视觉大模型 / VLM

AVI-Bench: Toward Human-like Audio-Visual Intelligence of Omni-MLLMs

AVI-Bench：迈向全模态大语言模型的人类级视听智能

Yaoting Wang, Ziyi Zhang, Wenming Tu, Shaoxuan Xu, Wenjie Du, Cheng Liang, Weijun Wang, Yuanchao Li, Guangyao Li, Hao Fei, Yuanchun Li, Henghui Ding, Yunxin Liu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出AVI-Bench基准，通过感知、理解、推理三阶段跨模态任务评估全模态大语言模型的视听智能，并引入AVI-Bench-PriSe测试原始视听感知，揭示当前模型局限，构建四级AVI分类体系。

Comments 31 pages, 8 figures, ICML 2026

A Mechanistic Analysis of Adversarial Fine-tuning of Vision Transformers

视觉Transformer对抗微调的机制分析

Hannah Gao, Isha Agarwal, Dylan Hadfield-Menell, Rachel Ma

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 通过机制分析研究对抗微调对视觉Transformer在扰动和常规图像上性能的影响，发现微调仅改善特定类型扰动，未改变稀疏表示。

Explainable AML Triage with LLMs: Evidence Retrieval and Counterfactual Checks

可解释的AML优先级排序与LLMs：证据检索与反事实检查

Dorothy Torres, Wei Cheng, Ke Hu

机构 * School of Science, Technology, Engineering and Mathematics（科学、技术、工程与数学学院） ； School of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种可解释的AML优先级排序框架，结合证据增强的证据捆绑、结构化LLM输出合同和反事实验证，提升审计性和鲁棒性，实验证明其在优先级排序和证据支持方面表现优异。

Agentic Physical AI toward a Domain-Specific Foundation Model for Energy Systems: A Case Study on Nuclear Reactor Control

面向能源系统的领域特定基础模型的具身物理人工智能：以核反应堆控制为例

Yoon Pyo Lee, Samrendra Roy, Kazuma Kobayashi, Sajedul Talukder, Diab Abueidda, Seid Koric, Souvik Chakraborty, Syed Bahauddin Alam

机构 * The Grainger College of Engineering, Nuclear, Plasma & Radiological Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格雷格学院工程学院、核等工程学院） ； Department of Nuclear Engineering, Hanyang University（汉阳大学核工程系） ； University of Texas - El Paso（德克萨斯大学埃尔帕索分校） ； National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算应用中心） ； Department of Applied Mechanics, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院应用力学系） ； Yardi School of Artificial Intelligence, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院亚里人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出通过紧凑语言模型作为具身物理人工智能，利用基于物理模拟器验证的策略优化替代感知推理，在核反应堆控制任务中实现领域特定基础模型，并展示了规模扩展带来的可靠性提升和策略集中化行为。

Comments Accepted for publication in npj Artificial Intelligence

The Mirage of Performance Gains: Why Contrastive Decoding Fails to Mitigate Object Hallucinations in MLLMs?

性能提升的幻象：为何对比解码无法减轻多模态大语言模型中的对象幻觉？

Hao Yin, Guangzong Si, Zilei Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东部技术研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究了对比解码方法在减轻多模态大语言模型（MLLMs）中对象幻觉方面的有效性，发现其性能提升主要源于两个误导性因素，挑战了对比解码策略的有效性。

Catch-Only-One: Non-Transferable Examples for Model-Specific Authorization

仅捕获一个：用于模型特定授权的不可迁移样本

Zihan Wang, Zhiyong Ma, Zhongkui Ma, Shuofeng Liu, Akide Liu, Derui Wang, Minhui Xue, Guangdong Bai

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

AI总结 提出不可迁移样本（NTEs），通过将数据编码为仅能被指定模型解码的“密文”，在无需训练的情况下利用模型特定低敏感子空间实现授权模型保真度与未授权模型性能退化。

What Makes LVLMs Hallucinate Less? Unveiling the Architectural Factors Behind Hallucination Robustness

什么使LVLMs更少产生幻觉？揭示影响幻觉鲁棒性的架构因素

Yusheng He, Jizhe Zhou, Xia Du, Zheng Lin, Jun Luo, Jiancheng Lv

机构 * School of Computer Science, Engineering Research Center of Machine Learning and Industry Intelligence, Sichuan University（计算机科学学院，机器学习与产业智能工程研究中心，四川大学） ； School of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology（计算机与信息工程学院，厦门理工大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Hong Kong（电气与计算机工程系，香港大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文通过将架构设计分解为语言基础、视觉表示和语义对齐三个维度，并引入CoSimUE基准，系统探索了架构因素对LVLMs幻觉鲁棒性的影响，发现模型参数扩展效果有限，而增强视觉编码器、语言基础和语义对齐能分别减少不同类型的幻觉。

Advancing Creative Physical Intelligence in Large Multimodal Models

推进大型多模态模型中的创造性物理智能

Cheng Qian, Hyeonjeong Ha, Jiayu Liu, Jeonghwan Kim, Emre Can Acikgoz, Bingxuan Li, Kunlun Zhu, Jiateng Liu, Aditi Tiwari, Zhenhailong Wang, Xiusi Chen, Mahdi Namazifar, Heng Ji

机构 * UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 针对大型多模态模型在开放式环境中缺乏基于视觉的创造性工具使用能力的问题，提出MM-CreativityBench基准和基于偏好学习的具身对齐方法，显著提升实体选择并减少幻觉。

Comments 51 Pages, 9 Figures, 7 Tables, Previous Work CreativityBench: arXiv:2605.02910

Cross-Modal Attention Calibration for LVLM Hallucination Mitigation

跨模态注意力校准用于LVLM幻觉缓解

Jiaming Li, Jiacheng Zhang, Zequn Jie, Lin Ma, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Meituan（美团） ； Inspur Database Technology（Inspur数据库技术） ； Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东大数据分析与处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种无需训练的跨模态注意力校准方法，通过设计模态间解码和位置校准模块，缓解大型视觉语言模型中的幻觉问题。

Comments CVPR2026

GPIC: A Giant Permissive Image Corpus for Visual Generation

GPIC：用于视觉生成的大型许可图像数据集

Keshigeyan Chandrasegaran, Kyle Sargent, Suchir Agarwal, Michael Jang, Michael Poli, Juan Carlos Niebles, Justin Johnson, Jiajun Wu, Li Fei-Fei

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Radical Numerics ； University of Michigan（密歇根大学） ； Salesforce Research（Salesforce研究） 纠错

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

AI总结 提出GPIC，一个约28万亿像素的大型许可图像数据集，包含1亿训练样本，通过最先进的视觉语言模型标注，用于视觉生成建模研究。

Comments 25 pages; Dataset: https://huggingface.co/datasets/stanford-vision-lab/giant-permissive-image-corpus; Project website: https://gpic.stanford.edu

From Rubrics to Reliable Scores: Evidence-Grounded Text Evaluation with LLM Judges

从评分标准到可靠分数：基于证据的文本评估与LLM裁判

Yihan Hong, Huaiyuan Yao, Bolin Shen, Wanpeng Xu, Hua Wei, Yushun Dong

机构 * Washington University in St. Louis（华盛顿大学圣路易斯分校） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

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

AI总结 提出Rulers框架，通过三阶段推理（任务规范、结构化执行、事后校准）解决LLM在基于评分标准的文本评估中的执行漂移、归因不可验证和人类尺度错位问题，实现更可靠的评分。

Furina: Fragmented Uncertainty-Driven Refusal Instability Attack

Furina: 碎片化不确定性驱动的拒绝不稳定攻击

Tongxi Wu, Jian Zhang, Yang Gao

机构 * School of Intelligence Science and Technology（智能科学与技术学院） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 通过揭示大语言模型安全行为存在不稳定区域，提出多指标诊断框架并开发Furina攻击方法，利用碎片化场景提示诱导不确定性放大，实现高效越狱。

Comments This work is accepted as a regular paper at ICML 2026

Seeing vs. Believing: Evaluating the Language Bias of Open-Source MLLMs in Counter-Intuitive Scenes

看见 vs. 相信：评估开源多模态大模型在反直觉场景中的语言偏见

Chen Ling, Tongwei Zhang, Hanqian Li, Nai Ding

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 为评估多模态大模型处理反直觉动作场景的能力，提出CAIT基准（400个高保真合成场景），发现开源模型因语言先验而忽视视觉证据，性能接近随机水平，而链式思维推理虽提升准确率但导致过度思考拒绝视觉内容，通过微调和结构化提示可缓解此偏见。

SWAP: Towards Copyright Auditing of Soft Prompts via Sequential Watermarking

SWAP：通过顺序水印实现软提示的版权审计

Wenyuan Yang, Yichen Sun, Changzheng Chen, Zhixuan Chu, Jiaheng Zhang, Yiming Li, Dacheng Tao

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 针对软提示的版权保护问题，提出一种基于顺序水印的审计方法SWAP，通过将水印嵌入到更复杂的输出分布顺序空间中，实现无害且鲁棒的版权验证。

Comments This paper has been accepted by the International Journal of Computer Vision (IJCV), 2026. The first two authors contributed equally to this work. 28 pages

Adversarial Orthogonal Disentanglement for LVLM Hallucination Mitigation

对抗正交解缠用于LVLM幻觉缓解

Ruoxi Cheng, Haoxuan Ma, Zhengfei Hai, Yiyan Huang, Ranjie Duan, Tianle Zhang, Xu Yang, Ziyi Ye, Xingjun Ma

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tencent（腾讯） ； Nanjing University（南京大学） ； Southeast University（东南大学） ； Great Bay University（大坝大学） ； TeleAI, China Telecom（TeleAI，中国电信） 纠错

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

AI总结 提出对抗正交解缠（AOD）框架，通过最小最大目标学习幻觉相关方向，并利用双前向对比解码策略，在不需额外训练的情况下缓解大型视觉语言模型（LVLM）的幻觉问题。

Reducing Bias and Variance: Generative Semantic Guidance and Bi-Layer Ensemble for Image Clustering

减少偏差与方差：用于图像聚类的生成语义引导与双层集成

Feijiang Li, Zhenxiong Li, Jieting Wang, Zizheng Jiu, Saixiong Liu, Liang Du

机构 * Institute of Big Data Science and Industry（大数据科学与产业研究院） ； Key Laboratory of Evolutionary Science Intelligence of Shanxi Province（山西省进化智能科学重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Shanxi University（山西大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出GSEC框架，通过生成语义引导减少偏差、双层集成学习降低方差，在六个基准数据集上超越18种最新方法。

CHASD: Language Increment-Calibrated Contrastive Decoding against Hallucination in LVLMs

CHASD：面向LVLMs中幻觉的语言增量校准对比解码

Xiaoyi Huang, Kejia Zhang, Zhiming Luo

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Xiamen University（厦门大学人工智能学院） ； Department of Artificial Intelligence, Xiamen University（厦门大学人工智能系） 纠错

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

AI总结 提出CHASD框架，通过不确定性驱动的置信门控和注意力引导的局部扰动，在推理时按需校准对比解码，减少对象幻觉并提升效率。

Frequency-Domain Regularized Adversarial Alignment for Transferable Attacks against Closed-Source MLLMs

频域正则化对抗对齐用于针对闭源大语言模型的可转移攻击

Leitao Yuan, Qinghua Mao, Daizong Liu, Kun Wang, Wenjie Wang, Yan Teng, Jing Shao, Dongrui Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FRA-Attack，通过频域正则化方法解决对抗转移性问题，通过高通DCT目标和频率域梯度正则化提升跨模型的对抗转移能力。

MONET: A Massive, Open, Non-redundant and Enriched Text-to-image dataset

MONET：一个大规模、开放、非冗余且增强的文本到图像数据集

Benjamin Aubin, Gonzalo Iñaki Quintana, Onur Tasar, Sanjeev Sreetharan, Urszula Czerwinska, Damien Henry, Clément Chadebec

机构 * Jasper Research（Jasper研究） 纠错

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

AI总结 本文提出MONET数据集，通过多阶段过滤和增强，提供高质量的文本到图像数据，以降低大规模可重复研究的门槛。

Finding the Correct Visual Evidence Without Forgetting: Mitigating Hallucination in LVLMs via Inter-Layer Visual Attention Discrepancy

在不遗忘的情况下寻找正确的视觉证据：通过层间视觉注意力差异减轻LVLMs中的幻觉

Yutong Xie, Zhenglin Hua, Ran Wang, Wing W. Y. Ng, Xizhao Wang, Yuheng Jia

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing, China（东南大学计算机科学与工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen University, Shenzhen, China（深圳大学人工智能学院） ； College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China（深圳大学计算机科学与软件工程学院） ； Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China（华南理工大学工程学院） ； National Engineering Laboratory for Big Data Systems Computing Technology, Shenzhen University, Shenzhen, China（深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education, China（新一代人工智能技术及其交叉应用重点实验室（东南大学），中华人民共和国教育部） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于层间视觉注意力差异的幻觉缓解方法，通过增强视觉证据的注意力来减少视觉遗忘，从而在不遗忘的情况下找到正确的视觉证据。

Comments Accepted by ICML 2026

DISC: Decoupling Instruction from State-Conditioned Control via Policy Generation

DISC: 通过策略生成解耦指令与状态条件控制

Hanxiang Ren, Pei Zhou, Xunzhe Zhou, Yanchao Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； TranscEngram 纠错

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

AI总结 DISC通过策略生成解耦指令与状态条件控制，解决了任务状态耦合导致的观察泄漏问题，并在多个基准测试中表现出色，证明了语言生成的策略参数驱动行为。

Feature-Space Smoothing: Certified Robustness of Deep Representations

特征空间平滑：深度表示的认证鲁棒性

Song Xia, Meiwen Ding, Chenqi Kong, Wenhan Yang, Xudong Jiang

机构 * Rapid-Rich Object Search Lab, School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（快速-丰富目标搜索实验室，电气电子工程学院，南洋理工大学，新加坡） ； Pengcheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室，深圳，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种特征空间平滑（FS）框架，通过在特征表示层面提供认证鲁棒性，以解决深度学习模型对恶意输入的脆弱性问题，核心方法是通过特征平滑保证清洁和对抗特征之间的余弦相似度下界，并引入高斯平滑增强器（GSB）提升编码器的高斯鲁棒性得分，从而提升模型的鲁棒性并保持下游任务性能。

Comments Under review

Locate-then-Sparsify: Attribution Guided Sparse Strategy for Visual Hallucination Mitigation

定位后再稀疏化：基于归因的视觉幻觉缓解稀疏策略

Tiantian Dang, Chao Bi, Shufan Shen, Jinzhe Liu, Qingming Huang, Shuhui Wang

机构 * State Key Lab. of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉科学学院） ； School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种名为Locate-Then-Sparsify for Feature Steering (LTS-FS)的框架，通过定位和稀疏化策略，根据每层与幻觉的相关性调整特征引导强度，从而有效缓解视觉语言模型中的幻觉问题，同时保持良好的性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

Jailbreaking on Text-to-Video Models via Scene Splitting Strategy

通过场景分割策略对文本到视频模型进行劫持

Wonjun Lee, Haon Park, Doehyeon Lee, Bumsub Ham, Suhyun Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Korea Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； AIM Intelligence（AIM智能） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Kyung Hee University（庆熙大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种新的黑盒劫持方法SceneSplit，通过将有害叙述分割成多个良性场景，利用场景组合作为约束来引导最终输出，从而提高生成有害视频的可能性，验证了当前文本到视频模型的安全机制存在漏洞。

Comments ICLR 2026. Project page at https://velpegor.github.io/SceneSplit/

DriveSafe: A Framework for Risk Detection and Safety Suggestions in Driving Scenarios

DriveSafe: 一种用于驾驶场景中风险检测与安全建议的框架

Sainithin Artham, Shankar Gangisetty, Avijit Dasgupta, C. V. Jawahar

机构 * IIIT-Hyderabad（IIIT-海得拉巴） 纠错

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

AI总结 本文提出DriveSafe框架，通过结构化自然语言描述实现风险感知场景理解，结合多模态上下文生成空间 grounded 的描述，用于下游风险评估和安全建议，实验表明其在DRAMA基准上达到最先进的性能。

Comments 8 pages

Agentic Pipeline for Self-Synchronized Multiview Joint Angle Monitoring in Uncalibrated Environments

基于代理的自同步多视角关节角度监控管道：在无标定环境中

Juncheng Yu, Lusi A, Haoxuan Xie, Weiming Wang

机构 * National Engineering Research Center of Neuromodulation, School of Aerospace Engineering, Tsinghua University（神经调制国家工程研究中心，航空航天工程学院，清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于代理的自同步多视角关节角度监控方法，利用两台摄像头在无标定环境下实现自动视频同步和自验证，通过多模态大语言模型和先进单目2D姿态估计模型提取候选姿态，并通过代理选择机制自动识别和跟踪目标个体，以在多人和遮挡情况下产生一致的2D姿态，从而估计关节角度。

Comments Accepted by EMBC 2026. 7 pages, 3 figures

MIND: Decoupling Model-Induced Label Noise via Latent Manifold Disentanglement

MIND: 通过潜在流形解耦模型诱导标签噪声

Dayong Ren

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing 210023, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，南京210023，中国） 纠错

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

AI总结 MIND通过潜在流形解耦技术解决模型诱导标签噪声问题，通过动态投影样本到潜在结构聚类，提升噪声识别能力，验证了其在复杂基准测试中的优越性。

Comments Accepted, to appear in ICML2026

When and Why Adversarial Training Improves PINNs: A Neural Tangent Kernel Perspective

何时以及为何对抗训练能提升PINNs：神经 tangent 核视角

Yuan-dong Cao, Chi Chiu SO, Jun-Min Wang, He Wang

机构 * School of Mathematics and Statistics, Beijing Institute of Technology, China（北京理工大学数学与统计学院，中国） ； School of Professional Education and Executive Development The Hong Kong Polytechnic University, China（香港理工大学专业教育学院及管理发展学院，中国） ； Department of Computer Science & UCL AI Centre, University College London, UK（伦敦大学学院计算机科学系及UCL人工智能中心，英国） 纠错

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

AI总结 本文从神经 tangent 核角度分析对抗训练提升PINNs的机制，提出理论框架并设计高效算法，实验证明能显著改善PINNs训练病理，提升模型精度。

GUARD: Guideline Upholding Test through Adaptive Role-play and Jailbreak Diagnostics for LLMs

GUARD：通过自适应角色扮演和 Jailbreak 诊断进行 LLM 的指南合规性测试

Haibo Jin, Ruoxi Chen, Peiyan Zhang, Andy Zhou, Zelei Cheng, Haohan Wang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Lapis Labs（Lapis实验室） ； Capital One 纠错

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

AI总结 GUARD 通过自适应角色扮演和 Jailbreak 诊断，将指南转化为具体违规问题，验证 LLM 的合规性，经八种 LLM 测试验证有效性。

Comments 56 pages

FragileFlow: Spectral Control of Correct-but-Fragile Predictions for Foundation Model Robustness

FragileFlow: 对基础模型鲁棒性进行谱控制的正确但易碎预测的谱控制

Zhuoyun Li, Boxuan Wang, Jinwei Hu, Xiaowei Huang, Yi Dong

机构 * School of Computer Science and Informatics, University of Liverpool, UK（利兹大学计算机科学与信息学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出FragileFlow，通过谱控制识别正确但易碎的预测，提升基础模型鲁棒性，实验显示其在多个选择LLM基准和少量样本CLIP适应中表现优异。