视觉大模型 / VLM

Edit2TikZ: A Comprehensive and Challenging Benchmark for Scientific Figure Editing with TikZ

Edit2TikZ：面向基于TikZ的科学图像编辑的全面且具有挑战性的基准

Zongyun Zhang, Jiacheng Ruan, Xian Gao, Ruizhu Zhou, Lingcheng Meng, Lining Hu, Ting Liu, Yuzhuo Fu

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

AI总结 本文推出科学图像编辑基准Edit2TikZ，评估主流多模态大语言模型发现其性能不足，通过构建混合训练集并采用课程学习，可显著提升紧凑模型的编译成功率。

Comments 9 pages, 6 figures, work in progress

SketchSense: Learning to Interpret Imperfect Sketch Guidance for Image Inpainting

SketchSense：学习解释用于图像修复的不完美草图引导

Zian Yang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 SketchSense是同步去噪RGB与结构流的框架，通过双向注意力融合等技术解释不完美草图引导，在图像修复的质量和结构保真度上较现有方法有显著提升。

Comments 10 pages, 11 figures, 3 tables

QuISE: Defense against Typographic Attacks on VLMs via Query-Irrelevant Semantic Editing

QuISE：通过查询无关语义编辑防御视觉语言模型的排版攻击

Shubin Lu, Jiaqi Yin, Yihao Huang

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

AI总结 该研究针对VLMs的排版攻击问题，提出模型无关无训练的黑盒防御方法QuISE，通过文本定位、语义替换及答案一致性判断提升防御性能，在多基准和模型上取得良好效果。

Comments 10 pages, 7 figures; includes supplementary material

Foundations of MT-PDCL: Measure-Theoretic Probabilistic Definite Clause Logic

MT-PDCL的基础：测度论概率确定性子句逻辑

Costin Bădică, Amelia Bădică

机构 * University of Craiova（克拉约瓦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出测度论概率确定性子句逻辑（MT-PDCL），通过引入连续可测空间上的精确Lebesgue积分，突破了传统概率逻辑编程的有限域限制，实现了兼具表达能力与纯声明式语法的可微推理。

StrAD: A Streaming Method and Benchmark for Audio Description Generation for Long-form Videos

StrAD：面向长视频音频描述生成的流式方法与基准

Julian Spravil, Sebastian Houben, Sven Behnke

机构 * Fraunhofer IAIS（弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所） ； University of Bonn（波恩大学） ； University of Applied Sciences Bonn-Rhein-Sieg（波恩-莱茵-锡格应用科学大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习与人工智能研究所） ； Center for Robotics, University of Bonn（波恩大学机器人中心） 纠错

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

AI总结 针对长视频音频描述生成的需求，研究提出首个流式方法StrAD，构建了涵盖多类型全长视频的基准，其微调模型在相关任务上达到先进性能，为扩大无障碍覆盖提供支持。

CoLA: Cross-Modal Low-rank Adaptation for Multimodal Downstream Tasks

CoLA: 跨模态低秩适配用于多模态下游任务

Wish Suharitdamrong, Tony Alex, Muhammad Awais, Sara Atito

机构 * Centre for Vision, Speech and Signal Processing (CVSSP)（视觉、语音和信号处理中心） ； University of Surrey（塞维利亚大学） ； Surrey Institute for People-Centred AI（以人为本的人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出CoLA框架，通过引入跨模态适配路径扩展LoRA，实现双流架构中单模态基础模型的高效多模态适配，在视觉-语言和音频-视觉任务上分别提升约3%和2%的相对性能。

Comments Accepted by ICML 2026, 17 pages, 6 Figures

Localizing to Debias: A Patch-Level Benchmark and Baseline for Weakly Supervised Spatial Anomaly Detection

定位去偏：弱监督空间异常检测的补丁级基准与基线

Sara Abdulaziz, Abdulrahman Al-Abri, Giacomo D'Amicantonio, Egor Bondarev

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

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

AI总结 针对弱监督视频异常检测中存在的背景偏差问题，提出SST-WSVADL稀疏时空框架，结合动态稀疏化与运动感知正则化，发布相关数据集和评估协议，实现异常定位与场景偏差审计，性能与现有方法相当。

Comments ECCV 2026 FAILED Workshop

Dual Anchors, Do It Better: Hierarchical Group Merging for Zero-Shot Anomaly Detection

双锚点，效果更佳：用于零样本异常检测的分层分组合并方法

Jimin Roh, DongKyu Kim, Suk-Ju Kang

机构 * Sogang University（西江大学） ； LG Electronics（LG电子） ； NAVER Cloud（NAVER云） 纠错

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

AI总结 针对现有CLIP-based零样本异常检测方法的局限，提出Dual-Anchor框架，结合分层图像锚点与文本锚点，在8个工业和6个医疗基准上实现了优异泛化性能。

Comments 10 pages, 5 figures, 4 tables. Accepted to CVPR 2026 Findings

Warping Earth Observations for better ice labeling in the Marginal Marginal Ice Zone

利用地球观测数据对齐优化边缘冰区的冰标记

Tom Kelly, Martin S. J. Rogers

机构 * British Antarctic Survey（英国南极调查局） 纠错

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

AI总结 该研究提出基于互信息对齐的架构，对齐Sentinel-1与MODIS的多模态卫星场景，构建稀疏专家标注数据集，提升海冰分类准确率，实现从稀疏监督的精确密集海冰分割。

Comments ECCV Workshop paper; BEAM 2

Towards Query-Agnostic RAG Evaluation via Query Coverage and Claim Verifiability

面向查询不可知的RAG评估：基于查询覆盖率与声明可验证性

Jeonghwan Choi, Taewon Yun, Minjeong Ban, Gyeonghun Sun, Jae-Gil Lee, Hwanjun Song

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

AI总结 本文提出Q-CARE框架，通过分解查询与答案实现RAG的细粒度评估，在8个数据集的基准测试中，其评估结果与人工判断的相关性优于现有4种RAG评估指标。

Comments Accepted to COLM 2026

Dual Distribution Estimation for Zero-shot Noisy Test-Time Adaptation with VLMs

基于双分布估计的零样本噪声测试时自适应方法

Wenjie Zhu, Yabin Zhang, Liang Xu, Xin Jin, Wenjun Zeng, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对噪声测试时自适应中分布外异常值问题，提出双分布估计框架，通过无训练的高斯分布建模实现零样本鲁棒自适应。

Comments Accepted by ECCV2026. Project Page:https://zhuwenjie98.github.io/DDE-project-page/

Pop-Up Distractions Reveal Bag-of-Events Behavior in Video Large Language Models

弹出式干扰揭示视频大语言模型中的事件袋行为

Oscar Chew, Serhii Honcharenko, Qian-Hui Chen, Patricia Lu, Dishant Zaveri, Khoa D. Doan, Kuan-Hao Huang

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； National Taiwan University（台湾国立大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； VinUniversity（文大学） 纠错

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

AI总结 通过插入无关广告片段，发现视频大语言模型常将不同片段的事件错误关联，表现出将视频视为事件集合而非时间序列的“事件袋”行为。

SAR2Agri: Learning SAR Intensity Representations for Agricultural Monitoring

SAR2Agri：学习SAR强度表征用于农业监测

Moti Rattan Gupta, Anupam Sobti

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

AI总结 本研究提出首个仅用SAR强度影像的自监督学习流水线，通过改进时间预文本任务提升物候特征捕捉能力，在SICKLE基准上的作物类型制图任务中，其IoU较光学基线和现有SAR基线均有显著提升，验证了SAR强度编码器预训练的有效性。

HNDiff: Haze-Noise Diffusion for Image Dehazing

HNDiff：用于图像去雾的雾霾-噪声扩散模型

Jin-Ting He, Fu-Jen Tsai, Yan-Tsung Peng, Min-Hung Chen, Chia-Wen Lin, Yen-Yu Lin

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； National Tsing Hua University（国立清华大学） ； National Chengchi University（国立政治大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本文提出嵌入大气散射模型的HNDiff扩散框架，通过雾霾感知噪声调度器关联正向退化物理机制，反向同步去雾去噪，改进主流去雾骨干网络并在基准数据集达最优结果。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://jin-ting-he.github.io/HNDiff

DSAgentBench: Can Agents Automate End-to-End Data-Science Workflows in Real Computer Environments?

DSAgentBench：智能体能否在真实计算机环境中自动化端到端数据科学工作流？

Mizanur Rahman, Mohammed Saidul Islam, Ridwan Mahbub, Md Tahmid Rahman Laskar, Shafiq Joty, Enamul Hoque Prince

机构 * York University（约克大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce AI研究院） 纠错

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

AI总结 DSAgentBench是首个评估智能体在真实计算机环境中自动化完整数据科学工作流的基准，含275项任务，实验显示现有智能体与实际需求存在显著能力差距。

LEGO: Leveled Language Gaussian Splatting

LEGO：分层语言高斯溅射

Yuning Peng, Haiping Wang, Yuan Liu, Yipeng Lu, Zhen Dong, Bisheng Yang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； 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 ：grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LEGO是一种新方法，通过将多视角SAM粒度转为3D一致层级，结合CLIP嵌入构建分层语言场景图，在3D分割基准上取得最优性能，可赋能大语言模型的空间推理与视觉定位。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://pz0826.github.io/LEGO-Webpage/

SatIR: Scalable High-Recall Constraint-Satisfaction-Based Information Retrieval for Clinical Trials Matching

SatIR：可扩展的高召回率约束满足基于信息检索的临床试验匹配

Zikai Zhou, Yufei Jin, Yilin Xu, Yu-Chiang Wang, Chieh-Ju Chao, Monica S. Lam

机构 * Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Samueli Electrical and Computer Engineering, UCLA（UCLA Samueli电气与计算机工程系） ； Department of Computer Science and Informatics, Emory University（埃默里大学计算机科学与信息学系） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） 纠错

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

AI总结 SatIR通过将临床试验资格条件和摘要转化为形式约束，结合SMT、关系代数和大语言模型，提升了临床试验匹配的召回率和效率，优于基于相似度的基线方法。

Situation Graph Prediction for User Perspective Modeling

情境图预测：用户建模的结构化视角推断

Jisung Shin, Daniel Platnick, Marjan Alirezaie, Hossein Rahnama

机构 * Flybits Labs, Creative AI Hub（Flybits实验室、创意人工智能中心） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Toronto Metropolitan University（多伦多 Metropolitan 大学） ； MIT Media Lab（MIT媒体实验室） 纠错

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

AI总结 情境图预测通过结构化视角推断提升用户建模能力，揭示潜在状态推断比表层提取更困难。

Comments Accepted to PILA 2026: Workshop on Personal Intelligence in the Agentic AI Era, at KDD 2026, 5 pages

MADBench: A Benchmark for Modality-Aware Audio Deepfake Detection

MADBench：面向模态感知音频深度伪造检测的基准

Yanqiu Li, Yang Xiao, Jisheng Bai, Bin Chen, Hong Jia, Ting Dang

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

AI总结 MADBench是首个区分语音与环境音频的音频深度伪造检测基准，测试发现环境音频操纵更易检测，现有预训练检测器在两类声学成分上均失效，为相关研究提供严谨基础。

Comments 11 pages, 1 figure

Agreement-Based Audio-Visual Segmentation:Champion Report for the MeViS-Audio Track in the 8th LSVOS Challenge

基于一致性的视听分割：第八届LSVOS挑战赛MeViS音频赛道冠军报告

Yiwen Ren, Jianing Liu, Yingxin Wang, Kexin Zhang, Licheng Jiao, Lingling Li, Xu Liu

机构 * National 111 Project Base of Intelligent Information Processing（智能信息处理国家111计划基地） 纠错

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

AI总结 本文针对第八届LSVOS挑战赛MeViS音频赛道，提出分阶段视听分割方案，以Qwen3-ASR为基础，通过掩码一致性选择轨迹并修正查询，结合多模态得分判断目标存在性，最终取得赛道第一的成绩。

MemeMind: Reference-Guided Trace Construction for Offline Context Optimization

MemeMind：用于离线上下文优化的参考引导轨迹构建

Run Yang, Weihang Wang, Boheng Sheng, Yuchen He, Jielei Zhang, Pengyu Chen, Zhiyu Wu, Qiang Sun, Huyang Sun, Longwen Gao

机构 * Bilibili（哔哩哔哩） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 MemeMind针对离线上下文优化中失败rollout缺失成功示例的问题，通过参考引导构建工具轨迹，在梗解读任务上提升了Qwen3-VL模型的性能。

Comments 24 pages, 16 figures, 8 tables

CodecArena: Codec Quality Assessment via Visual Reinforcement Learning

CodecArena：基于视觉强化学习的编解码器质量评估

Jiaye Fu, Weiqi Li, Qiankun Gao, Yanchen Zhao, Xiandong Meng, Jian Zhang, Siwei Ma, Jiaqi Zhang

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

AI总结 研究针对视频编码主流指标无法准确评估内容保真度的问题，提出首个视频编码质量评估视觉-语言框架CodecArena，采用视觉强化学习方案优化，构建相关数据集与基准，在源不相交内容上实现优于现有方法的人类判断一致性。

Comments The project page is: https://jyfu-vcl.github.io/codecarena

Toward Mask Annotation-Free Surgical Instrument Segmentation from Endoscopic Images Using Text-Prompted Segment Anything Model 3 (SAM3)

基于文本提示的Segment Anything Model 3（SAM3）实现无掩码标注的内镜图像手术器械分割

Nakul Poudel, Richard Simon, Cristian A. Linte

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于SAM3与微调Qwen的两阶段框架，无需标注即可实现内镜图像的手术器械实例级分割，在EndoVis数据集上性能优于直接使用SAM3，为无标注分割提供了新方向。

Comments Accepted at the Medical Image Understanding and Analysis (MIUA)

Accurate Ensembles, Fragile Narratives: Multi-Scale Stacking and a Fidelity Audit of LLM-Generated Explanations for Credit Risk

准确集成，脆弱叙事：多尺度堆叠与LLM生成信用风险解释的保真度审计

Gregorius Reynaldi Pratama, Kuo-Kun Tseng

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

AI总结 本研究构建多尺度堆叠集成预测模型并测试LLM生成信用风险解释的保真度，发现预测性能提升有限，LLM生成的解释存在事实错误，需对生成解释进行验证。

Comments 13 pages, 9 figures, 5 tables

CyberAGENTS: Structured Autonomy for Agentic Gamified Learning in Cybersecurity

CyberAGENTS：面向网络安全领域智能体游戏化学习的结构化自主机制

Ivan Hornung, Deepthi Marasinghe Arachchige, Tharindu Kumarage, Garima Agrawal, Yuli Deng, Ying-Chih Chen, Huan Liu

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Amazon AGI（亚马逊AGI） 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CyberAGENTS框架，通过结构化自主机制实现游戏化网络安全学习，经课堂评估验证其可提升学习者参与度与对AI响应的信任度，为相关系统设计提供蓝图。

PACE: A Playback-Aligned Context Engine for LLM-Based Full-Duplex Voice Dialogue

PACE：面向基于大语言模型的全双工语音对话的播放对齐上下文引擎

Shibo Wang, Zicheng Zhang, Libo Wang, Junfeng Ma

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 该研究针对全双工语音对话的生成上下文错位问题，提出了中间件层PACE，通过将模型上下文锚定到客户端播放边界解决该问题，在GCM-Bench等数据集上验证了其有效性。

Innovating with Generative AI: A Human Bottleneck Framework

生成式AI助力创新：人类瓶颈框架

Julian De Freitas, Ayelet Israeli, Gideon Nave, Artem Timoshenko, Olivier Toubia

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

AI总结 本研究提出人类瓶颈框架，分析生成式AI对创新过程各阶段瓶颈的影响，区分瓶颈类型并探讨AI对传统创新流程的挑战。

Contemporary AI lacks the imagination to diverge or negate in science

当代人工智能缺乏在科学中发散或否定的想象力

Honglin Bao, Siyang Wu, Xiao Liu, Sida Li, Shiyun Cao, James A. Evans

机构 * Data Science Institute, University of Chicago（芝加哥大学数据科学研究所） ； Knowledge Lab, University of Chicago（芝加哥大学知识实验室） 纠错

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

AI总结 通过大规模科学家评估，发现当前AI在科学假设生成中缺乏多样性，无法自发提出零假设，且自动评估与专家判断一致性低，但微调奖励模型可缩小差距。

SALLIE: Generation-Free Hidden-State Detection of Jailbreaks and Prompt Injections Across Text and Vision

SALLIE：防范潜在语言与图像攻击

Guy Azov, Ofer Rivlin, Guy Shtar

机构 * Intuit 纠错

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

AI总结 SALLIE是一种轻量级运行时检测框架，通过机制可解释性提取模型内部激活信号，有效应对文本和图像攻击，无需性能降级或架构修改。

Comments 17 pages, 5 figures, 17 tables. Preprint under review. v2: substantially revised - new title expansion, reworked method presentation, added calibration-regime analysis (shared / threshold-only / fully calibrated) and matched-protocol comparison with RCS-KCD; technical appendices A-H now included

The Belief-Desire-Intention Ontology for modelling mental reality and agency

信念-愿望-意图本体用于建模心理现实与代理

Sara Zuppiroli, Carmelo Fabio Longo, Anna Sofia Lippolis, Rocco Paolillo, Lorenzo Giammei, Miguel Ceriani, Francesco Poggi, Antonio Zinilli, Andrea Giovanni Nuzzolese

机构 * CNR - Institute of Cognitive Sciences and Technologies（CNR认知科学与技术研究所） ； CNR - Institute for Research on Population and Social Policies（CNR人口与社会政策研究所） ； CNR - Research Institute on Sustainable Economic Growth（CNR可持续经济增长研究所） ； University of Bologna - Department of Philosophy（博洛尼亚大学哲学系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种形式化的BDI本体，通过模块化设计模式实现信念、愿望、意图及其动态关系，结合LLMs和Semas平台验证其在认知基础和语义可互操作性中的应用。

Journal ref Journal of Web Semantics (2026) 90:100885