视觉大模型 / VLM

Paying More Attention to Visual Tokens in Self-Evolving Large Multimodal Models

在自进化大型多模态模型中更加关注视觉标记

Shravan Venkatraman, Ritesh Thawkar, Omkar Thawakar, Rao Muhammad Anwer, Hisham Cholakkal, Salman Khan, Fahad Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Aalto University（阿尔托大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Linköping University（林雪平大学） 纠错

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

AI总结 提出VISE框架，通过几何不变性和语义不变性奖励直接正则化视觉条件策略，解决自进化LMMs中视觉欠条件问题，在无监督设置下提升视觉语言理解。

Comments ECCV 2026

DocArena: Turning Raw Documents into Controllable Training Environments for Document Search Agents

DocArena：将原始文档转化为可控的训练环境用于文档搜索代理

Jiamian Wang, Ruiyi Zhang, Tong Yu, Jing Shi, Samyadeep Basu, Rajiv Jain, Zhiqiang Tao, Tong Sun

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 提出DocArena自动化流程，通过多模态文档结构化、推理型QA对构建和质量控制，生成可控训练环境，使基于文本LLM的搜索代理在多模态文档检索和问答中取得最佳性能。

Comments search agent for documents

Are We There Yet? Exploring the Capabilities of MLLMs in Assistive AI Applications

我们到了吗？探索多模态大语言模型在辅助人工智能应用中的能力

Shayon Dasgupta, Avijit Dasgupta, C. V. Jawahar

机构 * IIT BHU India（印度理工学院瓦拉纳西校区） ； CVIT, IIIT Hyderabad India（印度海得拉巴国际信息技术学院计算机视觉与信息技术中心） 纠错

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

AI总结 本文通过真实世界任务评估多模态大语言模型在辅助AI中的表现，开发NetraLink系统收集基准数据，揭示其优势与局限。

Dense Reward for Multi-View 3D Reasoning with Global Maps and Local Views

基于全局地图与局部视图的多视角3D推理的密集奖励

Jiho Choi, Seonho Lee, Seojeong Park, Hyunjung Shim

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence, KAIST, Republic of Korea（韩国科学技术院人工智能研究生院） ； KRAFTON, Republic of Korea（韩国KRAFTON公司） 纠错

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

AI总结 提出DR-MV3D框架，通过全局一致性奖励和局部轨迹奖励对多视角3D VQA的中间推理过程进行密集监督，提升跨视图推理一致性。

Comments ECCV 2026

Language-Instructed Vision Embeddings for Controllable and Generalizable Perception

语言引导的视觉嵌入用于可控且可泛化的感知

Chengzhi Mao, Xudong Lin, Wen-Sheng Chu

机构 * Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 提出语言引导视觉嵌入（LIVE）方法，利用语言动态引导视觉编码器生成任务中心嵌入，无需任务特定重训练，减少视觉幻觉并提升泛化能力。

Journal ref Published as a conference paper at ICLR 2026

Does VLA Even Know the Basics? Measuring Commonsense and World Knowledge Retention in Vision-Language-Action Models

VLA 甚至知道基础知识吗？衡量视觉-语言-动作模型中的常识和世界知识保留

Nikita Kachaev, Andrey Moskalenko, Matvey Skripkin, Nikita Kurlaev, Daria Pugacheva, Albina Burlova, Mikhail Kolosov, Denis Shepelev, Andrey Kuznetsov, Elena Tutubalina, Aleksandr I. Panov, Alexey K. Kovalev, Vlad Shakhuro

机构 * CogAI Lab（CogAI实验室） ； FusionBrain Lab（FusionBrain实验室） ； IAI MSU（MSU人工智能研究所） ； Lomonosov MSU（Lomonosov莫斯科大学） ； NUST MISIS ； Applied AI Institute（应用人工智能研究所） ； HSE University（俄罗斯高等经济大学） ； Generalizable AI Systems（可泛化人工智能系统） ； ISP RAS（俄罗斯科学院信息与自动化过程研究所） ； MIRAI ； Domain-specific NLP Group（领域特定自然语言处理小组） 纠错

专题命中 视觉问答 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出 Act2Answer 协议，通过动作回答评估 VLA 模型的知识保留，发现模型在简单概念上表现良好，但在丰富语义类别上存在差距，且 VQA 联合训练有助于知识保留。

Comments Project page: https://tttonyalpha.github.io/act2answer/

Context-Aware RL for Agentic and Multimodal LLMs

上下文感知强化学习用于智能体与多模态大语言模型

Peiyang Xu, Bangzheng Li, Sijia Liu, Karthik R. Narasimhan, Pramod Viswanath, Prateek Mittal, Xingyu Fu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； UC Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 提出ContextRL方法，通过间接辅助目标（上下文选择奖励）增强大模型在长上下文和多模态任务中的细粒度推理能力，在5个长程基准和12个视觉问答基准上分别提升+2.2%和+1.8%。

Comments 29 pages, 9 figures

VisualClaw: A Real-Time, Personalized Agent for the Physical World

VisualClaw：面向物理世界的实时个性化智能体

Haoqin Tu, Jianwen Chen, Zijun Wang, Siwei Han, Juncheng Wu, Hardy Chen, Haonian Ji, Kaiwen Xiong, Jiaqi Liu, Peng Xia, Jieru Mei, Hongliang Fei, Jason Eshraghian, Zeyu Zheng, Yuyin Zhou, Huaxiu Yao, Cihang Xie

机构 * UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Google（谷歌） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出VisualClaw，一种自进化多模态智能体，通过混合编码和技能进化机制降低部署成本并提升准确性，在多个视频QA基准上实现平均-98%的API成本削减和最高+15.80%的准确率提升。

Comments H. T. and J. C. contribute to this project equally

MAGE-RAG: Multigranular Adaptive Graph Evidence for Agentic Multimodal RAG in Long-Document QA

MAGE-RAG：面向长文档问答的多粒度自适应图证据多模态RAG

Yilong Zuo, Xunkai Li, Jing Yuan, Qiangqiang Dai, Hongchao Qin, Ronghua Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出MAGE-RAG框架，通过离线构建包含页面和元素节点的证据图，在线自适应构建证据子图，平衡证据覆盖与噪声控制，在长文档多模态问答中取得最优性能。

ChronoPhyBench: Do MLLMs Truly Understand the World or Merely Exploit Language Priors?

ChronoPhyBench：多模态大语言模型真正理解世界还是仅仅利用语言先验？

Bin Zhu, Yanhao Jia, Kexin Zhao, Jie Wang, Munan Ning, Hao Li, Yuwei Niu, Tanqing Sun, Huangchong Yan, Mingjun Pan, Xinyi Wu, Qishen Yin, Yunyang Ge, Shuai Zhao, Li Yuan

机构 * Peking University, Shenzhen Graduate School（北京大学深圳研究生院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Rabbitpre Intelligence ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出ChronoPhyBench基准，通过视频上下文和文本描述强制模型进行物理状态推理，揭示当前开源模型物理推理能力仍处初级阶段。

Model Confidence Under Answer-Preserving Attacks: An Informativeness-Manipulability Frontier

答案保留型攻击下的模型置信度：信息性-可操纵性前沿

Reza Khanmohammadi, Ivan Brugere, Simerjot Kaur, Charese H. Smiley, Kundan Thind, Mohammad M. Ghassemi

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)

AI总结 该研究针对答案保留型攻击，发现视觉-语言系统的置信度信号不具备固有鲁棒性，四类防御均无效，协调攻击可大幅降低置信度门控下的接受准确率。

Uncertainty Is Not a Safety Net for Clinical VQA, but Can It Anticipate Model Failure?

不确定性并非临床VQA的安全网，但它能预测模型失败吗？

Arnisa Fazla, Alberto Testoni, Ameen Abu-Hanna, Barbara Plank, Iacer Calixto

机构 * Amsterdam University Medical Center, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学医学中心） ； Amsterdam Public Health（阿姆斯特丹公共卫生） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)

AI总结 研究临床视觉语言模型的不确定性估计是否可靠，发现其质量随模型准确率变化，在模型脆弱时失效，但能预测扰动下的性能崩溃。

Comments 17 pages, 4 figures

The 10th AI City Challenge

第10届AI City挑战赛

Zheng Tang, Shuo Wang, David C. Anastasiu, Ming-Ching Chang, Anuj Sharma, Quan Kong, Munkhjargal Gochoo, Jun-Wei Hsieh, Tomasz Kornuta, Zhedong Zheng, Renran Tian, Judah Goldfeder, Fulgencio Navarro, Yuxing Wang, Yizhou Wang, Sameer Satish Pusegaonkar, Anqi Li, Nalin Dadhich, Ridham Kachhadiya, Dhanishtha Patil, Haoquan Liang, Jiajun Li, Han Zhang, Yilin Zhao, Zaid Pervaiz Bhat, Shuyu Yang, Ashutosh Kumar, Rong Wang, Rafael Martin Nieto, Peter Christiansen, Ahmed Abduljawad, Mohanrasu Shanmugam, Nadeem Shaik, Sujit Biswas, Xunlei Wu, Vidya Murali, Rama Chellappa

机构 * Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； University at Albany, SUNY（纽约州立大学奥尔巴尼分校） ； Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Woven by Toyota（丰田编织公司） ； United Arab Emirates University（阿拉伯联合酋长国大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； University of Macau（澳门大学） ； North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Milestone Systems（里程碑系统公司） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 本文总结了与ECCV 2026同期举办的第10届AI City挑战赛的设置、数据集、评估结果等，该赛事规模扩大，设多类赛道，成功系统结合基础模型与多种技术。

Comments Summary of the 10th AI City Challenge Workshop in conjunction with ECCV 2026

UniTraffic-Agent: Unified Traffic Video Reasoning for AI City Challenge 2026 Track 3 with Two Out-of-Domain Evaluations

UniTraffic-Agent：面向2026年AI城市挑战赛第3赛道的统一交通视频推理，含两项域外评估

Peng Li, Qianqian Xu, Shilong Bao, Yangbangyan Jiang, Qingming Huang

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Computing Technology (ICT), Chinese Academy of Sciences (CAS)（中国科学院计算技术研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京智源人工智能研究院） ； School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） 纠错

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

AI总结 UniTraffic-Agent是第10届AI城市挑战赛第3赛道的MR-CAS解决方案，采用观察-推理-行动-验证工作流，在TAR、FETV、PSI-VQA三项任务中取得相应排名，为交通视频推理提供了新方案。

Comments This paper has been accepted to ECCV 2026 AI City Challenge Workshop

JieZi: A Large-Scale Expert-Audited Dataset and Benchmark for Ancient Chinese Character Exegesis

JieZi：用于古文字训诂的大规模专家审核数据集与基准

Ran Li, Huiguo He, Jiahuan Cao, Junle Liu, Hiuyi Cheng, Lianwen Jin

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 本文针对古文字训诂研究缺乏结构化数据与基准的问题，提出ACCE任务，构建JieZi-Dataset与JieZi-Bench，实验发现多模态大模型在古文字训诂的高阶任务上表现不佳，微调后性能显著提升。

Comments 19 pages, 13 figures. Accepted to the Dataset Track of ACM Multimedia 2026 for oral presentation

R4DSG: Relative 4D Scene Graph Memory for Object-Centric Question Answering in Long Egocentric Video

R4DSG：面向长时序自我中心视频中以对象为中心的问答的相对4D场景图记忆

Ke Ma, Yamin Mao, Weiming Li, Shuai Tan, Yijie Zhong, Hao Chen, Haofen Wang, Meng Wang

机构 * Samsung R&D Institute China - Beijing（三星中国研发研究院（北京）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出R4DSG，一种面向长时序自我中心视频的相对4D场景图记忆，在EgoLifeQA数据集的对象相关问答任务中，较EgoRAG-Text取得显著性能提升，可作为可穿戴助手等的实用记忆载体。

Comments 10 pages, 3 figures, ACM Multimedia 2026, egocentric video; 3D scene graph; temporal memory; graph retrieval; object-state reasoning; multimodal question answering

The First EgoCross Challenge at EgoVis 2026: Cross-Domain Egocentric Video Question Answering

2026年EgoVis首届EgoCross挑战赛：跨域自我中心视频问答

Yuqian Fu, Tianwen Qian, Yanjun Li, Yu Li, Kunyu Peng, Xu Zheng, Yongqin Xian, Alessio Tonioni, Yanwei Fu, Xiaoling Wang, Danda Paudel, Federico Tombari, Luc Van Gool, Leyi Wu, Yifan Zhao, Jinjie Zhang, Yinchuan Li, Yingcong Chen, Zixu Li, Zhiwei Chen, Zhiheng Fu, Wenbo Wang, Yupeng Hu, Weili Guan, Liqiang Nie, Takuya Murakawa, Toru Tamaki, Yi Wen, Zhenglin Du, Zhengyang Li, Lingling Li, Licheng Jiao, Wenping Ma

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

AI总结 本文介绍2026年EgoVis研讨会举办的首届EgoCross跨域自我中心视频问答挑战赛，含两个赛道，共获1500余份提交，公布结果与获胜方案，资源公开以推进相关研究。

Comments 1st EgoCross challenge @ EgoVis workshop, CVPR26

Perception Before Reasoning: Dynamic Latent Reasoning for Video Understanding and Question Answering

推理前的感知：面向视频理解与问答的动态隐式推理

Haotian Xia, Zilin Xiao, Junbo Zou, Vicente Ordonez, Hanjie Chen

机构 * Rice University（莱斯大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对视频问答现有方法依赖长文本思维链的问题，提出DyLaR模型，通过动态调整感知与推理隐式变量的使用，在9个视频基准上提升准确率且缩短响应长度。

3DZip: Spatial-Aware Feature Diversity-Guided Token Compression for 3D Question Answering

3DZip：面向3D视觉问答的空间感知特征多样性引导的Token压缩方法

Changwoo Baek, Kyeongbo Kong

机构 * Pusan National University（釜山国立大学） 纠错

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

AI总结 本文针对3D视觉问答中Token压缩忽略空间特性的问题，提出三阶段框架3DZip，在三个基准上以128个Token保留94.7%性能、提速1.92倍，优于现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://cvsp-lab.github.io/3DZip

Obshazard-bench: Benchmarking Multimodal Foundation Models for Real-Time Disaster Intelligence from Raw Earth Observation Streams

Obshazard-bench：面向原始地球观测流的实时灾害情报多模态基础模型基准测试

Fengxiang Wang, Qiuyang Yu, Yueying Li, Mingshuo Chen, Chengchi Fei, Kaiyi Xu, Lixin Gu, Wangxu Wei, Junchao Gong, Lipeng Ma, Jiong Wang, Fenghua Ling, Wenlong Zhang, Xue Yang, Wenjing Yang, Ben Fei, Long Lan

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本研究推出Obshazard-bench基准测试，评估多模态基础模型的实时灾害情报能力，发现现有模型在将原始多通道物理观测转化为符合决策需求的灾害推理方面存在显著局限。

Sign Language Question Answering: A New Task, Benchmark, and Baseline for Sign Language Understanding

手语问答：手语理解的新任务、基准与基线模型

Shiwei Gan, Lichen Wang, Xiao Liu, Yafeng Yin, Kuizhuang Liu, Sanglu Lu, Lei Xie

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

AI总结 该研究提出手语问答新任务，构建基于PHOENIX14T与CSL-Daily的SignQA基准，设计带特定模块的基线模型，实验显示其在各问题类别上优于代表性视觉-语言模型。

Evaluating VLMs for Autonomous Agent-Driven Geometry Clipping Detection in Video Game QA

评估用于视频游戏QA中自主代理驱动的几何裁剪检测的视觉语言模型

Carlos Celemin, Benedict Wilkins, Adrián Barahona-Ríos, Saman Zadtootaghaj, Nabajeet Barman

机构 * Sony Interactive Entertainment（索尼互动娱乐） 纠错

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

AI总结 研究在代理驱动游戏QA中用VLMs检测几何裁剪异常，通过自定义代理收集视觉观察，自动注释提供标签，在零样本提示下对六个VLMs基准测试，分析对提示变体的敏感性，结果显示VLMs适合作多阶段QA管道的高召回候选过滤器。

Thinking in Video: Can Video Generators Really Reason About the Real World?

视频中的思考：视频生成器真的能对现实世界进行推理吗？

Yongheng Zhang, Guang Yang, Ruihan Hou, Qiguang Chen, Ziang Liu, Xiaolong Liu, Manman Zhang, Yanchao Hao, Zheng Wei, Hao Wu, Libo Qin, Peishan Dai, Yinghui Li, Di Yin, Xing Sun

机构 * Central South University（中南大学） ； Tencent（腾讯） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 探讨视频生成器能否对现实世界推理，引入因果生成双判断（CGDJ）评估，发现开源模型无明确因果感知却有合理动态，先进闭源系统推理与生成一致性有限，还揭示了视听失调问题。

Stop Thinking, Start Looking: Efficient Post-Training for Multimodal Document Question Answering via Reasoning-Free Alignment

停止思考，开始观察：通过无推理对齐实现多模态文档问答的高效训练后优化

Harikrishnan P M, Goutham Vignesh, Ganesh Parab, Saisubramaniam Gopalakrishnan, Vishal Vaddina, Varun V, Rohit Agrawal

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究多模态文档问答中高效训练后优化问题，提出感知 - RFT 框架，用组相对策略优化绕过推理令牌直接对齐视觉与基础输出，通过构建变体评估推理必要性，发现启用推理模型有优势，还识别基础差异，表明早期转换可减少训练数据并保持精度。

Comments Accepted at ICML 2026, Workshop on Efficient Multimodal Question Answering (EMM-QA)

Evidence-Backed Video Question Answering

有证据支持的视频问答

Shijie Wang, Honglu Zhou, Ziyang Wang, Ran Xu, Caiming Xiong, Silvio Savarese, Chen Sun, Juan Carlos Niebles

机构 * Salesforce, Palo Alto, CA, USA（Salesforce公司） ； Brown University, Providence, RI, USA（布朗大学） 纠错

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

AI总结 研究视频问答中模型缺乏可视化依据的问题，提出E-VQA任务及ST-Evidence基准，开发数据集ST-Evidence-Instruct，通过微调提高模型表现，为可解释的视频理解建立基线。

Journal ref ECCV 2026

Technical Report on the CVPR 2026@AdvML Workshop Challenge

关于CVPR 2026@AdvML研讨会挑战赛的技术报告

Tianyuan Zhang, Zonglei Jing, Jiangfan Liu, Ligong Zhang, Ke Ma, Chengzhi Sun, Xiaohai Xu, Zhirui Zhang, Qianqian Xu, Qingming Huang, Hanyu Fang, Junhua Liu, Zheng Wang, Xiaoliang Liu, Yuanbo Li, Shuai Gui, Bin Wang, Menghe Zheng, Jing Nie, Hanyang Meng, Zeyang Zhang, Xiang Zhang, Yongxuan Zhu, Rui Ding, Hainan Li, Yongkang Zhang, Zhilei Zhu, Xianglong Kong, Jin Hu, Zonghao Ying, Yisong Xiao, Lei Chen, Haotong Qin, Jiakai Wang, Aishan Liu, Ruikai Li, Julia Karbing, Yinpeng Dong, Zhenfei Yin, Shao Jing, Xia Hu, Jingyi Xu, Juntao Dai, Xinyun Chen, Vishal M. Patel, Xianglong Liu, Dawn Song, Alan Yuille, Philip H. S. Torr, Dacheng Tao

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Tongji University（同济大学） ； iFLYTEK Co., Ltd.（科大讯飞股份有限公司） ； Anhui Laboratory for Safe Artificial Intelligence in the Yangtze River Delta（长三角安全人工智能安徽实验室） ； Wenzhou Business College（温州商学院） ； Jiangnan University（江南大学） ； Guangzhou City University of Technology（广州理工学院） ； Inceptio Technology（智元机器） ； Institute of Dataspace（数据空间研究所） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； BAAI（北京智源人工智能研究院） ； Meta ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 介绍CVPR 2026@AdvML研讨会针对自动驾驶VLAs的对抗性多模态攻击挑战赛，基于多视图视觉问答，参赛者要生成对抗图像和文本扰动。阐述任务设计等，研究领先提交作品发现后缀惩罚等模式，为多模态自动驾驶系统相关工作提供参考。

LaGuadia: Language-Guided Adaptive Distillation from Pathology Foundation Models

拉瓜迪亚：基于病理学基础模型的语言引导自适应蒸馏

Gangsu Kim, Won-Ki Jeong

机构 * College of Informatics, Korea University（韩国大学信息学院） 纠错

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

AI总结 研究针对病理学基础模型计算成本高问题，提出拉瓜迪亚框架，通过多阶段流程，在临床语言指导下整合多模型知识，进行自适应蒸馏。实验表明其87M参数学生模型性能出色，凸显临床语言对构建高效可靠数字病理系统的作用。

Healthier LLMs: Retrieval-Augmented Generation for Public Health Question Answering

更健康的语言模型：用于公共卫生问答的检索增强生成

Felix Feldman, Joshua Harris, Timothy Laurence, Leo Loman, Ollie Higgins, Fan Grayson, Poonam Soma, Bethany Pace-Bonello, Michael Borowitz, Toby Nonnenmacher

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对大型语言模型在公共卫生问答受幻觉等限制的问题，采用检索增强生成方法，通过扩展基准并系统评估检索与生成选择，比较多种检索方式，引入评判方法，突出检索对可靠公共卫生问答的作用并提供实用指导。

Comments 19 Pages, 14 Main Text Pages, 6 Figures

Harrison.Rad 1.5 Technical Report: A radiology foundation model that can draft reports from images, priors and clinical context

哈里森.Rad 1.5技术报告：一种可根据图像、先验知识和临床背景起草报告的放射学基础模型

Suneeta Mall, Vladimir Nekrasov, Ashnil Kumar, Sajith Karunasena, Aiden Nibali, Alix Bird, Mateo Diaz Shine, Jarrel Seah

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

AI总结 研究针对放射科报告积压问题，提出HR1.5多模态大语言模型，通过三阶段训练，用特定评分框架评估，该模型是唯一达模拟FRCR及格标准的系统，在多方面准确率最高，还研究了可解释性等以支持临床应用评估。

MedStreamBench: A Time-Aware Benchmark for Streaming and Proactive Medical Video Understanding

MedStreamBench: 面向流式与主动式医疗视频理解的时间感知基准

Yuan Wang, Shujian Gao, Songtao Jiang, Zhengyu Hu, Zuozhu Liu

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出MedStreamBench基准，通过时间受限证据窗口和主动监控设置，评估模型在流式与主动式医疗视频理解中的回答时机与正确性，发现离线识别与时间感知决策间存在显著差距。

Comments 10 Pages, 5 Figures