Symbol Grounding via Chaining of Morphisms
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.AI
AI 大模型
视觉大模型 / VLM
视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。
1. 视觉定位与Grounding 7494 篇
Grounding Recursive Aggregates: Preliminary Report
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.AI
Comments 21 pages, 7 figures, preliminary version appeared at GTTV'15
How the symbol grounding of living organisms can be realized in artificial agents
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.AI
Comments 11 pages, 3 figures
Grounding Bound Founded Answer Set Programs
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.AI
Grounding FO and FO(ID) with Bounds
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.AI
Journal ref Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 38, pages 223-269, 2010
Lifted Unit Propagation for Effective Grounding
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.AI
Comments Appears in the Proceedings of the 19th International Conference on Applications of Declarative Programming and Knowledge Management (INAP 2011)
Citation Grounding Measures the Oracle: Graph Coverage Determines Reported LLM Hallucination Rates in Law
引用溯源：通过法律引用图检测和减少LLM引用幻觉
机构 * LEX AI LLC
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)
AI总结 提出引用溯源（CG）指标，利用乌克兰法院判决的引用图（1.008亿判决，5.02亿边）检测LLM法律引用幻觉，并通过CG-DPO方法（基于真实判决构建偏好对）减少幻觉，在100个法律查询上CG为0.791-0.873，幻觉率13-21%。
Comments 21 pages, 4 figures, 5 tables. Substantially revised: title, framing and several v1 results changed. Adds a coverage sweep and a separability analysis; corrects the DPO configuration, the density-accuracy correlation and the qualitative examples. Code and data: https://huggingface.co/datasets/overthelex/citation-grounding-eval
The grounding for Continuum
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)
Comments This is the second part of the general framework for a constructive type theory presented in the paper Functionals and hardware arXiv:1501.03043. The version is final. The research on the grounding of Mathematics is continued in the paper {\em Asymptotic combinatorial constructions of Geometries} available at arXiv:1904.05173
ExtrinSplat: Decoupling Geometry and Semantics for Open-Vocabulary Understanding in 3D Gaussian Splatting
ExtrinSplat：解耦几何与语义以实现3D高斯散射中的开放词汇理解
机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Ultra High Definition Immersive Media Technology, Shenzhen Graduate School, Peking University（广东省超高清沉浸式媒体技术重点实验室，北京大学深圳研究生院） ； School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院） ； Guangdong Bohua UHD Innovation Center Co., Ltd.（广东博华超高清创新中心有限公司）
专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 ExtrinSplat通过解耦几何与语义，利用视觉语言模型生成轻量文本假设，提升3D高斯散射中开放词汇物体选择和语义分割的性能和效率。
Comments Accepted to CVPR 2026
Defake-o3: From Speculative Rationales to Verifiable Evidence for Explainable AIGI Detection
Defake-o3：从推测性理由到可验证证据的可解释AIGI检测
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 Defake-o3是结合交互式视觉搜索与证据验证器的可解释AIGI检测器，构建了GroundFake数据集和FakeFrontier基准，在多基准上同时提升了AIGI检测准确率与解释质量。
Comments Accepted by ACMMM 2026
MedPixel: A Unified Pixel-Language Model for Medical Reasoning and Segmentation
MedPixel：用于医学推理与分割的统一像素-语言模型
专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；visual reasoning(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 该研究提出统一医学像素-语言模型MedPixel，引入44万样本的MedPLG-440K数据集，通过联合多任务微调与像素级偏好优化训练，支持多类医学任务，性能优异且具备零样本迁移与鲁棒性。
Positive-Unlabeled Preference Optimization For Chest X-ray Report Generation
面向胸部X射线报告生成的正例-无标签偏好优化
机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Emory University（埃默里大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 该研究针对放射报告生成VLM的遗漏噪声问题，提出PU-DPO框架，将未提及项视为无标签，通过对比对优化，提升病理检测率与隐藏正例恢复能力，增强对遗漏噪声的鲁棒性。
Towards Unified Multimodal Misinformation Detection in Social Media: A Benchmark Dataset and Baseline
面向社交媒体中统一的多模态虚假信息检测：基准数据集与基线模型
机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（计算机科学与信息工程学院，合肥工业大学） ； School of Computer Science and Technology, Northwestern Polytechnical University（计算机科学与技术学院，西北工业大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 该研究构建了含9.8万样本的OmniFake基准数据集，提出UMFDet框架，实现对人工与AI生成两类多模态虚假内容的统一检测，性能优于专用基线。
RefBench-PRO: Perceptual and Reasoning Oriented Benchmark for Referring Expression Comprehension
RefBench-PRO：面向感知与推理的指称表达理解基准
机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（国家人机混合增强智能重点实验室） ； National Engineering Research Center for Visual Information and Applications（国家视觉信息与应用工程技术研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究院（TeleAI）） ； China Telecom（中国电信） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 RefBench-PRO提出一个面向感知与推理的指称表达理解基准，通过分解指称表达为感知和推理两个维度，设计六个逐步递增的挑战任务，并引入Ref-R1强化学习方案提升定位精度，实现对多模态大语言模型的可解释评估。
Simple Domain Generalization for Strong Pixel-Level Image Tampering Detection in Modern VLMs
现代视觉语言模型中用于强像素级图像篡改检测的简单域泛化
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所）
专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 研究现代视觉语言模型中像素级图像篡改检测的域泛化，提出基于平衡小批量采样和后期注入策略的简单训练框架，大幅提升平均gIoU和cIoU，增强了篡改定位和分布外鲁棒性。
Comments Our code is available at https://github.com/VILA-Lab/PIXAR-DG
Toward Robust In-Context Segmentation via Concept Guidance
通过概念引导实现鲁棒的上下文分割
机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（厦门大学多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室）
专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出概念引导的上下文分割（CG-ICS），通过提取参考图像的高层语义概念而非仅依赖低层视觉匹配，结合文本概念与视觉示例，显著提升分割准确性和鲁棒性。
Comments ECCV 2026
Text Over Image: Auditing Multimodal Robustness in Synthetic Medical Image Detection
超越视觉取证：审计多模态鲁棒性用于合成医学图像检测
机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Optum AI, UnitedHealth Group（Optum AI, 联合健康集团）
专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 针对合成医学图像检测中多模态鲁棒性不足的问题，提出图像-记录配对基准，揭示视觉语言模型因过度依赖记录上下文而导致的预测偏差。
Comments Accepted at MICCAI 2026. Version 2 is a substantial journal extension of the MICCAI 2026 conference version, with additional provenance perturbations, paired statistical analysis, extended SAVC mitigation experiments, and broader deployment discussion. 19 pages, 3 figures, 2 tables
Seeing is Believing: Aligning Prompt Rewriting with Visual Anchors for Text-to-Image Generation
眼见为实：基于视觉锚点的提示重写对齐用于文本到图像生成
机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出FaithRewriter框架，利用多模态大模型生成中间视觉线索，结合大语言模型生成视觉锚定的增强提示，再蒸馏至小模型，以缩小用户意图与生成图像之间的差距。
EgoSim: Egocentric World Simulator for Embodied Interaction Generation
EgoSim：用于具身交互生成的视角世界模拟器
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 EgoSim通过建模可更新的世界状态，解决现有视角模拟器在3D grounding和动态更新上的不足，生成空间一致的交互视频并支持跨具身迁移。
Comments Project Page: egosimulator.github.io
Distilling Neuro-Symbolic Programs into 3D Multi-modal LLMs
将神经符号程序蒸馏到3D多模态大语言模型中
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出APEIRIA，通过三阶段课程学习将符号推理模式蒸馏到3D多模态大语言模型中，实现透明推理与开放词汇空间推理的统一。
Comments To appear in ICML 2026
Perception, Verdict, and Evolution: Hindsight-Driven Self-Refining Forensics Agent for AI-Generated Image Detection
感知、判断与进化：基于事后洞察的自优化取证智能体用于AI生成图像检测
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团）
专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出ForeAgent框架，采用感知-判断架构融合多视图线索，并引入事后洞察驱动的自优化策略，通过采样-反思-进化范式持续提升检测能力，在多个基准上达到最优性能。
Comments 10 pages
LandslideAgent with Multimodal LandslideBench: A Domain-Rule-Augmented Agent for Autonomous Landslide Identification and Analysis
LandslideAgent与多模态LandslideBench：一种面向自主滑坡识别与分析的领域规则增强型智能体
机构 * Central South University（中南大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出指令驱动智能体框架，包含多模态数据集LandslideBench、滑坡专用视觉语言模型LandslideVLM及领域规则增强智能体LandslideAgent，实现自主滑坡识别与分析。
MemoVAD: Resource-Efficient Video Anomaly Detection via Dynamic Semantic Memory in Edge Computing Scenarios
MemoVAD: 边缘计算场景下基于动态语义记忆的资源高效视频异常检测
机构 * Institute of Artificial Intelligence and Future Networks, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能与未来网络研究院） ； School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University（西南交通大学计算机与人工智能学院） ； Engineering Research Center of Cloud-Edge Intelligent Collaboration on Big Data, Ministry of Education, Beijing Normal University（北京师范大学大数据云边智能协同教育部工程研究中心）
专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出MemoVAD边缘-云协同框架，通过不确定性感知门控策略选择性调用云端视觉语言模型，并设计动态语义记忆缓存原型，在降低通信开销的同时提升视频异常检测性能。
Comments Accepted by IJCAI2026
CoCoVideo: The High-Quality Commercial-Model-Based Contrastive Benchmark for AI-Generated Video Detection
CoCoVideo: 基于商业模型的高质量对比基准用于AI生成视频检测
机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； China Academy of Information and Communications Technology（中国信息通信技术研究院） ； AI Transcend Pte. Ltd.（AI Transcend有限公司）
专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 针对现有数据集依赖低质量开源模型且商业样本带水印的问题，提出包含13个商业生成器的CoCoVideo-26K对比数据集，并设计结合对比学习与置信门控多模态大语言模型的CoCoDetect检测框架，实现高保真AI生成视频的鲁棒检测。
Comments Accepected by CVPR 2026
Generating Reports or Repeating Templates? Measuring and Mitigating Template Collapse in 3D CT Report Generation
生成报告还是重复模板？测量和缓解三维CT报告生成中的模板崩溃
机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学） ； TUM Hospital（TUM医院） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心）
专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 针对三维CT报告生成中模型输出多样性低、病理检测能力差的模板崩溃问题，提出解耦框架CLarGen，通过分离临床检测与语言合成，显著提升临床准确性并保持报告流畅性。
PInVerify: An Offline Embodied Benchmark for Active Instance Verification
PInVerify：面向主动实例验证的离线具身基准
机构 * University of Trento（特伦托大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出主动实例验证任务，构建离线具身基准PInVerify，通过多视角导航和细粒度属性匹配评估具身智能体，并基于多模态大语言模型建立基线。
Comments Accepted as a poster at the Foundation Models Meet Embodied Agents (FMEA) Workshop, CVPR 2026. 44 pages including appendix. Code: https://github.com/Avalon-S/PInVerify
EchoPilot: Training-Free Ultrasound Video Segmentation via Scale-Space Semantic Prompting and Reliability-Gated Memory
EchoPilot: 通过尺度空间语义提示和可靠性门控记忆实现无训练超声视频分割
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Third Affiliated Hospital of Sun Yat-Sen University（中山大学第三附属医院） ； Hong Kong Metropolitan University（香港 Metropolitan 大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出EchoPilot，一种无需训练、仅需单点点击和类别名称的超声视频分割框架，通过尺度空间语义提示解决初始化歧义，并引入可靠性门控记忆减少传播漂移，在多个数据集上达到最优性能。
Comments Early accepted to MICCAI 2026. Project page: https://keeplearning-again.github.io/EchoPilot/
Seeing without Looking: Do Vision-Language Benchmarks Really Test Vision?
不看而见：视觉-语言基准测试真的测试视觉吗？
机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； Stony Brook University（石溪大学） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所）
专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 通过系统性实验发现，视觉-语言模型对细粒度视觉证据的依赖程度低于预期，表明当前基准测试不足以可靠评估其视觉基础能力。
Comments Accepted to GRAIL-V: Grounded Retrieval and Agentic Intelligence for Vision-Language, CVPR 2026 Workshop. accepted version
Navigating the Emotion Tree: Hierarchical Hyperbolic RAG for Multimodal Emotion Recognition
在情绪树中导航：用于多模态情绪识别的分层双曲RAG
机构 * Great Bay University（广东东莞大亚湾大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 本文提出HyperEmo-RAG，一种利用结构化情绪知识库的检索增强生成框架，通过双曲空间嵌入和证据图构建来提升多模态情绪识别的性能。
AnomalyClaw: A Universal Visual Anomaly Detection Agent via Tool-Grounded Refutation
AnomalyClaw：通过工具引导的反驳实现通用视觉异常检测代理
机构 * Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology (SUSTech), Shenzhen, China（南方科技大学计算机科学与工程系，深圳，中国） ； School of EEE, Nanyang Technological University (NTU), Singapore（南洋理工大学电子工程学院，新加坡） ； CFAR, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（科技研究局（A*STAR）的CFAR，新加坡）
专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 本文提出AnomalyClaw，一种无需训练的视觉异常检测代理，通过多轮反驳过程提升异常判断。在CrossDomainVAD-12基准上，AnomalyClaw在多个模型上均取得显著提升，且引入自演化扩展提升模型性能。
Comments We release the agent, the benchmark, and the analysis artifacts at https://github.com/jam-cc/AnomalyClaw
