视觉大模型 / VLM

Why Neighborhoods Matter: Traversal Context and Provenance in Agentic GraphRAG

为什么社区重要：代理图RAG中的遍历上下文与溯源

Riccardo Terrenzi, Maximilian von Zastrow, Serkan Ayvaz

机构 * Centre for Industrial Software, University of Southern Denmark, Alsion 2, 6400 Sønderborg, Denmark（丹麦南部大学工业软件中心） 纠错

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

AI总结 本文探讨了代理图RAG中引用忠实性的轨迹层面问题，通过实验表明引用证据和遍历上下文都对答案准确性有影响。

Comments 7 pages, 2 figures, Submitted at IJCAI-ECAI 2026 Joint Workshop on GENAIK and NORA

ViMU: Benchmarking Video Metaphorical Understanding

ViMU：视频隐喻理解基准测试

Qi Li, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 ViMU旨在评估视频理解模型对隐含意义的识别能力，通过多模态证据推理，解决现有模型对隐喻、讽刺和社会意义理解不足的问题。

A Tutorial on Cognitive Biases in Agentic AI-Driven 6G Autonomous Networks

面向6G自主网络的智能偏差教程

Hatim Chergui, Farhad Rezazadeh, Merouane Debbah, Christos Verikoukis

机构 * i2CAT Foundation（i2CAT基金会） ； Hostelworld Group（Hostelworld集团） ； Technical University of Catalonia (UPC)（技术大学（加泰罗尼亚）） ； Khalifa University of Science and Technology（卡里玛大学） ； ISI/ATH ； University of Patras（帕特拉大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了在6G自主网络中因人类设计引入的认知偏差问题，通过两个案例展示如何利用智能体AI缓解锚定偏差和时间偏差，提升网络管理和边缘计算的效率与节能效果。

Comments 26 pages, 18 figures, 4 tables, link to source code available. Accepted at IEEE OJCOMS

Consciousness as Uncommon Self-Knowledge: A Synergistic Information Framework

意识作为罕见的自我知识：一种协同信息框架

Krti Tallam

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出罕见自我知识作为意识的标准，通过协同信息框架区分意识与元认知，解决IIT等理论的反例，并提供可操作的实证预测。

Comments Conceptual and formal paper on consciousness as uncommon self-knowledge, 8 pages, 2 tables

ScioMind: Cognitively Grounded Multi-Agent Social Simulation with Anchoring-Based Belief Dynamics and Dynamic Profiles

ScioMind：基于认知的多智能体社交模拟与基于锚定的信念动态和动态资料

Yitian Yang, Yiqun Duan, Linghan Huang, Yiqi Zhu, Francesco Bailo, Chunmeizi Su, Huaming Chen

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 ScioMind结合结构化意见动态与LLM代理推理，通过记忆锚定信念更新规则、分层记忆架构和动态代理资料提升社交模拟的真实性与稳定性。

Retrieval-Augmented Tutoring for Algorithm Tracing and Problem-Solving in AI Education

增强检索的辅导系统用于AI教育中的算法追踪与问题解决

Mragisha Jain, Tirth Bhatt, Griffin Pitts, Aum Pandya, Peter Brusilovsky, Narges Norouzi, Arto Hellas, Juho Leinonen, Bita Akram

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Aalto University（阿尔托大学） 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KITE系统，通过增强检索生成技术辅助学生理解算法追踪和问题解决，提升算法推理能力。

Comments Paper accepted to the 21st Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 2026), co-located with ACL 2026

Information as Maximum-Caliber Deviation: A bridge between Integrated Information Theory and the Free Energy Principle

信息作为最大 caliber 偏离：集成信息理论与自由能原理之间的桥梁

Alexander Kearney

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出信息可定义为动态偏离最大 caliber 路径集的量，通过最大 caliber 变分原理重新推导了IIT的现象学计算，为IIT扩展到新动态领域提供了理论桥梁。

Comments 84 pages, 10 figures, 2 tables Extended version of a Master's thesis, Mathematical Institute, University of Oxford

Large-Small Model Collaboration for Farmland Semantic Change Detection

大-小模型协作用于耕地语义变化检测

Xinjia Li, Rui Wang, Qiurong Peng, Lingfei Ye, Dengrong Zhang, Haoyu Zhang

机构 * College of Information Science and Technology, Hangzhou Normal University（杭州师范大学信息科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出大-小协作框架，通过细粒度差分感知Mamba和CLIP文本先验实现耕地变化检测，提升精度与鲁棒性。

SAGE: A Self-Evolving Agentic Graph-Memory Engine for Structure-Aware Associative Memory

SAGE：一种自演化代理图记忆引擎，用于结构感知的联想记忆

Juntong Wang, Haoyue Zhao, guanghui Pan, Xiyuan Wang, Yanbo Wang, Qiyan Deng, Muhan Zhang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学校） ； School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学校） 纠错

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

AI总结 SAGE通过自演化机制和图记忆引擎提升长期记忆能力，在多跳问答、开放领域检索等任务中表现出色，显著提高了证据恢复和检索效率。

What Does It Mean for a Medical AI System to Be Right?

医疗人工智能系统正确意味着什么？

Antony Gitau

机构 * University of South-Eastern Norway（南欧大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨医疗AI系统正确性的多维概念，涉及数据标注、模型解释、临床指标和责任分配，挑战单一基准性能的定义。

Comments Part of a PhD ethics course

Rethinking Positional Encoding for Neural Vehicle Routing

重新思考神经车辆路径问题中的位置编码

Chuanbo Hua, Federico Berto, Andre Hottung, Nayeli Gast Zepeda, Yining Ma, Zihan Ma, Paula Wong-Chung, Changhyun Kwon, Cathy Wu, Kevin Tierney, Jinkyoo Park

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Radical Numerics ； Bielefeld University（比勒菲尔德大学） ； University of Vienna（维也纳大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文针对车辆路径问题中位置编码的不足，提出一种层次化各向异性位置编码，结合几何基础原理，通过分析多种PE方法，证明几何引导的PE在不同问题变体和模型架构中均表现更优。

Differentially Private Synthetic Text Generation for Retrieval-Augmented Generation (RAG)

差分隐私合成文本生成用于检索增强生成（RAG）

Junki Mori, Kazuya Kakizaki, Taiki Miyagawa, Jun Sakuma

机构 * NEC Corporation（日本电报电话公司） ； Institute of Science Tokyo（东京科学研究院） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（理化学研究所先进智能项目中心） 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DP-SynRAG框架，通过生成差分隐私合成RAG数据库提升隐私保护下的RAG性能，避免重复噪声注入并保持固定隐私预算。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

Why Users Go There: World Knowledge-Augmented Generative Next POI Recommendation

为何用户前往那里：世界知识增强的生成性下一个兴趣点推荐

Qiuyu Ding, Heng-Da Xu, Wei Zhang, Dongyi Lv, Changda Xia, Feng Xiong, Mu Xu

机构 * Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团阿地图） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 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AWARE模型，通过LLM代理生成时空感知的上下文叙述，结合用户行为增强世界知识，提升POI推荐效果，实验证明其优于基线模型。

PresentAgent-2: Towards Generalist Multimodal Presentation Agents

PresentAgent-2: 向通用多模态展示代理迈进

Wei Wu, Ziyang Xu, Zeyu Zhang, Yang Zhao, Hao Tang

机构 * Peking University（北京大学） ； La Trobe University（拉特罗布大学） 纠错

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

AI总结 PresentAgent-2通过多模态资源收集与生成，实现基于用户查询的交互式展示视频生成，支持单人叙述、多人讨论及观众互动三种模式。

Pi-HOC: Pairwise 3D Human-Object Contact Estimation

Pi-HOC：成对3D人体-物体接触估计

Sravan Chittupalli, Ayush Jain, Dong Huang

机构 * Carnegie Mellon University, Robotics Institute（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； National Robotics Engineering Center（国家机器人工程中心） 纠错

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

AI总结 本文提出Pi-HOC，一种单次传递的实例感知框架，用于密集预测所有人体-物体对的3D语义接触。该方法通过实例检测、创建专用的人-物体令牌并利用交互形式进行细化，结合基于SAM的解码器预测接触，提升了准确性和效率。

Evolving Roles of LLMs in Scientific Innovation: Assistant, Collaborator, Scientist, and Evaluator

大语言模型在科学创新中的演变角色：助手、合作者、科学家和评估者

Haoxuan Zhang, Ruochi Li, Yang Zhang, Ting Xiao, Jiangping Chen, Junhua Ding, Haihua Chen

机构 * Department of Information Science, University of North Texas（北卡罗来纳州立大学信息科学系） ； Department of Computer Science, North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学计算机科学系） ； Department of Data Science, University of North Texas（得克萨斯大学数据科学系） ； School of Information Sciences, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校信息科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出四角色框架，区分研究支持与前沿发现，分析各角色方法、基准和评估实践，强调AI科学进步需兼顾模型能力与评估、监督、责任及机构整合。

Threat Modelling using Domain-Adapted Language Models: Empirical Evaluation and Insights

基于领域适应语言模型的威胁建模：实证评估与洞察

Saba Pourhanifeh, AbdulAziz AbdulGhaffar, Ashraf Matrawy

机构 * Department of Systems（系统部） ； School of Information Technology（信息技术学院） 纠错

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

AI总结 本文通过评估不同规模的领域适应语言模型，探讨了领域适应、模型规模、解码策略和提示技术对STRIDE威胁分类的影响，揭示了当前LLM在结构化威胁建模中的局限性。

TINS: Test-time ID-prototype-separated Negative Semantics Learning for OOD Detection

TINS: 测试时ID-原型分离的负语义学习用于OD检测

Yifeng Yang, Jubo Feng, Jing Xu, Xinbing Wang, Qinying Gu, Nanyang Ye

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 TINS通过测试时ID-原型分离负语义学习方法，提升OOD检测性能，实验显示在Four-OOD基准上FPR95显著降低。

A Reflective Storytelling Agent for Older Adults: Integrating Argumentation Schemes and Argument Mining in LLM-Based Personalised Narratives

为老年人设计的反思性叙事代理：在基于LLM的个性化叙事中整合论证方案和论证挖掘

Jayalakshmi Baskar, Vera C. Kaelin, Kaan Kilic, Helena Lindgren

机构 * Umeå University, Department of Computing Science（乌尔姆大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了基于知识驱动的LLM叙事是否能支持老年人与数字伴侣的有意义互动。通过整合知识图谱、用户建模、论证理论和论证挖掘，系统在生成叙事时提供指导和检查。研究发现，论证质量与清晰度相关，文化相关性影响使用意愿，而高幻觉风险指标的叙事常被感知为不一致。

Comments Submitted to ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST)

LegalCiteBench: Evaluating Citation Reliability in Legal Language Models

LegalCiteBench: 评估法律语言模型中的引文可靠性

Sijia Chen, Hang Yin, Shunfan Zhou

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Phala 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LegalCiteBench，用于评估法律语言模型在闭书环境下引文恢复、验证和案例匹配的能力，发现即使最强模型在引文检索和完成任务上得分低于7/100，且多数模型存在误导性引文问题。

Comments Preprint. 23 pages including references and appendices

Thermal-Det: Language-Guided Cross-Modal Distillation for Open-Vocabulary Thermal Object Detection

Thermal-Det: 语言引导的跨模态蒸馏用于开放词汇热成像目标检测

Yasiru Ranasinghe, Elim Schenck, Florence Yellin, Shuowen Hu, Christopher Funk, Vishal M. Patel

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Kitware ； DEVCOM Army Research Laboratory（国防部陆军研究实验室） 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Thermal-Det，首个针对热成像的开放词汇检测器，通过合成数据集和跨模态蒸馏提升热成像目标检测性能，实验显示在公开基准上取得2-4%的AP提升。

Comments Accepted at CVPR 26

Federated Concept-Based Models: Interpretable models with distributed supervision

联邦概念模型：具有分布式监督的可解释模型

Dario Fenoglio, Arianna Casanova, Francesco De Santis, Gabriele Dominici, Johannes Schneider, Pietro Barbiero, Giovanni De Felice, Marc Langheinrich, Martin Gjoreski

机构 * Università della Svizzera italiana（瑞士联邦理工学院） ； University of Liechtenstein（利亨斯坦大学） ； Politecnico di Torino（都灵理工大学） ； IBM Research Zurich（IBM 苏黎世研究实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出联邦概念模型（F-CMs），在动态联邦学习环境中实现概念可解释性，通过聚合跨机构的概念信息并适应概念监督变化，提升模型准确性和可解释性。

OZ-TAL: Online Zero-Shot Temporal Action Localization

OZ-TAL：在线零样本时间动作定位

Chaolei Han, Hongsong Wang, Xin Gong, Jie Gui

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院） ； Engineering Research Center of Blockchain Application, Supervision and Management (Southeast University), Ministry of Education（教育部区块链应用、监督与管理工程研究中心（东南大学）） ； Purple Mountain Laboratories, Nanjing（紫金山实验室（南京）） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） 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OZ-TAL任务，旨在在线检测未见过的动作，提出无需训练的框架利用VLMs并增强视觉表示，实验表明方法在离线和在线零样本设置中优于现有方法。

From Pixels to Concepts: Do Segmentation Models Understand What They Segment?

从像素到概念：分割模型是否理解它们所分割的内容？

Shuang Liang, Zeqing Wang, Yuxian Li, Xihui Liu, Han Wang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与计算机工程系） ； School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； CASIC, The University of Hong Kong（香港大学中国科学院自动化所） 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CAFE基准，评估可提示分割模型对概念的忠实性。通过属性层面的反事实操纵，测试模型在误导性提示下的表现，揭示分割模型可能依赖视觉显著但语义误导的线索。

Comments 30 pages, 8 figures

QueST: Persistent Queries as Semantic Monitors for Drift Suppression in Long-Horizon Tracking

QueST：持久查询作为语义监控用于长周期跟踪中的漂移抑制

Mayank Anand, Mohammad Saqlain, Kyan Mahajan, Priya Shukla, Gora Chand Nandi, Andrew Melnik

机构 * Center for Intelligent Robotics（智能机器人中心） ； Indian Institute of Information Technology Allahabad（阿拔斯理工大学） ； University of Bremen（不莱梅大学） 纠错

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

AI总结 QueST通过将相关实体视为持久语义查询，而非短暂点跟踪，利用时空视频特征全局注意力，减少漂移并提升长周期跟踪的可靠性。

Re$^2$Math: Benchmarking Theorem Retrieval in Research-Level Mathematics

Re²Math：研究级数学中的定理检索基准测试

Zicheng Lyu, Wenjie Yang, Shengzhong Zhang, Zengfeng Huang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Fudan University Shanghai Innovation Institute（复旦大学上海创新研究院） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 Re²Math基准测试旨在评估从部分数学证明中检索工具的能力，通过构建包含层级上下文和可选泄漏控制锚点提示的实例，评估系统在检索文献支持的数学工具时的准确性与适用性。

Semantic Alignment in Hyperbolic Space for Open-Vocabulary Semantic Segmentation

超几何空间中的语义对齐用于开放词汇语义分割

Hoang M. Truong, Hai Nguyen-Truong, Dang Huynh

机构 * Fulbright University Vietnam（富布赖特大学越南分校） 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HyRo框架，通过解耦超几何空间中的层次和语义对齐，提升开放词汇语义分割性能。

Comments Accepted to the PVUW Workshop at CVPR 2026. Project page: https://tmhoanggg.github.io/HyRo/

LightAVSeg: Lightweight Audio-Visual Segmentation

LightAVSeg: 轻量级音频视觉分割

Qing Zhong, Guodong Ding, Lingqiao Liu, Zaiwen Feng, Lin Yuanbo Wu, Angela Yao

机构 * College of Informatics, Huazhong Agricultural University, Wuhan, China（华中农业大学信息学院） ； School of Computing, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； School of Computer Science, Adelaide University, Australia（阿德莱德大学计算机科学学院） ； School of Engineering, University of Warwick, Coventry, UK（沃里克大学工程学院） ； Zhejiang Yuexiu University, Shaoxing, China（浙江越秀大学） 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LightAVSeg，通过解耦设计替代重注意力机制，实现线性交互成本，提升效率，实验显示其在MS3基准上达到50.4 mIoU，参数量仅为AVSegFormer的1/7。

Comments 15 pages, 8 figures, 6 tables, Accepted to ICML 2026

Beyond the All-in-One Agent: Benchmarking Role-Specialized Multi-Agent Collaboration in Enterprise Workflows

超越全能代理：企业工作流中角色专业化多代理协作的基准测试

Tao Yu, Hao Wang, Changyu Li, Shenghua Chai, Minghui Zhang, Zhongtian Luo, Yuxuan Zhou, Haopeng Jin, Zhaolu Kang, Jiabing Yang, YiFan Zhang, Xinming Wang, Hongzhu Yi, Zheqi He, Jing-Shu Zheng, Xi Yang, Yan Huang, Liang Wang

机构 * BAAI（北京人工智能研究院） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； UCAS（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 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EntCollabBench，用于评估企业多代理协作，模拟权限隔离组织，包含工作流和审批两个子集，通过执行轨迹、数据库验证和确定性政策裁决评估代理系统，实验表明当前模型在企业协作中仍存在缺陷。

Comments 45 pages

Causal Stories from Sensor Traces: Auditing Epistemic Overreach in LLM-Generated Personal Sensing Explanations

从传感器轨迹中生成因果故事：审计LLM生成的个人传感解释中的知识过度延伸

Shanshan Zhu, Han Zhang, J. Doris Chi, Subigya Nepal, Koustuv Saha

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了LLM生成个人传感解释时的知识过度延伸问题，通过分析不同数据集中的异常日场景，发现LLM在缺乏足够证据时仍会做出因果归因，且丰富的上下文无法有效减少这种过度延伸。