arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

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。

共收录 2260 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. 幻觉与鲁棒性 2260 篇

2607.16173 2026-08-12 cs.RO 版本更新 67%

Vision-Language-Motion Maps: An Open-Vocabulary, Uncertainty-Aware, Queryable Motion Attribute for 3D Scene Maps

视觉-语言-运动地图:用于3D场景地图的开放词汇、不确定性感知、可查询运动属性

Dibyendu Ghosh, Ayushi Shakya

机构 * Rekise Marine(瑞基斯海洋)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :VLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究针对开放词汇3D地图无法处理场景元素运动查询的问题,提出视觉-语言-运动地图(VLMM),其元素有融合运动属性及不确定性。通过实验验证模式字段不可替代,在真实数据集上该方法提升精度、减少错误标志且对噪声姿态鲁棒。

Comments 8 pages, 5 figures, 3 tables. v2: corrected Eq. (7) (residual covariance;implementation unaffected), added the persistent-map update rule, the query-parser grammar, and an aggregation-quantile ablation

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2608.04034 2026-08-06 cs.CR 新提交 67%

A Multimodal Automatic Redteaming Evaluation based on Atomic Jailbreak Strategy Decoupling and Combination

基于原子越狱策略解耦与组合的多模态自动红队评估

Shiji Zhao, Yuxuan Zhou, Chen Xiong, Dongxian Wu, Yang Bai, Xun Chen

专题命中 幻觉与鲁棒性 :multimodal large language model(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对现有多模态越狱攻击的两大挑战,本文提出HACA方法,构建多模态原子越狱策略空间,对5种主流MLLMs平均攻击成功率达95.48%。

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2607.14047 2026-07-23 cs.RO cs.HC cs.SY eess.SY 版本更新 67%

Zero2Skill: Bootstrapping Robot Skills through Autonomous Data Collection, Training, and Deployment

PhysClaw-0:一种通过语言修正实现机器人自主的共生智能体系统

Boyuan Wang, Zhenyuan Zhang, Zhiqin Yang, Peijun Gu, Shuya Wang, Xiaofeng Wang, Xianghui Ze, Yifan Chang, Guosheng Zhao, Jiangnan Shao, Guan Huang, Hengyu Liu, Yonggang Zhang, Wei Xue, Chunyuan Guan, Chenglin Pu, Yike Guo, Xingang Wang, Zheng Zhu

机构 * GigaAI(字节跳动人工智能实验室) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) University of Leeds(利兹大学) Cornell University(康奈尔大学) Tsinghua University(清华大学) Nanjing University of Science and Technology(南京理工大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) FAWTD(一汽技术开发部)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :VLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究针对自主数据收集问题,提出PhysClaw-0共生智能体系统,通过跨轮保留和重用修正、自主收集验证等方式,在真实机器人测试中减少人力时间,提高成功率,并提升验证者与人类一致性。

Comments WebPage: https://open-gigaai.github.io/Zero2Skill

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2607.06196 2026-07-08 cs.CL cs.CY 新提交 67%

Pluralis v0.1: Towards a Multicultural, Multimodal, Multilingual Benchmark for AI Risk and Reliability

Pluralis v0.1:迈向用于人工智能风险与可靠性的多元文化、多模态、多语言基准测试

Alicia Parrish, Rajat Shinde, Sanket Badhe, Xinyi Bai, Sree Bhargavi Balija, Hua-Rong Chu, Emilio Ferrara, Armstrong Foundjem, Rajat Ghosh, Aakash Gupta, Xuanli He, Ong Chen Hui, Minji Jung, Madhangi Karimanal, Faiza Khan Khattak, Boryoung Kim, Eugenia Kim, Liliya Lavitas, Seok Min Lim, Victor Lu, Jim Moirangthem, Dhivya Nagasubramanian, Deepak Pandita, Sita Rajagopal, Geetha Raju, Evgeniia Razumovskaia, Aravind Reddy, Federico Ricciuti, Nobin Sarwar, Sungpil Shin, Sunayana Sitaram, Snehal Thorat, Tharindu Cyril Weerasooriya, Jasmijn Bastings, Joachim Baumann, Kongtao Chen, Murali Emani, Mariya Hendriksen, Jiho Jin, Jun Seong Kim, Younghoon Ko, Alicja Kwasniewska, Minjae Lee, Tom Wei-cyuan Lin Kashyap Ramanandula Manjusha, Junho Myung, Junyeong Park, Roma Patel, Shyam Ratan, Sudarsun Santhiappan, Priyanka Suresh, Tuesday, Ksheeraj Sai Vepuri Laura Amortegui-Ordonez, Claire Dennis, Minsuk Kahng, Chris Knotz, Alice Oh, Balaraman Ravindran, Soojung Ryu William Bartholomew, Hiwot Tesfaye, Lora Aroyo

机构 * Google DeepMind(谷歌DeepMind) University of Alabama in Huntsville(阿拉巴马大学亨茨维尔分校) Google(谷歌) University of Missouri Columbia(密苏里大学哥伦比亚分校) Chunghwa Telecom Laboratories(春木电信实验室) University of Southern California(南加州大学) Polytechnique Montreal(蒙特利尔理工学院) Nutanix ThinkEvolve Labs(ThinkEvolve实验室) UCL(伦敦大学学院) Infocomm Media Development Authority(信息通信媒体发展局) Monark Health(Monark健康) Seoul National University(首尔国立大学) Microsoft(微软) Centre for Responsible AI (CeRAI), Wadhwani School of Data Science and AI (WSAI), Indian Institute of Technology Madras(负责任人工智能中心(CeRAI)、瓦达威人工智能学校(WSAI)、印度理工学院马德拉斯分校) University of Maryland, Baltimore County(马里兰大学巴尔的摩县分校) Microsoft Research India(微软印度研究院) Stanford University(斯坦福大学) Argonne National Laboratory(阿贡国家实验室) University of Oxford(牛津大学) KAIST(韩国科学技术院) Yonsei University(延世大学) Amazon(亚马逊) UIUC(伊利诺伊大学香槟分校) Rochester Institute of Technology(罗切斯特理工学院) Xenoscube Inc.(Xenoscube公司) Korea AI Safety Institute (K-AISI)(韩国人工智能安全研究所(K-AISI)) MLCommons CommonGround Artifex Labs(Artifex实验室)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(abstract);VLM(abstract)

AI总结 研究针对现有AI安全评估框架忽视文化差异问题,构建多语言多模态数据集Pluralis v0.1,从文化优先视角引入新评估范式,提出Judge - Pluralis集成,揭示特定地区失败模式,为多语言多元文化评估提供基础和创新起点。

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2607.05396 2026-07-07 cs.CV cs.AI cs.LG cs.RO 新提交 67%

From Fixed to Free Cameras: Calibration-Free View-Robust Vision-Language-Action Model

从固定相机到自由相机:无需标定的视图鲁棒视觉-语言-动作模型

Wenhao Li, Xueying Jiang, Quanhao Qian, Deli Zhao, Shijian Lu, Gongjie Zhang, Ran Xu

机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学) DAMO Academy, Alibaba Group(阿里巴巴达摩院) HuPan Lab(湖畔实验室) Alibaba Group(阿里巴巴集团)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :grounding(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对真实机器人部署中相机位姿变动问题,提出CamVLA模型,解耦操控控制与相机几何,实现无标定视图鲁棒的机器人任务执行。

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2606.30875 2026-07-01 cs.CV cs.AI cs.LG 新提交 67%

The Label Imitation Game: Turing Test Network for Zero-Shot Pseudo-Label Pruning

标签模仿游戏:用于零样本伪标签剪枝的图灵测试网络

Brent A. Griffin, Jason J. Corso

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出图灵测试网络(TTN)作为任务无关的“裁判”,通过对抗性交互在数据集上下文中评估伪标签,无需监督或重训练即可提升标签准确性,并实现零样本任务迁移。

Comments ECCV 2026

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2606.27527 2026-06-29 cs.CV cs.AI cs.LG 新提交 67%

Large Language Model Teaches Visual Students: Cross-Modality Transfer of Fine-Grained Conceptual Knowledge

大型语言模型教授视觉学生:细粒度概念知识的跨模态迁移

Thomas Shih-Chao Liang, Zhuoran Yu, Yong Jae Lee

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出LaViD框架,利用语言模型生成多选题来蒸馏细粒度视觉概念,无需多模态数据,在多个基准上超越现有方法。

Comments Accepted by ICML 2026

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2606.19598 2026-06-19 cs.RO 新提交 67%

Fail-RAG : A Retrieval Augmented Generation Informed Framework for Robot Failure Identification

Fail-RAG:一种基于检索增强生成的机器人故障识别框架

Ameya Salvi, Jie Hu

机构 * Hitachi America, Ltd.(日立美国有限公司)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(abstract);VLM(abstract_cn)

AI总结 提出Fail-RAG框架,利用检索增强生成和视觉语言模型,通过嵌入故障图像和上下文信息并查询数据库,实现机器人操作故障的高效检测,在仓库自动化任务中平均检测准确率提升25个百分点。

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2606.09595 2026-06-09 cs.IR 新提交 67%

Popcorn: A Configurable Benchmark for Visual Evidence in Multimodal Movie Recommendation

Popcorn: 多模态电影推荐中视觉证据的可配置基准

Ali Tourani, Fatemeh Nazary, Yashar Deldjoo, Tommaso Di Noia

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(abstract);VLM(abstract_cn)

AI总结 提出Popcorn基准,通过配置合同标准化多模态电影推荐中的视觉证据(全片、预告片、缩略图)的嵌入、融合与评估,实验表明视觉源不可互换且影响推荐性能。

Comments 8 pages, 3 figures, 3 tables

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2606.06140 2026-06-05 cs.CR 67%

RedEdit: Agentic Red-Teaming of Image Safety Classifiers via MCTS-Guided Photo-Editing

RedEdit: 基于MCTS引导的照片编辑的图像安全分类器智能红队测试

Weilin Lin, Ziqi Lin, Zhenxing Zhou, Jianze Li, Tong Zhang, Hui Xiong, Li Liu

专题命中 幻觉与鲁棒性 :VLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出RedEdit,一种基于视觉语言模型提议和蒙特卡洛树搜索规划的黑盒红队代理,通过组合编辑工具序列使不安全图像逃避检测,平均不到两次编辑即可使76.2%的不安全图像绕过分类器,同时保留93.0%的恶意语义。

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2605.29956 2026-05-29 cs.IR 67%

Uncertainty Quantification for Multimodal Retrieval Augmented Generation

多模态检索增强生成的不确定性量化

Simon Binz, Heydar Soudani, Faegheh Hasibi

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(abstract);VLM(abstract_cn)

AI总结 提出 LeMUQ 方法,通过多模态和检索感知的概率信号建模不确定性,提升多模态 RAG 系统的可靠性,AUROC 平均提升 3.8%。

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2605.27932 2026-05-28 cs.CV cs.AI cs.CL cs.CR cs.LG 67%

When Think-with-Image Meets Safety: What Determines Multimodal Jailbreak Robustness?

当图文推理遇上安全:什么决定了多模态越狱鲁棒性?

Yuan Tian, Bing Hu, Fang Wu, Xiaomin Li, Binghang Lu, Neil Zhenqiang Gong

机构 * Independent Researcher(独立研究者) Stanford University(斯坦福大学) Harvard University(哈佛大学) Purdue University(普渡大学) Duke University(杜克大学)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究多模态大语言模型中不同图文推理范式对越狱鲁棒性的影响,发现显式图像工具交互能显著降低攻击成功率,并通过引入图像工具安全向量框架从表征层面解释其机制。

Comments 17 pages, 6 figures, 7 tables

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2605.27705 2026-05-28 cs.CR cs.MM 67%

AgenticVBench: Can AI Agents Complete Real-World Post-Production Tasks?

AgenticVBench: AI代理能否完成真实的后期制作任务?

Zongheng Cao, Yi Zheng, Rui Song, Xinyu Hu

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(abstract);VLM(abstract_cn)

AI总结 本文提出AgenticVBench基准,包含100个来自真实后期制作流程的代理任务,评估多模态AI代理的复合能力,发现最佳代理栈性能仅略超30%,远低于人类专家。

Comments 22 pages, 6 figures. Benchmark website: https://agenticvbench.com

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2605.23655 2026-05-25 cs.CV cs.AI cs.LG cs.MM 67%

CVSearch: Empowering Multimodal LLMs with Cognitive Visual Search for High-Resolution Image Perception

CVSearch:赋予多模态大语言模型认知视觉搜索能力以感知高分辨率图像

Liupeng Li, Haoqian Kang, Zhenyu Lu, Jinpeng Wang, Bin Chen, Ke Chen, Yaowei Wang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China(哈尔滨工业大学(深圳)) Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China(鹏城实验室) Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China(深圳先进技术研究院)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出CVSearch,一种无需训练的自适应框架,通过评估-搜索工作流动态调度视觉搜索策略,解决高分辨率图像感知中覆盖与效率的权衡问题。

Comments Accepted by ICML 2026. 22 pages, 12 figures, 7 tables

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2605.23065 2026-05-25 cs.CV cs.AI cs.LG 67%

Dithering Defense: Adversarial Robustness of Vision Foundation Models via Multi-Level Floyd-Steinberg Dithering

抖动防御:通过多级 Floyd-Steinberg 抖动实现视觉基础模型的对抗鲁棒性

Yury Belousov, Brian Pulfer, Vitaliy Kinakh, Slava Voloshynovskiy

机构 * Department of Computer Science, University of Geneva, Switzerland(日内瓦大学计算机科学系)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :visual question answering(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出多级 Floyd-Steinberg 误差扩散抖动作为轻量级、模型无关的输入变换,以破坏对抗扰动同时保留语义内容,在多个任务和模型上超越或匹配包括基于扩散的去噪在内的基线方法。

Comments Paper accepted at the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2026)

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2604.18444 2026-04-21 cs.LG cs.AI cs.CV 67%

ProtoCLIP: Prototype-Aligned Latent Refinement for Robust Zero-Shot Chest X-Ray Classification

ProtoCLIP:基于原型对齐的潜在细化用于鲁棒零样本胸部X光分类

Florian Kittler, Sheethal Bhat, Andreas Maier

机构 * Friedrich-Alexander University Erlangen-Nuremberg(埃朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 ProtoCLIP通过针对性数据筛选和锚点对齐优化,提升零样本胸部X光分类的鲁棒性,在VinDr-CXR数据集上提升AUC2-10个百分点,尤其在肺部气胸检测中达到0.94的SOTA性能。

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2604.09024 2026-04-13 cs.CV cs.AI cs.CR cs.LG 67%

Leave My Images Alone: Preventing Multi-Modal Large Language Models from Analyzing Images via Visual Prompt Injection

别让我看图片:通过视觉提示注入防止多模态大语言模型分析图片

Zedian Shao, Hongbin Liu, Yuepeng Hu, Neil Zhenqiang Gong

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) Duke University(杜克大学)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :MLLM(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出ImageProtector,通过在图像中嵌入精心设计的微小扰动,使多模态大语言模型在分析时产生拒绝响应,同时评估了三种潜在的防御措施,发现它们在降低ImageProtector效果的同时影响模型性能。

Comments Appeared in ACL 2026 main conference

Journal ref The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

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2604.08645 2026-04-13 cs.CV cs.AI cs.LG cs.RO 67%

3D-VCD: Hallucination Mitigation in 3D-LLM Embodied Agents through Visual Contrastive Decoding

3D-VCD:通过视觉对比解码缓解3D-LLM具身代理中的幻觉

Makanjuola Ogunleye, Eman Abdelrahman, Ismini Lourentzou

机构 * Virginia Tech(弗吉尼亚理工大学) University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :grounding(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出3D-VCD,一种用于缓解3D具身代理幻觉的视觉对比解码框架,通过构造扭曲的3D场景图来提升 grounded 推理能力,实验表明其在3D-POPE和HEAL基准上有效。

Comments 8 pages, 6 figures, Accepted at IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

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2604.06714 2026-04-09 cs.AI cs.CL cs.CV cs.LG 67%

Steering the Verifiability of Multimodal AI Hallucinations

操控多模态AI幻觉的可验证性

Jianhong Pang, Ruoxi Cheng, Ziyi Ye, Xingjun Ma, Zuxuan Wu, Xuanjing Huang, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University(复旦大学可信具身人工智能研究所) Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI(上海市多模态具身人工智能重点实验室)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究多模态AI幻觉的可验证性差异,提出基于激活空间的干预方法,通过区分明显和隐秘幻觉,实现对模型可验证性的精细控制。

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2603.27862 2026-03-31 cs.GR cs.AI cs.CV cs.LG 67%

ImagenWorld: Stress-Testing Image Generation Models with Explainable Human Evaluation on Open-ended Real-World Tasks

ImagenWorld: 通过可解释的人类评估对图像生成模型进行压力测试,针对开放性现实任务

Samin Mahdizadeh Sani, Max Ku, Nima Jamali, Matina Mahdizadeh Sani, Paria Khoshtab, Wei-Chieh Sun, Parnian Fazel, Zhi Rui Tam, Thomas Chong, Edisy Kin Wai Chan, Donald Wai Tong Tsang, Chiao-Wei Hsu, Ting Wai Lam, Ho Yin Sam Ng, Chiafeng Chu, Chak-Wing Mak, Keming Wu, Hiu Tung Wong, Yik Chun Ho, Chi Ruan, Zhuofeng Li, I-Sheng Fang, Shih-Ying Yeh, Ho Kei Cheng, Ping Nie, Wenhu Chen

机构 * University of Waterloo(滑铁卢大学) G-G-G Comfy Org University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Independent(独立研究者)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :VLM(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 ImagenWorld通过3600个条件集评估14个模型,揭示编辑任务比生成任务更难,艺术和照片实感领域表现优异,但符号和文本密集领域表现较差,现代VLM指标在Kendall准确性上达0.79,但无法实现细粒度可解释性误差归因。

Comments Published in ICLR 2026

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2510.23571 2026-03-23 cs.RO cs.AI cs.CV cs.LG 67%

RobotArena $\infty$: Scalable Robot Benchmarking via Real-to-Sim Translation

RobotArena ∞:通过现实到模拟的翻译实现可扩展的机器人评估

Yash Jangir, Yidi Zhang, Pang-Chi Lo, Kashu Yamazaki, Chenyu Zhang, Kuan-Hsun Tu, Tsung-Wei Ke, Lei Ke, Yonatan Bisk, Katerina Fragkiadaki

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) National Taiwan University(国立台湾大学)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出RobotArena Infinity框架,通过模拟环境与在线人类反馈,解决机器人政策评估中的劳动密集型、安全性差等问题,实现可扩展的视觉-语言-动作评估。

Comments Website: https://robotarenainf.github.io

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2508.08570 2026-03-23 cs.CV cs.AI cs.LG 67%

Superclass-Guided Representation Disentanglement for Spurious Correlation Mitigation

面向虚假相关性缓解的超类引导的表示解耦

Chenruo Liu, Hongjun Liu, Zeyu Lai, Yiqiu Shen, Chen Zhao, Qi Lei

机构 * New York University(纽约大学) NYU Grossman School of Medicine(纽约大学 Grossman 医学院) Zhejiang University(浙江大学)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出利用超类引导解耦表示以缓解虚假相关性,通过预训练视觉-语言模型的梯度注意力对齐和理论支持的最小最大最优特征使用策略,提升模型对复杂组结构和虚假相关性的鲁棒性。

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2509.13399 2026-03-19 cs.CV cs.AI cs.LG 67%

EdiVal-Agent: An Object-Centric Framework for Automated, Fine-Grained Evaluation of Multi-Turn Editing

EdiVal-Agent:一个面向多轮编辑自动细粒度评估的对象中心框架

Tianyu Chen, Yasi Zhang, Zhi Zhang, Peiyu Yu, Shu Wang, Zhendong Wang, Kevin Lin, Xiaofei Wang, Zhengyuan Yang, Linjie Li, Chung-Ching Lin, Jianwen Xie, Oscar Leong, Lijuan Wang, Ying Nian Wu, Mingyuan Zhou

机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校) Microsoft AI Superintelligence(微软人工智能超智实验室) Lambda, Inc(Lambda公司)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出EdiVal框架,通过对象中心视角实现多轮编辑的细粒度评估,引入EdiVal-IF、EdiVal-CC和EdiVal-VQ三个指标,构建多轮编辑基准测试平台,用于识别现有编辑模型的失败模式。

Comments Tianyu Chen and Yasi Zhang contributed equally; Oscar Leong, Lijuan Wang, Ying Nian Wu, and Mingyuan Zhou advised equally

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2603.10436 2026-03-12 cs.RO cs.DC 67%

COHORT: Hybrid RL for Collaborative Large DNN Inference on Multi-Robot Systems Under Real-Time Constraints

COHORT: 基于混合强化学习的多机器人系统实时协同大规模深度神经网络推理

Mohammad Saeid Anwar, Anuradha Ravi, Indrajeet Ghosh, Gaurav Shinde, Carl Busart, Nirmalya Roy

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(abstract);VLM(abstract)

AI总结 COHORT通过混合强化学习策略,优化多机器人系统在实时约束下的大规模DNN推理,降低能耗并提升GPU利用率。

Comments Recently accepted at 27th IEEE International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks ( IEEE WoWMoM 2026)

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2602.17645 2026-02-20 cs.LG cs.AI cs.CL cs.CV 67%

Pushing the Frontier of Black-Box LVLM Attacks via Fine-Grained Detail Targeting

通过细粒度细节靶向推动大视觉-语言模型攻击的前沿

Xiaohan Zhao, Zhaoyi Li, Yaxin Luo, Jiacheng Cui, Zhiqiang Shen

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 通过细粒度细节靶向改进M-Attack,显著提升黑盒攻击效果,成功率达100%

Comments Code at: https://github.com/vila-lab/M-Attack-V2

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2602.08145 2026-02-10 cs.LG cs.AI cs.CL cs.CV cs.CY 67%

Reliable and Responsible Foundation Models: A Comprehensive Survey

可靠且负责任的基础模型:全面综述

Xinyu Yang, Junlin Han, Rishi Bommasani, Jinqi Luo, Wenjie Qu, Wangchunshu Zhou, Adel Bibi, Xiyao Wang, Jaehong Yoon, Elias Stengel-Eskin, Shengbang Tong, Lingfeng Shen, Rafael Rafailov, Runjia Li, Zhaoyang Wang, Yiyang Zhou, Chenhang Cui, Yu Wang, Wenhao Zheng, Huichi Zhou, Jindong Gu, Zhaorun Chen, Peng Xia, Tony Lee, Thomas Zollo, Vikash Sehwag, Jixuan Leng, Jiuhai Chen, Yuxin Wen, Huan Zhang, Zhun Deng, Linjun Zhang, Pavel Izmailov, Pang Wei Koh, Yulia Tsvetkov, Andrew Wilson, Jiaheng Zhang, James Zou, Cihang Xie, Hao Wang, Philip Torr, Julian McAuley, David Alvarez-Melis, Florian Tramèr, Kaidi Xu, Suman Jana, Chris Callison-Burch, Rene Vidal, Filippos Kokkinos, Mohit Bansal, Beidi Chen, Huaxiu Yao

专题命中 幻觉与鲁棒性 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文综述了基础模型的可靠和负责任发展,探讨了偏见、安全、不确定性等关键问题,并提出了未来研究方向。

Comments TMLR camera-ready version

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2602.03910 2026-02-05 eess.IV 67%

CONRep: Uncertainty-Aware Vision-Language Report Drafting Using Conformal Prediction

CONRep:基于置信预测的不确定性感知视觉-语言报告起草

Danial Elyassirad, Benyamin Gheiji, Mahsa Vatanparast, Amir Mahmoud Ahmadzadeh, Seyed Amir Asef Agah, Mana Moassefi, Meysam Tavakoli, Shahriar Faghani

专题命中 幻觉与鲁棒性 :vision-language model(abstract);VLM(abstract)

AI总结 CONRep通过置信预测为视觉语言模型生成的放射学报告提供不确定性量化,提升自动化报告系统的透明性和临床实用性。

Comments 17 pages, 3 figures, 3 tables

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2509.25178 2026-02-03 cs.CV cs.AI cs.LG 67%

GHOST: Hallucination-Inducing Image Generation for Multimodal LLMs

GHOST:诱导幻觉的多模态大语言模型图像生成

Aryan Yazdan Parast, Parsa Hosseini, Hesam Asadollahzadeh, Arshia Soltani Moakhar, Basim Azam, Soheil Feizi, Naveed Akhtar

机构 * The University of Melbourne(墨尔本大学) University of Maryland(马里兰大学)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 GHOST通过优化隐蔽令牌生成诱导幻觉的图像,评估多模态大语言模型的可靠性,并发现高幻觉成功率及可转移漏洞。

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2601.10527 2026-01-19 cs.AI cs.CL cs.CV cs.LG 67%

A Safety Report on GPT-5.2, Gemini 3 Pro, Qwen3-VL, Grok 4.1 Fast, Nano Banana Pro, and Seedream 4.5

GPT-5.2、Gemini 3 Pro、Qwen3-VL、Grok 4.1 Fast、Nano Banana Pro 和 Seedream 4.5 的安全报告

Xingjun Ma, Yixu Wang, Hengyuan Xu, Yutao Wu, Yifan Ding, Yunhan Zhao, Zilong Wang, Jiabin Hua, Ming Wen, Jianan Liu, Ranjie Duan, Yifeng Gao, Yingshui Tan, Yunhao Chen, Hui Xue, Xin Wang, Wei Cheng, Jingjing Chen, Zuxuan Wu, Bo Li, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University(复旦大学) Shanghai Innovation institute(上海创新研究院) Deakin University(德克萨斯大学) UIUC(伊利诺伊大学香槟分校)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本报告对六个前沿模型进行综合安全性评估,揭示其在安全性和鲁棒性方面的差异,强调需要标准化评估以指导负责任的部署。

Comments 41 pages, 22 figures

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2504.05254 2026-01-12 cs.CV cs.AI cs.LG 67%

Explaining Low Perception Model Competency with High-Competency Counterfactuals

用高能力反事实解释低感知模型能力

Sara Pohland, Claire Tomlin

机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)

专题命中 幻觉与鲁棒性 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出五种生成高能力反事实图像的方法,用于解释模型预测不确定性的原因,并通过实验验证了其在生成语言解释中的有效性。

Journal ref Explainable Artificial Intelligence. xAI 2025. Communications in Computer and Information Science, vol 2580

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