化稀疏自编码器跨模态学习一致概念时

Weiduo Liao, Yunqiao Yang, Ying Wei

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究视觉语言模型中普通稀疏自编码器难以学习模态一致概念的问题，提出结构化稀疏自编码器$S^2AE$，通过图像块分组及结构化稀疏正则化强化概念一致性，经实验验证该方法在语义对齐等方面有提升，能促进跨模态表示更连贯解缠。

DexTele: A Dual-Arm Dexterous Teleoperation System Based on Motion Retargeting and Adaptive Force Control

DexTele：一种基于运动重定向和自适应力控制的双臂灵巧遥操作系统

Yuanchuan Lai, Qing Gao, Ziyan Liang, Xianfeng Cheng, Junjie Hu, Zhaojie Ju

机构 * School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（人工智能学院，香港中文大学（深圳）） ； School of Computing, University of Portsmouth（计算学院，朴茨茅斯大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)

AI总结 研究针对双臂灵巧遥操作中运动重定向和抓取的挑战，提出DexTele系统，通过视觉运动重定向模块和自适应抓取模块，结合运动图编码器、视觉语言模型等技术，实现多平台精确运动重定向与柔顺抓取。

Selective Test-Time Debiasing for CLIP via Reward Gating

通过奖励门控实现CLIP的选择性测试时去偏

Jaeho Han, Jisoo Yang, Hyeondong Woo, Mingyu Jeon, Sunjae Yoon, Junyeong Kim

机构 * Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University（中央大学人工智能系） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision language model(abstract)；VLM(abstract_cn)

AI总结 提出基于强化学习的测试时自适应框架RG-TTA，根据输入对偏见的敏感性选择性应用去偏，在减少偏见的同时保持零样本性能。

Comments 15 pages, 7 figures, 11 tables

CoDex: Learning Compositional Dexterous Functional Manipulation without Demonstrations

CoDex: 无需演示学习组合式灵巧功能性操作

Bowen Jiang, William Painter Reger, Roberto Martin-Martin

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)

AI总结 提出零演示框架CoDex，结合视觉语言模型与强化学习，自主发现并执行涉及物体内部机制操控的灵巧操作策略，在多种工具任务中验证了其有效性。

Comments IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026. Project page: https://robin-lab.cs.utexas.edu/CoDex/

LOPA: Enhancing Spoken Language Assessment via Latent Ordinal Prototype Alignment

LOPA：通过潜在序数原型对齐增强口语评估

Hong-Yun Lin, Fu-An Chao, Bi-Cheng Yan, Berlin Chen

机构 * National Taiwan Normal University（国立台湾师范大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract_cn)

AI总结 提出LOPA正则化器，在潜在空间施加序数几何先验，结合SALR自适应提取Whisper编码器多层表示，以0.361 RMSE媲美十亿参数系统，无需LLM微调。

Graph-of-Differences: Anatomy-Structured Difference Alignment for Medical Image Re-Identification

差异图：面向医学图像再识别的解剖结构差异对齐

Nichula Wasalathilaka, Abhijit Das, Imran Razzak, Dwarikanath Mahapatra

机构 * Khalifa University（哈利法大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Peradeniya（佩拉德尼亚大学） ； MedOS 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出差异图（GoD）方法，通过解剖图结构对齐进行身份比较，提升医学图像再识别的准确性和可解释性，在眼底和胸部X光数据集上Rank-1分别提升7.1和3.1个百分点。

Journal ref MICCAI 2026

X-Tokenizer: A Multimodal Action Tokenizer for Vision-Language-Action Pretraining

X-Tokenizer: 一种用于视觉-语言-动作预训练的多模态动作分词器

Miracle Kang, Lights Shi, Lucy Liang, Roy Gan, Dongxiu Liu, Pushi Zhang, Sylas Chen, Shawn Qin, Yinan Zheng, Jinliang Zheng, Hao Wang, Xianyuan Zhan, Hang Su

机构 * Square Robot ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出X-Tokenizer，通过语义残差量化（SRQ）和掩码动作建模（MAM）将动作离散化为语义接口，在2.4M轨迹上预训练后提升VLA模型的多模态接地和长程任务性能。

Comments Project page: https://x-square-robot.github.io/X-Tokenizer_projectPage/

SARM2: Multi-Task Stage Aware Reward Modeling for Self Improving Robotic Manipulation

SARM2: 多任务阶段感知奖励建模用于自我改进的机器人操作

Qianzhong Chen, Hau Zheng, Justin Yu, Suning Huang, Jiankai Sun, Ken Goldberg, Chuan Wen, Pieter Abbeel, Yide Shentu, Philipp Wu, Mac Schwager

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出多任务阶段感知奖励模型RM，结合动作基元阶段估计器和多门控专家混合值头，为机器人操作任务提供密集逐步奖励，并基于RM构建SPIRAL框架，通过廉价自主轨迹改进VLA策略，在10任务基准上显著提升成功率。

SynManDex: Synthesizing Human-like Dexterous Grasps from Synthetic Human Pre-Grasps

SynManDex: 从合成人类预抓取中合成类人灵巧抓取

Yanming Shao, Zanxin Chen, Wenwei Lin, Mingjie Zhou, Tianxing Chen, Xiaokang Yang, Yichen Chi, Yao Mu

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； ZTE Corporation（中兴通讯股份有限公司） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出SynManDex流水线，利用生成的人类预抓取作为启发，通过机器人原生优化实现力闭合接触，生成类人灵巧抓取，在仿真和真实机器人上取得高成功率和类人性。

TEVI: Text-Conditioned Editing of Visual Representations via Sparse Autoencoders for Improved Vision-Language Alignment

TEVI: 基于稀疏自编码器的文本条件视觉表示编辑以改进视觉-语言对齐

Sweta Mahajan, Sukrut Rao, Jiahao Xie, Alexander Koller, Bernt Schiele

机构 * Max Planck Institute for Informatics, Saarland Informatics Campus, Saarbrücken, Germany（马克斯·普朗克研究所信息学院，萨尔兰信息学院，德国萨尔布吕肯） ； Department of Language Science and Technology, Saarland University, Saarbrücken, Germany（语言科学与技术系，萨尔兰大学，德国萨尔布吕肯） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出TEVI框架，利用稀疏自编码器解耦图像嵌入，并通过文本条件掩码模块选择性重构嵌入，以改善CLIP等视觉-语言模型的图像-文本对齐，在多个检索基准上取得提升。

Comments 20 pages, 13 figures, 14 tables

MR-IQA-2: Faithful Image Quality Reflection via Fine-Grained Credit Assignment

MR-IQA-2：通过细粒度信用分配实现真实的图像质量反映

Yuan li, Youyuan Lin, Chenhui Chu, Shin'ya Nishida

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本研究针对现有盲图像质量评估（IQA）中推理真实性不足的问题，提出MR-IQA-2框架，通过解耦推理与评分的细粒度信用分配，在IQA基准上实现了与人类评分的竞争性对齐，还能提供更丰富的视觉理解。

EgoGazeLite: On-Device Egocentric Gaze Prediction for Token-Efficient Multimodal LLM Video Input

EgoGazeLite：面向 token 高效多模态大语言模型视频输入的设备内自我中心注视预测

Matteo Stoiber, Niels Buus Lassen

机构 * Copenhagen Business School（哥本哈根商学院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 EgoGazeLite 是轻量双进程注视预测器，可在消费级硬件上实时运行，无需眼动追踪硬件即可实现 token 高效的自我中心视频理解，性能与真实注视裁剪无显著差异。

Comments 16 pages. Accepted at the WearableAI Workshop, ECCV 2026 (Archival Track)

The Role of Natural Language Understanding in Multimodal Video-Based Dengue Diagnosis

自然语言理解在基于多模态视频的登革热诊断中的作用

Danial Sharifrazi, Saadat Behzadi, Julakha Jahan Jui, Mojtaba Mohammadi, Nouman Javed, Roohallah Alizadehsani, Prasad N. Paradkar, Asim Bhatti

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本研究提出基于YOLO和CLIP的视觉-语言框架，从视频中分类未受感染与DENV2感染的蚊子，帧级准确率达98.54%、灵敏度达99.91%，证实该框架可用于分析感染相关生物行为。