视觉大模型 / VLM

EventDrive: Event Cameras for Vision-Language Driving Intelligence

EventDrive: 用于视觉-语言驾驶智能的事件相机

Dongyue Lu, Rong Li, Ao Liang, Lingdong Kong, Wei Yin, Lai Xing Ng, Benoit R. Cottereau, Camille Simon Chane, Wei Tsang Ooi

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； A*STAR, I2R（新加坡科技研究局，资讯通信研究院） ； IPAL, CNRS IRL 2955, Singapore（IPAL，法国国家科学研究中心国际联合实验室2955，新加坡） ； University Toulouse, CNRS, CerCo, Toulouse, France（图卢兹大学，法国国家科学研究中心，CerCo，法国图卢兹） ； ETIS UMR 8051, CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, France（ETIS UMR 8051，CY塞尔吉-巴黎大学，ENSEA，法国国家科学研究中心，法国） 纠错

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

AI总结 提出EventDrive基准和模型套件，通过多时域事件金字塔和时域混合专家模块融合事件流与RGB帧，在感知、理解、预测和规划四维度提升驾驶推理性能。

Comments CVPR2026, 34 pages, 15 figures, 15 tables, project page: https://dylanorange.github.io/projects/eventdrive

DifferAD-R1: A Difference-Guided IndustrialAnomaly Localization with Multimodal LargeLanguage Models

DifferAD-R1: 基于差异引导的多模态大语言模型工业异常定位

Dingrong Wang, Xian Tao, Zhen Qu, Hengliang Luo, Xinyi Gong, Fei Shen, Zhengtao Zhang, Guiguang Ding

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CAS)（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； CASI Vision Technology Co., Ltd.（中科慧远视觉技术有限公司） ； Shandong Laboratory of Aluminum Advanced Manufacturing in Binzhou (SLAAMB), Binzhou Institute of Technology, Weiqiao-UCAS Science and Technology Park（山东省滨州市铝先进制造实验室（SLAAMB），滨州技术学院，魏桥国科科技园） ； Space Information Research Institute, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学空间信息研究院） ； School of Software, Tsinghua University（清华大学软件学院） 纠错

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

AI总结 提出DifferAD-R1框架，通过差异引导双图像范式将异常定位转化为一次性差异定位问题，并设计双一致性定位奖励和难度感知策略，在AD-DualDiff数据集上优于现有方法。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology

Decoupled Object-Centric Video Understanding for Generating Robotic Manipulation Commands

解耦的以对象为中心的视频理解用于生成机器人操作指令

Thanh Nguyen Canh, Thanh-Tuan Tran, Haolan Zhang, Ziyan Gao, Xiem HoangVan, Nak Young Chong

机构 * School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本北陆先端科学技术大学院大学信息科学学院） ； University of Engineering and Technology, Vietnam National University（越南国立大学工程与技术大学） ； Department of Robotics, Hanyang University（汉阳大学机器人学系） 纠错

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

AI总结 提出解耦动作识别与对象选择的框架，通过TSM分类动作和对象选择算法识别任务相关对象，结合VLM生成精确指令，在Something-Something V2上显著提升性能。

Reason Twice: Segmentation via Candidate Discovery and Comparative Reasoning

再思考：通过候选发现与比较推理进行分割

Xinyan Gao, Haoran Hao, Xiangyu Yue

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出两阶段框架Rea2Seg，先基于注意力图生成候选掩码，再用多模态大语言模型推理评分，将分割转化为候选发现与判别选择，并引入新基准ReasonSeg-SGDR全面评估感知、定位与推理能力。

Comments Project page: https://snowball521.github.io/Rea2Seg-Project/

From Semantic Grounding to Decision Optimization: A Unified Framework for Long-Horizon UAV Vision-Language Navigation

从语义接地到决策优化：面向长 horizon 无人机视觉语言导航的统一框架

Zeyuan Ma, Jiaxin Chen, Di Huang

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文针对无人机视觉语言导航的现有问题，提出统一语义到决策框架，经实验在AerialVLN和OpenFly基准上达到SOTA性能。

Comments 10 pages, 5 figures. Accepted at ACM Multimedia 2026 (MM '26)

Abduction Without a Body? Representational Grounding and the Abduction Loop for Scientific Hypothesis Generation

无实体的溯因推理？科学假说生成的表征奠基与溯因循环

Michael Farmer

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

AI总结 本文提出无需实体的科学溯因推理，构建含弃权机制的溯因循环架构，以惯例空间解决跨领域检索难题，通过案例抽象架构并提出DAB-30基准作为评估方案。

Comments 20 pages, 4 figures. DAB-30 execution reported in companion paper

RadPRISM: Schema-stratified radiology-report supervision for concept-disentangled image representations and visual grounding

RadPRISM：用于概念解耦图像表示与视觉定位的模式分层放射学报告监督方法

Fabian Drexel, Marlene Fritzsche, Era Stambollxhiu, Miriam Kumpf, Lena Schmitzer, Lea Schumann, Jannik Kahmann, Friedrich Puttkammer, Johannes Moll, Jannik Lübberstedt, Zeineb Ben Chaaben, Anirudh Narayanan, Cosmin I. Bercea, Sebastian Ziegelmayer, Marcus R. Makowski, Daniel Rueckert, Lisa C. Adams, Keno K. Bressem

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学（TUM）） ； TUM University Hospital（慕尼黑工业大学医院） ； Technical University of Munich, School of Medicine and Health（慕尼黑工业大学医学与健康学院） ； Klinikum rechts der Isar（右伊萨尔医院） ； Charité – Universitätsmedizin Berlin（柏林夏里特医学院） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） ； Humboldt Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心（MCML）） ； University Hospital Essen (AöR)（埃森大学医院（AöR）） ； Institute for Artificial Intelligence in Medicine (IKIM)（医学人工智能研究所（IKIM）） ； Institute of Interventional and Diagnostic Radiology and Neuroradiology（介入与诊断放射学及神经放射学研究所） ； National Center for Tumor Diseases West（西部肿瘤疾病国家中心） 纠错

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

AI总结 RadPRISM将放射学模式作为分层轴，通过专用视觉子空间对齐临床概念，提升零样本分类与视觉定位性能，实现可透明检查的概念解耦医学图像表示。

SAGA: Schema-Aware Grounding for Agentic Text-to-SPARQL Generation

SAGA：用于智能文本到SPARQL生成的模式感知基础

Yiming Zhang, Koji Tsuda

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

AI总结 研究复杂知识库问答中语义解析范式，针对现有智能体类型盲基础问题，提出无训练框架SAGA，通过模式约束基础操作，维护类型状态，过滤候选属性，以紧凑格式呈现图模式，在多基准设置上取得优异成绩。

Enhancing Small Language Models Reasoning through Knowledge Graph Grounding

通过知识图谱基础增强小型语言模型推理

Dimitrios Kelesis, Konstantinos Bougiatiotis, Georgios Paliouras

机构 * Institute of Informatics and Telecommunications, National Center for Scientific Research “Demokritos（信息与电信研究所，国家科学研究中心“德谟克利特”） 纠错

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

AI总结 研究利用神经符号智能框架增强小型语言模型推理能力，通过特定工具调用转变模型，在两种场景下评估，发现虽提示提升性能，但受提取瓶颈等限制，还存在“干扰效应”，刻画了挑战并提供迭代验证路线图。

Comments Presented at the 2nd Causal Neuro-symbolic Artificial Intelligence (Causal NeSy): Toward Agentic LLMs with Neuro-Symbolic and Graph Based Reasoning Workshop @ ESWC2026

Unleashing Multimodal Large Language Models for Training-free HOI Detection in the Wild

释放多模态大语言模型用于野外无训练的人机交互检测

Ting Lei, Jialin Liu, Zhu Xu, Yuxin Peng, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对传统人机交互检测方法在开放世界和组合场景中泛化能力受限的问题，提出无训练的AgentHOI框架，利用基础模型多模态推理能力，通过上下文感知多轮推理和多方面交互定位机制，在实际场景中取得优于现有监督和弱监督方法的性能。

ScanFocus: A Coarse-to-Fine Framework for Spatio-Temporal Video Grounding

ScanFocus：一种用于时空视频定位的从粗到细框架

Kai Chen, Ming Dai, Wenxuan Cheng, Wankou Yang

机构 * Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 研究时空视频定位问题，提出ScanFocus从粗到细框架，利用统一融合编码器和轻量级模块生成粗略提议，再用语义引导时间聚合器恢复细节，实验表明该方法性能优于以往方法。

Comments this paper has already been accepted by ECCV 2026

Accuracy Without Grounding: Diagnosing Visual Dependency Dissociation in Video LLM Benchmarks

无需基础的准确性：诊断视频语言模型基准测试中的视觉依赖解离

Jae Joong Lee

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 研究视频语言模型基准测试中视觉依赖问题，引入视觉依赖差距（VDG），通过实验表明准确性与视觉依赖可分离，任务类型排名稳定，帧多样性贡献大，H.264实验有新发现，VDG可作标准审查，推动相关研究。

Comments Accepted, ACM International Conference on Multimedia 2026 (ACM MM)

Specification Grounding Drives Test Effectiveness for LLM Code

规范基础驱动大语言模型代码测试有效性

Amin Haeri, Mahdi Ghelichi

机构 * TD Bank（TD银行） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型代码测试，固定测试器等因素，仅改变一条提示行来隔离规范基础对测试效果的影响。发现规范基础是测试有效性的主要驱动因素，能提高代码正确性、灵敏度和精度，降低误报率，在不同模型和供应商中都有此效果，在算法问题上无影响。

Detecting Hallucinations in Retrieval-Augmented Generation through Grounding-Aware Sensitivity by Perturbation (GASP)

通过扰动的基于接地感知敏感性检测检索增强生成中的幻觉（GASP）

Mohamed Aly Bouke

机构 * Centre for Intelligent Cloud Computing, CoE for Advanced Cloud, Faculty of Information Science and Technology, Multimedia University（智能云计算中心、高级云研究中心、信息科学与技术学院、多媒体大学） 纠错

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

AI总结 研究检索增强生成中幻觉检测问题，提出GASP方法，通过固定答案重新打分，衡量对数似然下降和Jensen-Shannon散度，评估显示其在RAGTruth上效果显著，信号能转移到TofuEval。

Comments 23 pages, 9 figures, 15 tables

KG-TRACE: A Neuro-Symbolic Framework for Mechanistic Grounding in Antimicrobial Resistance Prediction

KG-TRACE：一种用于抗菌素耐药性预测的机制性基础神经符号框架

Naman Garg, Sarika Jain, Sourav Yadav, Bharat K. Bhargava, Ghanapriya Singh, Abhishek Srivastava, Parimal Kar

机构 * National Institute of Technology Kurukshetra（国立库鲁克舍特拉理工学院） ； Indian Institute of Information Technology Manipur（印度曼尼普尔信息技术学院） ； Purdue University（普渡大学） ； Indian Institute of Technology Indore（印度印多尔理工学院） 纠错

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

AI总结 提出KG-TRACE神经符号框架，融合WHO突变知识图谱与神经基因组模型，通过认知信任门动态加权，在结核分枝杆菌数据集上实现高准确率，并引入生物学基础比率（BGR）量化神经归因与生物学的对齐。

Comments 8 pages, 3 figures, conference

Dual-Channel Grounded World Modeling (DCGWM): Structural Prevention of Objective Interference Collapse via Heterogeneous External Grounding with Inward-Only Gradient Flow

双通道接地世界建模 (DCGWM)：通过异构外部接地与内向梯度流结构性防止目标干扰崩溃

Akshay Hazare

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出双通道接地世界建模（DCGWM），通过分区潜空间和内向梯度流，结构性防止联合嵌入预测架构中多目标接地导致的目标干扰崩溃。

Comments Position paper. Experimental validation in progress

NAVI-Orbital: First In-Orbit Demonstration of a Zero-Shot Vision-Language Model for Autonomous Earth Observation

NAVI-Orbital：用于自主地球观测的零样本视觉语言模型的首次在轨演示

Juan Manuel Delfa Victoria, Taran Cyriac John, Andrew W. Herson

机构 * NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL)（美国宇航局喷气推进实验室） ； Loft Orbital（Loft Orbital公司） 纠错

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

AI总结 本文介绍NAVI-Orbital系统，在低地球轨道卫星上首次实现视觉语言模型的自主多模态推理，通过语义压缩解决数据下传瓶颈。

Comments 17 pages, 47 figures

Theoretical Grounding of Out-Of-Distribution Detection With Reinforcement Learning Optimizer

基于强化学习优化器的分布外检测的理论基础

Salimeh Sekeh, Xin Zhang

机构 * San Diego State University（圣地亚哥州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种强化学习引导的优化器，通过修正梯度下降更新来降低语义分布外误报率，理论分析了模型变化和环境变化对泛化误差的影响。

Natural-Language Temporal Grounding in Hour-Long Videos is a Search Problem: A Benchmark and Empirical Decomposition

自然语言在小时级视频中的时间定位是一个搜索问题：基准与经验分解

Sukmin Seo, Geewook Kim

机构 * NAVER Cloud AI ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能系） 纠错

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

AI总结 针对小时级视频的自然语言时间定位，提出搜索是主要瓶颈而非识别，发布首个开放小时级定位基准ExtremeWhenBench，并通过检索-定位混合方法显著提升性能。

Comments 10 pages, 6 figures, Code and benchmark: https://github.com/naver-ai/ExtremeWhenBench

FADA: Accessible fetal ultrasound interpretation and annotation with a selectively distilled unified vision-language model

FADA: 可访问的胎儿超声解读与标注——基于选择性蒸馏的统一视觉-语言模型

Mahmood Alzubaidi, Uzair Shah, Raden Muaz, Ines Abbes, Nader Mohammed, Abdullatif Magram, Khalid Alyafei, Mowafa Househ, Marco Agus

机构 * Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） ； HMC（哈马德医疗公司） ； Advanced AlRazi Diagnostic Center（高级阿尔拉齐诊断中心） ； Sidra Medicine（锡德拉医学） 纠错

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

AI总结 提出统一视觉-语言模型FADA，通过选择性蒸馏从四个领域基础模型提取知识，实现胎儿超声的解读、分类、检测和分割，在单个消费级GPU上训练，无需外部标签，可在智能手机上离线运行。

From USD Scenes to Knowledge Graphs: Zero-Shot Ontology Grounding with LLMs

从USD场景到知识图谱：基于LLM的零样本本体接地

Jiangtao Shuai, Zongxiong Chen, Manfred Hauswirth, Sonja Schimmler

机构 * Technical University of Berlin（柏林工业大学） ； Fraunhofer FOKUS（弗劳恩霍夫开放通信系统研究所） 纠错

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

AI总结 研究利用大语言模型（LLM）零样本地将3D场景对象自动映射到本体类别，无需训练，在厨房场景中达到90-96%准确率，并揭示语义线索是关键。

Comments Accepted to the IEEE ICRA 2026 International Joint Workshop on Ontologies, Semantic Maps and Autonomous Robotics Standardization (J-WOSMARS 2026), Vienna, 2026

SPLIT: Cross-Lingual Empathy and Cultural Grounding in English and Ukrainian LLM Responses

SPLIT：英语和乌克兰语LLM回应中的跨语言共情与文化根基

Anna Chorna

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

AI总结 提出SPLIT基准测试，评估LLM在英语和乌克兰语危机情境下的共情准确性、语言自然性和文化根基，发现模型在乌克兰语中表现下降，且人类与AI评估者一致性弱。

Comments 19 pages, 5 figures, 3 tables. Benchmark paper introducing SPLIT for evaluating empathy, linguistic naturalness, and cultural grounding in English and Ukrainian LLM responses

PROTON: Prototype-Based Test-Time Online OOD Detection for Medical VLMs

PROTON: 基于原型的测试时在线OOD检测方法用于医学视觉语言模型

Abhijit Das, Nichula Wasalathilaka, Yifan Lu, Adinath Dukre, Dwarikanath Mahapatra, Shadab Khan, Imran Razzak

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Peradeniya（佩拉德尼亚大学） ； Khalifa University（哈利法大学） ； ADIA Lab（阿布扎比投资局实验室） ； MedOS 纠错

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

AI总结 针对医学视觉语言模型在部署时难以检测分布外输入的问题，提出PROTON方法，通过在线原型库和自适应融合原型距离与最大概念匹配得分，无需修改模型或训练数据，在多个OOD场景下提升检测性能。

Journal ref 29th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention 2026

GRIDEX: Grid-Grounded Forensic Explanations for Deepfake Spectrogram Analysis

GRIDEX：基于网格的深度伪造频谱图取证解释

Thi Ngan Ha Do, Tingmin Wu, Alsharif Abuadbba, Kristen Moore

机构 * CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；grounding(abstract)

AI总结 提出GRIDEX框架，通过两阶段学习（SFT+GRPO）定位频谱图异常区域并生成结构化取证解释，提升伪造检测的可解释性。

Mirage Probes: How Vision Models Fake Visual Understanding

幻象探针：视觉模型如何伪造视觉理解

Daniel Ben-Levi, Judah Goldfeder, Weiliang Zhao, Raz Lapid, Amit LeVi, Allen G. Roush, Ravid Shwartz-Ziv, Hod Lipson

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Intuit ； Technion（以色列理工学院） ； Thoughtworks ； New York University（纽约大学） 纠错

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、cs.LG

AI总结 提出幻象探针框架，通过对比探针揭示视觉语言模型在无图像时也能回答问题的两种幻象行为：文本偏见和虚假图像，并证明后者需要表征级干预。

VoLo: A Physical Orchestrator for Open-Vocabulary Long-Horizon Manipulation

VoLo: 面向开放词汇长时程操控的物理编排器

Siyi Chen, Hugo Hadfield, Alex Zook, Mikaela Angelina Uy, Chan Hee Song, Erwin Coumans, Xuning Yang, Faisal Ladhak, Qing Qu, Stan Birchfield, Jonathan Tremblay, Valts Blukis

机构 * NVIDIA（英伟达） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract)

AI总结 提出VoLoAgent，利用VLM将VLA/WAM作为可中断工具进行物理编排，实现开放词汇长时程操控，并在新基准RoboVoLo上显著优于现有系统。

WithEveryone: Unified Planning and Identity Grounding for Group Image Generation

WithEveryone：面向群体图像生成的统一规划与身份定位

Hengyuan Xu, Qixun Wang, Yiji Cheng, Miles Yang, Zhao Zhong, Wei Cheng, Xingjun Ma, Yu-gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Hunyuan, Tencent（腾讯混元） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 针对多人物群体图像生成的身份保留难题，提出WithEveryone框架，通过布局定位身份损失等技术，提升了人脸相似度并降低伪影，实现高身份覆盖率与低重复率。

Comments Project Page: doby-xu.github.io/WithEveryone/ ;Code will be released: github.com/Doby-Xu/WithEveryone/

Where Grounding Accuracy Lives on the IoU Curve: Label-Free Inference-Time Boundary Refinement

IoU曲线上定位精度的核心所在：无标注推理时的边界优化

Bo Ma

机构 * Auckland University of Technology（奥克兰理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出无标注推理时的边界优化（LFPR）方法，在多个视觉-语言定位数据集上提升了IoU曲线各精度指标，证明指代选择与边界精度部分可分离，为定位精度优化提供了新思路。

From Threat Intelligence to Detection: Knowledge-driven Enrichment and Template-based Rule Grounding for Automated Sigma Rule Generation

从威胁情报到检测：知识驱动的丰富化与基于模板的规则落地用于自动化Sigma规则生成

Sepehr Ghaffarzadegan, Boubakr Nour, Makan Pourzandi, Mourad Debbabi, Chadi Assi

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

AI总结 本研究设计了AUTOSIGMA，结合知识驱动丰富化等技术，将非结构化CTI报告自动生成Sigma规则，其在多项指标上优于其他方案。

Comments Submitted for publication and currently under review

MS-MFAD : Multimodal large language models for Face Anti-spoofing Detection

MS-MFAD：用于人脸活体检测的多模态大语言模型

Xiaoyong Yu, Rongzhen Li, Shuming Shi, Xinge You

机构 * Mashang Consumer Finance Co., Ltd.（马上消费金融股份有限公司） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 针对人脸活体检测的复合威胁与现有方法瓶颈，提出基于多模态大语言模型MFAD的可解释系统，通过细粒度像素-语义锚定机制与少量语义标注实现优异检测性能，鲁棒性与效率更优。