视觉大模型 / VLM

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

Triad: Empowering LMM-based Anomaly Detection with Vision Expert-guided Visual Tokenizer and Manufacturing Process

Triad: 通过视觉专家引导的视觉标记器和制造过程增强基于LMM的异常检测

Yuanze Li, Shihao Yuan, Haolin Wang, Qizhang Li, Ming Liu, Chen Xu, Guangming Shi, Wangmeng Zuo

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pengcheng Lab（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 Triad通过引入视觉专家引导的标记器和制造过程，提升基于LMM的工业异常检测性能。

Journal ref In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, pp. 21917-21926. 2025

GenVid2Robot: From Video Generation to Robot Manipulation via Rigid-Geometric Consistency

GenVid2Robot：通过刚性几何一致性从视频生成到机器人操作

Haohui Huang, Xi Yuan, Panpan Liao, Tao Teng, Chenguang Yang, Jing Guo, Yi Guo

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） ； State Key Laboratory of Submarine Geoscience, School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学海洋地球科学国家重点实验室，自动化与智能感知学院） 纠错

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

AI总结 研究旨在将生成视频转换为机器人可执行操作轨迹。核心方法是GenVid2Robot框架，通过采样语义锚点、跟踪验证运动等步骤实现。主要贡献是提高了生成视频引导操作的可靠性，通过多种手段建立视觉运动先验。

Comments Preprint

Super-Generalist: Towards Comprehensive and Accurate Medical Image Understanding via Generalist-Specialist Synergy

超级通才：通过通才-专才协同实现全面准确的医学图像理解

Shaoteng Zhang, Weiwei Cao, Wanxing Chang, Yutong Xie, Kai Cao, Zaiyi Liu, Yu Shi, Tingbo Liang, Qi Zhang, Ling Zhang, Yong Xia, Jianpeng Zhang

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Department of Radiology, Ningbo No. 2 Hospital（宁波市第二医院放射科） ； Department of Radiology, Guangdong Provincial People’s Hospital（广东省人民医院放射科） ； Department of Radiology, Shanghai Institution of Pancreatic Disease（上海胰腺疾病研究所放射科） ； Department of Radiology, Shengjing Hospital of China Medical University（中国医科大学附属盛京医院放射科） ； The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属第一医院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在通过通才-专才协同实现全面准确的医学图像理解。提出SuG框架，整合多分割专家空间先验进行视觉-语言对齐，利用病变掩码校准注意力。在多CT基准测试中评估，其在疾病诊断任务中性能领先，超越专才模型，有强大病变定位能力。

Large Behavior Model: A Promptable Digital Twin of the Retail Customer

大型行为模型：零售客户的可提示数字孪生体

Wachiravit Modecrua, Krittin Pachtrachai, Touchapon Kraisingkorn

机构 * Amity Research and Application Center (ARAC), Amity AI Holdings Co., Ltd.（友好研究与应用中心（ARAC），友好人工智能控股有限公司） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决客户行为建模问题，提出大型行为模型（LBM），通过统一公式从零售交易学习客户决策，经多种训练方式优化。该模型在多任务中表现出色，消融研究揭示各因素作用，为客户数字孪生体和行为模拟提供可扩展基础。

Comments 17 pages, 5 figures

Reduced-Order Models: The Mother of World Models

降阶模型：世界模型之母

Rajat Ghosh

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 探讨世界模型的功能结构早于现代自监督学习，在模型降阶和控制文献中就已独立发展。追溯其在三个领域的发展，对比传统降阶模型与学习型世界模型的优缺点，指出在关键系统中部署世界模型的障碍及统一两者的研究议程。

Attribute Retrieving for Open-Vocabulary Endoscopic Compositional Referring Segmentation

用于开放词汇量内镜组合式指称分割的属性检索

Shun Liu, Nan Xi, Yang Liu, Tianyu Luan, Xuan Gong, David Doermann

机构 * Virginia Commonwealth University（弗吉尼亚联邦大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； University at Buffalo（纽约州立大学布法罗分校） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对内镜图像指称分割面临的挑战，引入ReferEndoscopy基准，提出AR-ERIS框架，利用属性检索进行开放词汇量内镜组合式指称分割，在模拟和真实内镜数据上实现最优性能且泛化能力强。

From Legacy Documentation to OSCAL: An MCP-Based Agent Pipeline for Threat-Informed Continuous Compliance in Critical Infrastructure

从遗留文档到OSCAL：基于MCP的代理管道，用于关键基础设施中的威胁情报驱动的持续合规性

Lea Roxanne Muth, Marian Margraf

机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究针对关键基础设施运营技术环境无法主动扫描但需主动系统反馈的问题，提出基于MCP的多代理管道，将自然语言描述转换为知识图谱和OSCAL工件，架构解耦推理与检索，降低风险，在场景中取得一定召回率并生成报告，虽有错误但可人工审查。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (IEEE CSR), Lisbon, Portugal, August 3-5, 2026. 8 pages, 1 figure

Different Teachers, Different Capabilities: Sub-1B On-Device Distillation for Structured Text Enrichment

不同的教师，不同的能力：用于结构化文本丰富的低于1B的设备端蒸馏

Vinay Kumar Chaganti

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

AI总结 研究将8B推理教师模型蒸馏成0.6B学生模型，添加对照，通过盲测评分。学生模型处理速度快，恢复部分摘要质量差距。不同教师模型转移不同能力，无单一引擎全胜，得出设备端丰富的按领域路由图。

Comments 12 pages, 5 figures. has a same-size non-reasoning-teacher control, a three-judge LLM-as-a-judge panel with a negative control, full-source faithfulness grading, and a per-field routing analysis

From Prompts to Contracts: Harness Engineering for Auditable Enterprise LLM Agents

从提示到契约：用于可审计企业大语言模型代理的 harness 工程

Joongho Ahn, Moonsoo Kim

机构 * AI Leadership Research Center（人工智能领导力研究中心） 纠错

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

AI总结 研究针对企业大语言模型应用从原型到产品化的需求，提出 harness 工程方法，在韩国企业数据切片上实例化并评估三个问题，包括契约保留、模型替换检查及代码执行效果，形成可将原型转为可审计应用的工程模式。

Comments 32 pages, 6 figures, 16 tables. Reference implementation and evaluation artifacts: https://github.com/hammerbaki/enterprise-llm-agent-harness (archived at https://doi.org/10.5281/zenodo.21269426)

Unlocking Temporal Generalization in Hamiltonian Video Dynamics Models

解锁哈密顿视频动力学模型中的时间泛化

Eli Laird, Corey Clark

机构 * Department of Computer Science, Southern Methodist University（南卫理公会大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究世界模型在可变时间分辨率下预测动力学的问题，利用哈密顿生成网络（HGN），指出其在非保守环境中时间泛化失效的问题及原因，通过针对性修复实现稳定动力学预测，推荐连续时间视频生成中时间泛化的策略。

Comments To appear in the 1st Workshop on Physics-Aware Video Generation and Restoration at the 28th International Conference on Pattern Recognition

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

SkillCenter: A Large-Scale Source-Grounded Skill Library for Autonomous AI Agents

SkillCenter：用于自主人工智能代理的大规模源基础技能库

Tianming Sha, Yue Zhao, Lichao Sun, Yushun Dong

机构 * Stony Brook University（纽约州立大学石溪分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； Lehigh University（里海大学） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

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

AI总结 研究针对自主AI代理缺乏扎实操作知识的问题，构建SkillCenter技能库，通过多源获取等端到端框架，集成大量源基础和社区技能，实现技能可追溯，以保障代理输出的正确性、安全性和可维护性。

Comments 44 pages, 5 figures. Code: https://github.com/LabRAI/SkillCenter ; Data: https://huggingface.co/datasets/Tommysha/skillcenter-bundles

Why Fake ? Unveiling the Semantic Vocabulary of Deepfake Detectors

为何造假？揭示深度伪造检测器的语义词汇

Vazgken Vanian, Alexandros Doumanoglou, Dimitris Zarpalas

机构 * Information Technologies Institute (ITI) Centre For Research and Technology HELLAS (CERTH)（信息技术研究所（ITI）希腊研究与技术中心（CERTH）） 纠错

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

AI总结 研究深度伪造检测，用编码-解码方向对技术分析黑箱检测器决策过程，揭示训练中隐含的真假特征，实现全局模型理解、空间感知概念定位和反事实分析，助于深入理解检测策略。

Comments Accepted at CVPRW 2026

Prototype-Anchored Generalized Manifold Regression for Unknown-Domain Object Detection

用于未知域目标检测的原型锚定广义流形回归

Zihao Zhang, Aming Wu, Yang Li, Yahong Han

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） 纠错

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

AI总结 研究单域广义目标检测，提出MR-DCoT方法，通过视觉-文本双思维链生成离群示例，利用类特定原型锚定学习校正算子，将未知域泛化建模为流形回归问题，实验验证了该方法在多场景下的有效性和通用性。

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

Spider 2.0-AIFunc: Extending Real-World Text-to-SQL to AI-Native SQL Workflows

Spider 2.0-AIFunc：将现实世界的文本到SQL扩展到人工智能原生SQL工作流程

Tianyang Liu, Canwen Xu, Fangyu Lei, Nikki Lijing Kuang, Jixuan Chen, Tao Yu, Julian McAuley, Zhewei Yao, Yuxiong He

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Snowflake AI Research（Snowflake人工智能研究院） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有文本到SQL基准无法评估模型生成人工智能原生SQL能力的问题，构建Spider 2.0-AIFunc基准，经特定管道和多轮验证，评估十个先进语言模型，发现准确率差距及传统代理框架转移无效等情况。

Comments 24 pages, 3 figures, 7 tables

Faithful or Findable? Evaluating LLM-Generated Metadata for RDF Dataset Search

忠实还是可查找？评估用于RDF数据集搜索的大语言模型生成的元数据

Riccardo Terrenzi, Serkan Ayvaz

机构 * University of Southern Denmark（南部丹麦大学） 纠错

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

AI总结 研究RDF数据集六种元数据生成设置，评估其检索有效性与忠实性。发现无约束重写检索增益强但忠实性低，更有根据的设置提高了忠实性，基于配置文件的重写权衡最佳，将合成元数据定位为需综合评估多方面的系统级信息检索问题。

Comments 5 pages, 1 figure, accepted at SynthIR @ SIGIR 2026

Repurposing CLIP to Localize at Pixel Level

复用CLIP实现像素级定位

Jiaxiang Fang, Shiqiang Ma, Jing Wang, Siyu Chen, Fei Guo, Shengfeng He

机构 * School of Computer Science and Engineering, Central South University（中南大学计算机科学与工程学院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Advanced Technology Center Beijing AI Laboratory（北京人工智能先进技术中心） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算与信息系统学院） 纠错

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

AI总结 针对CLIP全局特征偏差导致难以适配像素级预测的问题，提出CLIPix框架，结合抗噪校正与定位嵌入策略，保留CLIP泛化性，在PASCAL、COCO上取得最优像素级定位性能。

Comments Accepted by IEEE TMM 2026

Application of LLMs to Threat Assessment of Foreign Peacekeeping Missions

LLMs在外国维和任务威胁评估中的应用

Gerhard Backfried, Christian Schmidt, Diego Pilutti, Michael Suker

机构 * HENSOLDT Austria（海恩索尔特奥地利公司） ； Austrian Ministry of Defence（奥地利国防部） 纠错

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

AI总结 提出利用大语言模型（LLMs）结合风险模型和OSINT媒体数据，自动提取维和任务相关威胁，评估显示自动结果与人工判断高度一致。

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)

Medi-Gemma: A Hybrid Clinical Decision Support System Integrating Deterministic EMR Analytics and Retrieval-Augmented Generation

Medi-Gemma：一种集成确定性电子病历分析与检索增强生成的混合临床决策支持系统

Mohammed Saim Ahmed Quadri, Yunzhe Xue, Justin W. Ady, Usman Roshan

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Robert Wood Johnson Hospital（罗伯特·伍德·约翰逊医院） 纠错

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

AI总结 介绍用于伤口病理分类和工作流程自动化的临床决策支持系统Medi-Gemma，其采用解耦框架，经多阶段管道处理数据请求，关键贡献是地面真值注入模块，验证表明该架构有诸多优势。

DeGenseGS: Geometrically and Semantically Decoupled Surgical Scene Understanding in 4D Gaussian Splatting

DeGenseGS：4D高斯点云渲染中几何与语义解耦的手术场景理解

Yimo Wang, Bin Kang, Shuojue Yang, Yueming Jin

机构 * School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院） ； School of Internet of Things, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学物联网学院） ； Department of Biomedical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学生物医学工程系） 纠错

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

AI总结 研究针对自主手术交互中语义与解剖错位问题，提出DeGenseGS框架，独立建模语义演变与几何变形，用时空纠缠模块同步语义与场景动态，还设计机制确保鲁棒性，提升了手术场景理解性能。

VLA Grounder: Language-Conditioning Space Optimization for Black-Box VLA Models

VLA 接地器：用于黑盒 VLA 模型的语言条件空间优化

Damir Shodiev, Aleksei Staroverov, Nikita Kachaev, Alexey K. Kovalev, Aleksandr I. Panov

机构 * AXXX ； MIRAI（未来人工智能研究机构） ； MISIS（俄罗斯国立科技大学莫斯科钢铁合金学院） 纠错

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

AI总结 研究能否通过优化语言空间而非更新动作权重来改进冻结的 VLA 策略，提出语言条件空间策略，用强化学习优化，实验表明该优化能提升特定任务成功率，证明语言可作为机器人基础模型的可优化变量。

ResearchStudio-Idea: An Evidence-Grounded Research-Ideation Skill Suite from ML Conference Outcomes

研究工作室-创意：基于机器学习会议成果的有证据支持的研究创意技能套件

Qihao Zhao, Yangyu Huang, Yalun Dai, Lingao Xiao, Jianjun Gao, Xin Zhang, Wenshan Wu, Scarlett Li, Yang He, Yan Lu, Yap Kim Hui

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； CFAR, A*STAR（计算机辅助放射治疗中心，新加坡科技研究局） 纠错

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

AI总结 研究问题是提升研究创意，核心方法是构建包含多种技能的套件，主要贡献是揭示31个反复出现的创意子模式并整合为15个可复用模式，能将其转化为可追溯研究提案，经评估效果优于基线。

Comments Tech Report

Language models guide symbolic equation discovery by controlling search

语言模型通过控制搜索来指导符号方程发现

Zikai Xie, Wenmei Li, Man Luo, Jun Jiang, Linjiang Chen

机构 * State Key Laboratory of Precision and Intelligent Chemistry, Hefei National Research Center for Physical Sciences at the Microscale, School of Chemistry and Materials Science, University of Science and Technology of China（精确与智能化学国家重点实验室，合肥微尺度物理科学国家研究中心，化学与材料科学学院，中国科学技术大学） ； Center for Scientific Intelligence Innovation, Hefei, China（智能创新研究中心，合肥，中国） ； School of Chemistry, School of Computer Science, University of Birmingham（化学系，计算机科学学院，伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 研究科学方程发现，对比语言模型不同角色设定，提出语言模型作搜索控制器的方式（LLM-PySR），经实验其在多任务中平衡了准确率、复杂度等，还发现新关系。

InSpace: Structure-Aware 3D Indoor Scene Generation from a Single 360° Image

InSpace：从单张360°图像生成具有结构感知的3D室内场景

Gwanhyeong Koo, Hyunsu Kim, Youngji Kim, Taejae Lee, Siwoo Lim, Sunjae Yoon, Suyong Yeon, Chang D. Yoo

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； NAVER LABS（NAVER实验室） ； Chung-Ang University（中央大学） 纠错

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

AI总结 针对单图像到3D生成扩展到室内场景有挑战的问题，提出InSpace框架，利用360°图像，经估计部分场景几何、生成粗结构、产生详细布局和资产几何三阶段，还建数据集，实验表明其性能强。

Comments ECCV 2026

CogRad: A Cognitively-Inspired Multi-Agent Framework for Radiology Report Generation

CogRad：一种用于放射学报告生成的受认知启发的多智能体框架

Saif Ur Rehman Khan, Hasaan Maqsood, Sebastian Vollmer, Andreas Dengel, Muhammad Nabeel Asim

机构 * German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） ； Intelligentx GmbH（智能X有限公司） ； Department of Core Informatics, Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University（大阪城市大学信息科学研究生院核心信息学系） 纠错

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

AI总结 提出受认知启发的多智能体框架CogRad，围绕放射科医生阅读过程的四个阶段构建报告生成，通过多智能体协作提升报告质量，在多个数据集上取得最佳成绩。

AGL-1: The Enterprise AI Governance Layer as a Control Plane for Trusted Enterprise Intelligence

AGL-1：作为可信企业智能控制平面的企业人工智能治理层

Roopam W. Sure

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 研究企业人工智能从实验走向运营面临的治理挑战，介绍AGL-1企业人工智能治理层这一参考模型，基于相关原则将治理问题从检索控制扩展到全执行路径治理，定义七个治理领域。

Comments 16 pages, 1 figure; independent technical report