视觉大模型 / VLM

GIST: Multimodal Knowledge Extraction and Spatial Grounding via Intelligent Semantic Topology

GIST：通过智能语义拓扑进行多模态知识提取与空间定位

Shivendra Agrawal, Bradley Hayes

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

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

AI总结 GIST通过智能语义拓扑提取多模态知识，构建语义标注的导航拓扑，实现复杂环境中的空间定位与人类-AI交互任务。

Learning to Focus and Precise Cropping: A Reinforcement Learning Framework with Information Gaps and Grounding Loss for MLLMs

学习聚焦与精确裁剪：一种带有信息缺口和接地损失的强化学习框架用于多模态大语言模型

Xuanpu Zhao, Zhentao Tan, Dianmo Sheng, Tianxiang Chen, Yao Liu, Yue Wu, Tao Gong, Qi Chu, Nenghai Yu

机构 * School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学网络空间安全学院） ； Anhui Province Key Laboratory of Digital Security（安徽省数字安全重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需轨迹监督的两阶段强化学习框架，通过信息缺口机制和接地损失提升多模态大语言模型在复杂视觉场景中的感知与推理能力，实验显示其在高分辨率视觉问答基准上达到最优性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

MMR-AD: A Large-Scale Multimodal Dataset for Benchmarking General Anomaly Detection with Multimodal Large Language Models

MMR-AD：一个大规模多模态数据集，用于基于多模态大语言模型的通用异常检测基准测试

Xincheng Yao, Zefeng Qian, Chao Shi, Jiayang Song, Chongyang Zhang

机构 * School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子信息与电气工程学院） ； MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院教育部人工智能重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出MMR-AD数据集，用于评估多模态大语言模型在通用异常检测中的性能，揭示当前SOTA模型与工业需求的差距，并提出基于推理的Anomaly-R1模型，实现了异常检测与定位的显著提升。

Comments Accepted by CVPR2026

Cognitive Mismatch in Multimodal Large Language Models for Discrete Symbol Understanding

多模态大语言模型在离散符号理解中的认知不匹配

Yinghui Li, Jiayi Kuang, Peng Xing, Daixian Liu, Yongheng Zhang, Junnan Dong, Shu-Yu Guo, Yangning Li, Qingyu Zhou, Wenhao Jiang, Hai-Tao Zheng, Ying Shen, Liang Lin, Philip S. Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Guangdong Laboratory of AI and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 研究发现多模态大语言模型在离散符号识别上表现欠佳，而在复杂推理任务上表现较好，揭示了当前系统依赖语言先验而非稳健视觉基础的问题。

Unifying VLM-Guided Flow Matching and Spectral Anomaly Detection for Interpretable Veterinary Diagnosis

统一视觉语言模型引导的流匹配与谱异常检测用于可解释的兽医诊断

Pu Wang, Zhixuan Mao, Jialu Li, Zhuoran Zheng, Dianjie Lu, Youshan Zhang

机构 * School of Mathematics, Shandong University（山东大学数学学院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Yeshiva University（叶史瓦大学） ； Qilu University of Technology（齐鲁工业大学） ； Shandong Normal University（山东师范大学） ； Chuzhou University（滁州学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合流匹配与谱异常检测的新方法，通过视觉语言模型引导分割和随机矩阵理论分析，实现高精度可解释的犬类气胸诊断。

SafePLUG: Empowering Multimodal LLMs with Pixel-Level Insight and Temporal Grounding for Traffic Accident Understanding

SafePLUG: 通过像素级洞察和时间锚定赋能多模态大语言模型以理解交通事故

Zihao Sheng, Zilin Huang, Yansong Qu, Jiancong Chen, Yuhao Luo, Yen-Jung Chen, Yue Leng, Sikai Chen

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Purdue University（普渡大学） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 本文提出SafePLUG框架，通过像素级理解和时间锚定提升多模态大语言模型在交通事故分析中的能力，引入新数据集并实现区域问答、像素分割、时间事件定位等任务的高性能表现。

Comments The code, dataset, and model checkpoints will be made publicly available at: https://zihaosheng.github.io/SafePLUG

KARL: Knowledge-Aware Reasoning and Reinforcement Learning for Knowledge-Intensive Visual Grounding

KARL：面向知识密集型视觉定位的知识感知推理与强化学习

Xinyu Ma, Ziyang Ding, Zhicong Luo, Chi Chen, Zonghao Guo, Derek F. Wong, Zhen Zhao, Xiaoyi Feng, Maosong Sun

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Shandong University（山东大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出KARL框架，通过知识引导的推理数据和强化学习方法，提升模型在知识密集型视觉定位任务中的表现，实现跨领域泛化能力的提升。

AMIGO: Agentic Multi-Image Grounding Oracle Benchmark

AMIGO：代理多图像接地 oracle 评估基准

Min Wang, Ata Mahjoubfar

机构 * Target Corporation（塔吉特公司） 纠错

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

AI总结 AMIGO 评估基准通过长周期交互检测隐藏目标，要求模型在严格协议下通过属性问题逐步识别目标，强调不确定性下的问题选择、约束跟踪和细粒度区分能力。

Integrating Multimodal Large Language Model Knowledge into Amodal Completion

将多模态大语言模型知识整合到无模态补全中

Heecheol Yun, Eunho Yang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； AITRICS 纠错

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

AI总结 本文提出AmodalCG框架，利用多模态大语言模型知识指导无模态补全，通过评估遮挡程度选择性调用MLLM指导，结合视觉生成模型迭代优化补全结果，实验表明优于现有方法。

MolmoPoint: Better Pointing for VLMs with Grounding Tokens

MolmoPoint：通过接地标记提升VLMs的指针能力

Christopher Clark, Yue Yang, Jae Sung Park, Zixian Ma, Jieyu Zhang, Rohun Tripathi, Mohammadreza Salehi, Sangho Lee, Taira Anderson, Winson Han, Ranjay Krishna

机构 * Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MolmoPoint，通过直接选择包含目标概念的视觉标记来改进VLMs的指针机制，提升图像、GUI和视频指针任务性能，并提高样本效率。

TimeLens: Rethinking Video Temporal Grounding with Multimodal LLMs

TimeLens：重新思考视频时间接地与多模态大语言模型

Jun Zhang, Teng Wang, Yuying Ge, Yixiao Ge, Xinhao Li, Ying Shan, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； ARC Lab, Tencent PCG（腾讯PCG ARC实验室） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出TimeLens，通过数据质量和算法设计两个维度系统研究多模态大语言模型的视频时间接地能力，构建高质量数据集并提出有效训练方法，实现开源模型在视频时间接地任务上的领先性能。

Comments CVPR 2026. Website: https://timelens-arc-lab.github.io/

Residual Decoding: Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models via History-Aware Residual Guidance

残差解码：通过历史感知残差引导减轻大视觉-语言模型中的幻觉

Xinrong Chen, Xu Chu, Yingmin Qiu, Hengyuan Zhang, Jing Xiong, Shiyu Tang, Shuai Liu, Shaokang Yang, Cheng Yang, Hayden Kwok-Hay So, Ngai Wong

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） 纠错

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

AI总结 本文提出残差解码方法，通过利用历史信息辅助解码，纠正大视觉-语言模型中的语言先验偏差，有效抑制幻觉并提升视觉接地能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

Do Vision-Language Models Measure Up? Benchmarking Visual Measurement Reading with MeasureBench

视觉语言模型能否胜任？通过MeasureBench评估视觉测量阅读

Fenfen Lin, Yesheng Liu, Haiyu Xu, Chen Yue, Zheqi He, Mingxuan Zhao, Miguel Hu Chen, Jiakang Liu, JG Yao, Xi Yang

机构 * BAAI FlagEval Team（BAAI FlagEval团队） 纠错

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

AI总结 本文提出MeasureBench基准测试，评估视觉语言模型在测量阅读任务中的表现，发现即使最强模型也难以处理，通过强化微调提升性能，揭示了当前模型在细粒度空间定位上的局限。

Comments Project page: https://flageval-baai.github.io/MeasureBenchPage/

No Need For Real Anomaly: MLLM Empowered Zero-Shot Video Anomaly Detection

无需真实异常：MLLM赋能的零样本视频异常检测

Zunkai Dai, Ke Li, Jiajia Liu, Jie Yang, Yuanyuan Qiao

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LAVIDA框架，利用多模态大语言模型和异常暴露采样器，解决视频异常检测中数据稀少和语义理解不足的问题，实现零样本下的帧级和像素级异常检测最优性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

AdaZoom-GUI: Adaptive Zoom-based GUI Grounding with Instruction Refinement

AdaZoom-GUI: 基于自适应缩放的GUI定位与指令细化

Siqi Pei, Liang Tang, Tiaonan Duan, Long Chen, Shuxian Li, Kaer Huang, Yanzhe Jing, Yiqiang Yan, Bo Zhang, Chenghao Jiang, Borui Zhang, Jiwen Lu

机构 * Lenovo Research（联想研究院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AdaZoom-GUI框架，通过指令细化模块和条件缩放策略提升GUI定位精度与指令理解，构建高质量数据集并采用GRPO训练模型，实现在高分辨率GUI理解中的最佳性能。

Kestrel: Grounding Self-Refinement for LVLM Hallucination Mitigation

Kestrel: 为降低LVLM幻觉而引入自反思

Jiawei Mao, Hardy Chen, Haoqin Tu, Yuhan Wang, Letian Zhang, Zeyu Zheng, Huaxiu Yao, Zirui Wang, Cihang Xie, Yuyin Zhou

机构 * UC Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 Kestrel提出一种无需训练的框架，通过显式视觉 grounding 与证据验证自反思机制减少LVLM幻觉，实验显示在POPE和MME-Hallucination基准上性能提升，同时提供透明的验证轨迹。

Comments 16 pages, 11 figures, 5 tables

How Do Medical MLLMs Fail? A Study on Visual Grounding in Medical Images

医学 MLLMs 如何失效？对医学图像中视觉语义关联的探讨

Guimeng Liu, Tianze Yu, Somayeh Ebrahimkhani, Lin Zhi Zheng Shawn, Kok Pin Ng, Ngai-Man Cheung

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

AI总结 本文研究了医学 MLLMs 在视觉关联上的不足，通过设计 VGMED 数据集和 VGRefine 方法，验证了其在医学图像任务中的性能瓶颈。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

GazeVLM: A Vision-Language Model for Multi-Task Gaze Understanding

GazeVLM：一种多任务眼动理解的视觉-语言模型

Athul M. Mathew, Haithem Hermassi, Thariq Khalid, Arshad Ali Khan

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

AI总结 本文提出GazeVLM，一种多任务眼动理解的视觉-语言模型，通过融合视觉和文本模态，实现目标检测、眼动目标检测和眼动物体识别，取得显著性能提升。

Locatability-Guided Adaptive Reasoning for Image Geo-Localization with Vision-Language Models

基于可定位性的自适应推理图像地理定位方法

Bo Yu, Fengze Yang, Yiming Liu, Chao Wang, Xuewen Luo, Taozhe Li, Ruimin Ke, Xiaofan Zhou, Chenxi Liu

机构 * The University of Utah（犹他大学） ； The University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院） ； Rensselaer Polytechnic Institute（雷士利理工学院） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Geo-ADAPT框架，通过优化可定位性评分和两阶段分组相对策略优化，提升图像地理定位的适应性和准确性，减少幻觉。

HomeSafe-Bench: Evaluating Vision-Language Models on Unsafe Action Detection for Embodied Agents in Household Scenarios

HomeSafe-Bench：评估视觉-语言模型在家庭场景中对不安全行为检测的性能

Jiayue Pu, Zhongxiang Sun, Zilu Zhang, Xiao Zhang, Jun Xu

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

AI总结 本文提出HomeSafe-Bench，用于评估视觉-语言模型在家庭场景中检测不安全行为的能力，同时引入HD-Guard架构提升实时安全监控效率与准确性。

ProtoDCS: Towards Robust and Efficient Open-Set Test-Time Adaptation for Vision-Language Models

ProtoDCS: 向 robust 和 efficient 的 open-set 测试时间适应方法迈进：为视觉-语言模型提供稳健高效的开放集测试时间适应

Wei Luo, Yangfan Ou, Jin Deng, Zeshuai Deng, Xiquan Yan, Zhiquan Wen, Mingkui Tan

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

AI总结 ProtoDCS通过概率高斯混合模型和证据驱动适应策略，解决视觉-语言模型在开放集测试时间适应中的稳健性和效率问题，提升模型准确性和异常检测能力。

Comments 13 pages, under review

ClinCoT: Clinical-Aware Visual Chain-of-Thought for Medical Vision Language Models

ClinCoT：面向医学视觉语言模型的临床感知视觉推理链

Xiwei Liu, Yulong Li, Xinlin Zhuang, Xuhui Li, Jianxu Chen, Haolin Yang, Imran Razzak, Yutong Xie

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； East China Normal University（东华大学） 纠错

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

AI总结 ClinCoT通过引入临床感知的视觉推理链框架，提升医学视觉语言模型在临床决策中的事实性支撑与多模态推理能力。

Uncovering Grounding IDs: How External Cues Shape Multimodal Binding

揭示地面ID：外部线索如何塑造多模态绑定

Hosein Hasani, Amirmohammad Izadi, Fatemeh Askari, Mobin Bagherian, Sadegh Mohammadian, Mohammad Izadi, Mahdieh Soleymani Baghshah

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

AI总结 本文提出地面ID概念，揭示外部线索通过增强多模态绑定的注意力机制，提升跨模态定位精度并减少幻觉。

Comments Under review as a conference paper at ICLR 2026

TAG: Thinking with Action Unit Grounding for Facial Expression Recognition

TAG:基于动作单元的面部表情识别中的思维

Haobo Lin, Tianyi Bai, Jiajun Zhang, Xuanhao Chang, Sheng Lu, Fangming Gu, Zengjie Hu, Wentao Zhang

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 TAG通过基于动作单元的视觉-语言框架，提升面部表情识别的推理可信度和视觉一致性。

Comments 33 pages, 8 figures

Fine-tuned Vision Language Model for Localization of Parasitic Eggs in Microscopic Images

用于微镜图像中寄生虫卵定位的微调视觉语言模型

Chan Hao Sien, Hezerul Abdul Karim, Nouar AlDahoul

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

AI总结 本文提出一种微调的视觉语言模型，用于自动定位显微图像中的寄生虫卵，实验结果显示其在mIOU指标上优于其他目标检测方法。

GenSeg-R1: RL-Driven Vision-Language Grounding for Fine-Grained Referring Segmentation

GenSeg-R1: 通过强化学习驱动的视觉-语言接地进行细粒度指称分割

Sandesh Hegde, Jaison Saji Chacko, Debarshi Banerjee, Uma Mahesh

机构 * Camcom Technologies Pvt. Ltd.（Camcom技术有限公司） 纠错

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

AI总结 GenSeg-R1 通过强化学习驱动的视觉-语言接地方法，在细粒度指称分割任务中实现了优于基线的性能。

Trifuse: Enhancing Attention-Based GUI Grounding via Multimodal Fusion

Trifuse: 通过多模态融合增强基于注意力的GUI定位

Longhui Ma, Di Zhao, Siwei Wang, Zhao Lv, Miao Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（计算机科学与技术学院，国防科技大学） ； Intelligent Game and Decision Lab, Academy of Military Sciences（智能游戏与决策实验室，军事科学院） 纠错

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

AI总结 Trifuse通过多模态融合提升GUI定位性能，整合注意力、OCR文本和图标描述语义，无需任务微调即可实现高效定位。

Comments 17 pages, 10 figures

Show or Tell? Effectively prompting Vision-Language Models for semantic segmentation

展示还是讲述？有效提示视觉-语言模型进行语义分割

Niccolo Avogaro, Thomas Frick, Mattia Rigotti, Andrea Bartezzaghi, Filip Janicki, Cristiano Malossi, Konrad Schindler, Roy Assaf

机构 * IBM Research（IBM研究院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出PromptMatcher，通过结合文本和视觉提示提升VLMs在语义分割中的性能，实现优于现有方法的改进。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2025

WorldVQA: Measuring Atomic World Knowledge in Multimodal Large Language Models

WorldVQA：评估多模态大语言模型的原子视觉世界知识

Runjie Zhou, Youbo Shao, Haoyu Lu, Bowei Xing, Tongtong Bai, Yujie Chen, Jie Zhao, Lin Sui, Haotian Yao, Zijia Zhao, Hao Yang, Haoning Wu, Zaida Zhou, Jinguo Zhu, Zhiqi Huang, Yiping Bao, Yangyang Liu, Y. Charles, Xinyu Zhou

机构 * Moonshot AI 纠错

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

AI总结 WorldVQA通过评估多模态大语言模型的原子视觉知识，建立衡量其事实性和百科全书广度的基准测试。

HOI-R1: Exploring the Potential of Multimodal Large Language Models for Human-Object Interaction Detection

HOI-R1: 探索多模态大语言模型在人类-物体交互检测中的潜力

Junwen Chen, Peilin Xiong, Keiji Yanai

机构 * Department of Informatics, The University of Electro-Communications（信息学系，东京电通大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：multimodal large language model(title,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 HOI-R1利用多模态大语言模型的推理能力，无需额外模块实现人类-物体交互检测任务的提升。