视觉大模型 / VLM

Zero-Shot 3D Question Answering via Hierarchical View-to-Token Transportation

零样本3D问答通过层级视图到令牌传输

Dongsheng Wang, Dawei Su, Hui Huang

机构 * Dongsheng Wang（王东生） ； Dawei Su（苏大卫） ； Hui Huang（黄慧） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 提出KeyVT方法，通过层级视图和令牌级输入上下文收集，结合像素特征与相机参数评估视图重要性，并利用最优传输识别代表性令牌，实现零样本3D问答性能提升。

Comments Accepted at ICML 2026. 19 pages, 6 figures

Active Video Perception: Iterative Evidence Seeking for Agentic Long Video Understanding

主动视频感知：用于代理长视频理解的迭代证据寻求

Ziyang Wang, Honglu Zhou, Shijie Wang, Junnan Li, Caiming Xiong, Silvio Savarese, Mohit Bansal, Michael S. Ryoo, Juan Carlos Niebles

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce AI研究院） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 视觉问答 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出了一种主动视频感知框架AVP，通过迭代计划-观察-反思过程，主动决定视频内容的观察目标和时间，以提高长视频理解的准确性和效率。

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

Diversity Over Frequency: Rethinking Tool Use in Visual Chain-of-Thought Agents

多样性优于频率：重新思考视觉思维链智能体中的工具使用

Dong-Hee Kim, Reuben Tan, Donghyun Kim

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual reasoning(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文研究视觉思维链智能体在复杂推理任务中的工具使用，发现工具使用崩溃现象，并提出熵正则化方法通过鼓励多样化探索提升推理性能。

Comments Presented in ICML 2026

Diagnosing Failure Modes of Shared-State Collaboration in Resource-Constrained Visual Agents

资源受限视觉代理中共享状态协作的故障模式诊断

Yunpeng Zhou

机构 * Nanjing University of Information Science \& Technology, Nanjing, China 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual reasoning(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文通过噪声累积视角研究弱学习者（4B-8B模型）在共享工作记忆下的协作推理故障模式，提出CoSee审计框架追踪文档视觉问答中的信息流，发现朴素共享工作空间会放大幻觉而非解决，并识别出噪声强化和策略崩溃两种主要故障模式。

Semantic and Visual Evidence for Efficient Long-Video Reasoning: A Solution for the HD-EPIC VQA Challenge

面向高效长视频推理的语义与视觉证据：HD-EPIC VQA挑战赛的解决方案

Yinsong Xu, Wei Jing, Liuxin Zhang, Wanjun Lv, Hui Li

机构 * Lenovo, China（联想（中国）） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出一种统一框架，通过解耦长视频推理为语义证据（粗到细提取全局过程结构）和视觉证据（基于目标的细粒度定位），并采用查询条件证据检索与整合，在HD-EPIC VQA挑战赛中取得竞争性能。

PathNavigate: A Training-Free Pathology Agent with Surprise-Guided Scan and Shared Slide Memory for Whole-Slide Image VQA

PathNavigate: 一种无需训练的病理学代理，具有惊喜引导扫描和共享幻灯片记忆用于全切片图像VQA

Chunze Yang, Qidong Liu, Wenjie Zhao, Yue Tang, Jiusong Ge, Di Zhang, Jiashuai Liu, Lei Wu, Junbo Lu, Ni Zhang, Xian Wu, Zeyu Gao, Chen Li

机构 * School of Comp. Science & Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯Jarvis实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出PathNavigate，一种无需训练的病理学代理，通过惊喜引导扫描和共享幻灯片记忆，在严格检查预算下高效定位证据并回答临床查询。

INAR-VL: Input-Aware Routing for Edge-Cloud Vision-Language Inference

INAR-VL：面向边缘-云视觉-语言推断的输入感知路由

Ahmed Šabanović, Paul Joe Maliakel, Ivona Brandić

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出INAR-VL，一种轻量级的边缘-云路由系统，用于多模态推断的两级部署。该系统通过轻量级的图像和文本复杂度信号指导路由和模型选择，在本地执行简单查询，将复杂查询卸载到云端，从而在延迟、能耗和准确性之间取得平衡。

Comments 8 pages, 3 figures

VideoSEAL: Mitigating Evidence Misalignment in Agentic Long Video Understanding by Decoupling Answer Authority

VideoSEAL: 通过解耦答案权威性来缓解代理长视频理解中的证据错位

Chenhao Qiu, Yechao Zhang, Xin Luo, Shien Song, Xusheng Liu

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） 纠错

专题命中 视觉问答 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出VideoSEAL框架，通过解耦规划与答案权威性，解决长视频理解中证据错位问题，提升回答准确性和证据对齐度，实验结果显示在多个基准上表现优异。

Comments Accepted to ICML 2026. 33 pages, 13 figures. Code and models are available at https://github.com/Echochef/VideoSEAL

BenchCAD: A Comprehensive, Industry-Standard Benchmark for Programmatic CAD

BenchCAD: 一个全面的、行业标准的程序化CAD基准测试

Haozhe Zhang, Kaichen Liu, Miaomiao Chen, Lei Li, Shaojie Yang, Cheng Peng, Hanjie Chen

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Rice University（莱斯大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 BenchCAD通过视觉问答、代码问答、图像到代码生成和指令引导的代码编辑评估模型，发现当前系统在生成精确参数化CAD程序方面存在不足，需进一步改进工业应用能力。

Comments 9 page 7 figures

Towards a Large Language-Vision Question Answering Model for MSTAR Automatic Target Recognition

迈向MSTAR自动目标识别的大型语言-视觉问答模型

David F. Ramirez, Tim L. Overman, Kristen Jaskie, Marv Kleine, Andreas Spanias

机构 * SenSIP Center, School of ECEE, Arizona State University（SenSIP中心，电子与计算机工程学院，亚利桑那州立大学） ； Prime Solutions Group 纠错

专题命中 视觉问答 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文探讨了将大型语言-视觉模型应用于遥感图像描述和视觉问答任务，特别是在合成孔径雷达图像中的自动目标识别挑战，通过参数高效微调实现了98%的准确率。

Comments Accepted to SPIE Defense + Commercial Sensing, Automatic Target Recognition XXXV

Journal ref Proc. SPIE 13463, Automatic Target Recognition XXXV, 134630D (29 May 2025);

KARMA-MV: A Benchmark for Causal Question Answering on Music Videos

KARMA-MV：音乐视频上的因果问答基准

Archishman Ghosh, Abhinaba Roy, Dorien Herremans

机构 * AMAAI Lab, Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学AMAAI实验室） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 KARMA-MV是一个基于2682个YouTube音乐视频构建的大规模多选问答数据集，旨在测试模型整合时序音频视觉线索和视觉到音乐影响的能力，通过因果知识图谱方法提升音乐视频因果推理性能。

Towards Safe Mobility: A Unified Transportation Foundation Model enabled by Open-Ended Vision-Language Dataset

迈向安全的移动性：由开放-ended视觉-语言数据集驱动的统一运输基础模型

Wenhui Huang, Songyan Zhang, Collister Chua, Yang Liang, Zhiqi Mao, Heng Yang, Chen Lv

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出Land Transportation Dataset数据集和UniVLT模型，通过开放-ended视觉问答和多任务学习，提升城市交通环境下的安全推理能力，实现微观自动驾驶与宏观交通分析的统一。

Revisiting Change VQA in Remote Sensing with Structured and Native Multimodal Qwen Models

重新审视遥感中的变化视觉问答问题：结构化与原生多模态Qwen模型

Yakoub Bazi, Mohamad M. Al Rahhal, Mansour Zuair, Faroun Mohamed

机构 * Computer Engineering Department, College of Computer and Information Sciences, King Saud University（计算机工程系，计算机与信息科学学院，沙特国王大学） ； Applied Computer Science Department, College of Applied Computer Science, King Saud University（应用计算机科学系，应用计算机科学学院，沙特国王大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文重新审视遥感中的变化视觉问答问题，比较了结构化视觉语言模型与原生多模态模型在CDVQA基准上的表现，发现原生模型在语义变化推理中更有效。

Caption First, VQA Second: Knowledge Density, Not Task Format, Drives Multimodal Scaling

先caption，后VQA：知识密度而非任务格式驱动多模态扩展

Hongjian Zou, Yue Ge, Qi Ding, Yixuan Liao, Xiaoxin Chen

机构 * vivo AI Lab（vivo人工智能实验室） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究发现，多模态模型扩展的关键瓶颈在于训练数据的知识密度而非任务格式，通过结构化caption增强和跨模态知识注入可提升模型性能，表明当前多模态模型因训练数据知识覆盖不足而难以扩展。

Comments 23 pages, 4 figures, 10 tables. Preprint

PaveBench: A Versatile Benchmark for Pavement Distress Perception and Interactive Vision-Language Analysis

PaveBench: 一种多功能的路面病害感知及交互视觉-语言分析基准

Dexiang Li, Zhenning Che, Haijun Zhang, Dongliang Zhou, Zhao Zhang, Yahong Han

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 PaveBench针对路面状况评估中的视觉识别与多模态交互需求，提供分类、检测、分割及视觉-语言问答等四项任务，支持多轮交互与事实推理，填补现有数据集在多模态分析与实际应用连接上的空白。

MedObvious: Exposing the Medical Moravec's Paradox in VLMs via Clinical Triage

MedObvious：通过临床分诊暴露视觉语言模型中的医学莫拉维奇悖论

Ufaq Khan, Umair Nawaz, L D M S S Teja, Numaan Saeed, Muhammad Bilal, Yutong Xie, Mohammad Yaqub, Muhammad Haris Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, UAE（马尔代夫布扎伊德人工智能大学，阿联酋） ； National Institute of Technology, Silchar（西尔CHAR国家理工学院） ； Birmingham City University, UK（伯明翰城市大学，英国） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究提出MedObvious基准测试，通过临床分诊任务验证视觉语言模型的输入验证能力，发现现有模型在处理不一致或无效输入时仍存在可靠性问题。

Comments 11 Pages

Patho-R1: A Multimodal Reinforcement Learning-Based Pathology Expert Reasoner

Patho-R1: 基于多模态强化学习的病理专家推理器

Wenchuan Zhang, Penghao Zhang, Jingru Guo, Tao Cheng, Jie Chen, Shuwan Zhang, Zhang Zhang, Yuhao Yi, Hong Bu

机构 * Department of Pathology, West China Hospital, Sichuan University（四川大学华西医院病理科部门） ； Institute of Clinical Pathology, West China Hospital, Sichuan University（四川大学华西医院临床病理科研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Business School, Sichuan University（四川大学商学院） ； Department of Pathology, Shengjing Hospital of China Medical University（中国医科大学盛京医院病理科部门） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出Patho-R1，通过构建高质量推理导向数据集，结合三阶段训练流程提升病理推理能力，实现跨模态任务的鲁棒性能。

Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 40(33): 28418-28426, 2026

M4-RAG: A Massive-Scale Multilingual Multi-Cultural Multimodal RAG

M4-RAG：大规模多语言多文化多模态检索增强生成

David Anugraha, Patrick Amadeus Irawan, Anshul Singh, En-Shiun Annie Lee, Genta Indra Winata

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； MBZUAI ； Indian Institute of Science（印度科学研究院） ； Ontario Tech University（安大略技术大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Capital One 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 M4-RAG提出一个覆盖42种语言、56种方言和189个国家的多模态大规模基准，通过构建8万多个文化多样化的图像-问题对，评估跨语言和模态的检索增强视觉问答性能，揭示模型大小与检索效果的不匹配问题。

Comments Accepted to CVPR 2026

TempCore: Are Video QA Benchmarks Temporally Grounded? A Frame Selection Sensitivity Analysis and Benchmark

TempCore：视频问答基准测试是否具有时间感知性？一个帧选择敏感性分析与基准测试

Hyunjong Ok, Jaeho Lee

机构 * POSTECH（POSTECH大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文通过帧选择敏感性分析揭示视频问答基准测试中多数样本对帧选择不敏感，仅少数样本具有时间敏感性，提出TempCore用于评估时间敏感样本。

Comments preprint

AQuA: Toward Strategic Response Generation for Ambiguous Visual Questions

AQuA：迈向具有模糊性视觉问题的策略性响应生成

Jihyoung Jang, Hyounghun Kim

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence, POSTECH（人工智能研究生院，POSTECH） ； Department of Computer Science and Engineering, POSTECH（计算机科学与工程系，POSTECH） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 AQuA通过细粒度数据集和策略微调，提升VLMs在模糊视觉问答中的策略性响应生成能力。

Comments ICLR 2026 (28 pages); Project website: https://aqua-iclr2026.github.io/

EgoNight: Towards Egocentric Vision Understanding at Night with a Challenging Benchmark

EgoNight: 向夜间视角理解迈进的挑战性基准

Deheng Zhang, Yuqian Fu, Runyi Yang, Yang Miao, Tianwen Qian, Xu Zheng, Guolei Sun, Ajad Chhatkuli, Xuanjing Huang, Yu-Gang Jiang, Luc Van Gool, Danda Pani Paudel

机构 * East China Normal University（东华大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Nankai University（南开大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 EgoNight提出首个夜间视角视觉基准，通过日夜间对齐视频和人工验证构建VQA任务，揭示低光照条件下模型性能下降问题，并引入辅助任务推动模型泛化能力提升。

Comments Accepted by ICLR 2026

CT-Flow: Orchestrating CT Interpretation Workflow with Model Context Protocol Servers

CT-Flow: 通过模型上下文协议服务器协调CT解释工作流

Yannian Gu, Xizhuo Zhang, Linjie Mu, Yongrui Yu, Zhongzhen Huang, Shaoting Zhang, Xiaofan Zhang

机构 * Qing Yuan Research Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（清元研究院，上海交通大学，上海，中国） ； Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院，上海，中国） ； Sensetime Research, Shanghai, China（senseTime研究院，上海，中国） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 CT-Flow通过模型上下文协议实现3D CT解释工作流的动态协调，提升诊断准确性和工具调用效率。

Comments submitting to ACL 2026

Remote Sensing Retrieval-Augmented Generation: Bridging Remote Sensing Imagery and Comprehensive Knowledge with a Multi-Modal Dataset and Retrieval-Augmented Generation Model

遥感检索增强生成：通过多模态数据集和检索增强生成模型连接遥感图像与综合知识

Congcong Wen, Yiting Lin, Xiaokang Qu, Nan Li, Yong Liao, Xiang Li, Hui Lin

机构 * School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（信息科学技术学院，中国科学技术大学） ； China Academy of Electronics and Information Technology（电子信息技术研究院） 纠错

专题命中 视觉问答 ：VLM(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出RS-RAG框架，通过多模态数据集和检索增强生成模型，提升遥感图像与综合知识的连接能力，有效提升复杂查询的语义推理性能。

Comments Accepted by IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine (GRSM)

Leveraging Data to Say No: Memory Augmented Plug-and-Play Selective Prediction

利用数据说不：基于记忆的插拔式选择预测

Aditya Sarkar, Yi Li, Jiacheng Cheng, Shlok Mishra, Nuno Vasconcelos

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Qualcomm AI（高通人工智能） ； Yale University（耶鲁大学） ； Meta AI 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出基于记忆的插拔式选择预测方法，通过增强视觉语言嵌入来减少方差并改进分数校准，提升图像描述、匹配和细粒度分类性能。

Comments ICLR 2026

Pixel-Grounded Retrieval for Knowledgeable Large Multimodal Models

基于像素的检索用于知识型大型多模态模型

Jeonghwan Kim, Renjie Tao, Sanat Sharma, Jiaqi Wang, Kai Sun, Zhaojiang Lin, Seungwhan Moon, Lambert Mathias, Anuj Kumar, Heng Ji, Xin Luna Dong

机构 * Meta Reality Labs（Meta现实实验室） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 PixSearch是一种端到端的多模态模型，通过像素级检索和统一感知与推理，提升视觉问答任务中的事实一致性与泛化能力。

Comments Preprint

ViSIL: Unified Evaluation of Information Loss in Multimodal Video Captioning

ViSIL：多模态视频描述信息损失的统一评估

Po-han Li, Shenghui Chen, Ufuk Topcu, Sandeep Chinchali

机构 * The University of Texas at Austin, Texas, USA（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 ViSIL通过信息论框架量化多模态视频摘要的信息损失，实现跨格式的统一评估，并在VQA任务中提升准确率7%。

UR-Bench: A Benchmark for Multi-Hop Reasoning over Ultra-High-Resolution Images

UR-Bench：面向超高清图像的多跳推理基准

Siqi Li, Xinyu Cai, Jianbiao Mei, Nianchen Deng, Pinlong Cai, Licheng Wen, Yufan Shen, Xuemeng Yang, Botian Shi, Yong Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 UR-Bench是一个针对超高清图像多跳推理的基准，通过引入代理框架和语义工具，评估大语言模型在极端视觉信息下的推理能力。

Comments 10 pages, 5 figures

Improving Video Question Answering through query-based frame selection

通过基于查询的帧选择改进视频问答

Himanshu Patil, Geo Jolly, Ramana Raja Buddala, Ganesh Ramakrishnan, Rohit Saluja

机构 * Indian Institute of Technology, Bombay（印度理工学院孟买分校） ； Indian Institute of Technology, Mandi（印度理工学院曼迪分校） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual language model(abstract)；LLaVA(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 通过基于查询的帧选择方法提升视频问答的准确性，利用子模ularity互信息函数选择重要帧，实验表明在多动作视频任务中准确率提升达4%。

Current Agents Fail to Leverage World Model as Tool for Foresight

当前智能体无法利用世界模型作为前瞻性工具

Cheng Qian, Emre Can Acikgoz, Bingxuan Li, Xiusi Chen, Yuji Zhang, Bingxiang He, Qinyu Luo, Dilek Hakkani-Tür, Gokhan Tur, Yunzhu Li, Heng Ji

机构 * UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； THU（清华大学） ； JHU（约翰霍普金斯大学） ； Columbia（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究了当前智能体能否利用世界模型作为工具提升前瞻性认知，发现其在模拟调用和结果整合方面存在显著不足。

Comments 36 Pages, 13 Figures, 17 Tables (Meta data updated)

Taming Hallucinations: Boosting MLLMs' Video Understanding via Counterfactual Video Generation

驯服幻觉：通过反事实视频生成提升MLLMs的视频理解

Zhe Huang, Hao Wen, Aiming Hao, Bingze Song, Meiqi Wu, Jiahong Wu, Xiangxiang Chu, Sheng Lu, Haoqian Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北航） ； AMAP, Alibaba Group（阿里妈妈实验室，阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 视觉问答 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 通过反事实视频生成和对比训练，提升MLLMs对视频的理解能力并减少幻觉。

Comments 18 pages