视觉大模型 / VLM

FusionRS: A Large-Scale RGB-Infrared-Style Remote Sensing Dataset for Cross-Modal Vision-Language Learning

FusionRS: 用于双模态视觉-语言基础模型的大规模RGB-红外遥感数据集

Jiaju Han, Ben Zhang, Xuemeng Sun, Qike Zhang, Yuxian Dong, Dingyi Lu, Chengyin Hu, Luwei Yang, Fengyu Zhang, Yiwei Wei, Jiujiang Guo

机构 * China University of Petroleum-Beijing at Karamay（中国石油大学（北京）克拉玛依校区） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对遥感视觉-语言模型缺乏红外数据的问题，提出首个大规模RGB-红外-文本数据集FusionRS，通过翻译RGB图像为红外风格并配以红外感知描述，训练双模态基础模型，提升RGB-红外对齐和双模态字幕生成性能。

TOPReward: Token Probabilities as Hidden Zero-Shot Rewards for Robotics

TOPReward: 令牌概率作为机器人学中的隐式零样本奖励

Shirui Chen, Cole Harrison, Ying-Chun Lee, Angela Jin Yang, Zhongzheng Ren, Lillian J. Ratliff, Jiafei Duan, Dieter Fox, Ranjay Krishna

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究所） ； Amazon（亚马逊） ； 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 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 TOPReward通过利用预训练视频视觉-语言模型的令牌概率，提供高效的零样本奖励估计，显著提升机器人任务进度评估的性能和泛化能力。

ViMax: Agentic Video Generation

ViMax: 智能体视频生成

Lingxuan Huang, Sizhe He, Hengji Zhou, Liqiang Nie, Lianghao Xia, Chao Huang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出ViMax框架，通过多智能体协作实现长视频生成，利用分层叙事引擎和视觉一致性机制，保证叙事连贯性和视觉一致性。

Comments 20 pages, 13 figures

PivotMerge: Bridging Heterogeneous Multimodal Pre-training via Post-Alignment Model Merging

PivotMerge: 通过后对齐模型融合弥合异构多模态预训练

Zibo Shao, Baochen Xiong, Xiaoshan Yang, Yaguang Song, Qimeng Zhang, Haifeng Chen, Changsheng Xu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Data Science and Artificial Intelligence Research Institute, China United Network Communications Group Co., Ltd.（中国联合网络通信集团有限公司数据科学与人工智能研究院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出PivotMerge框架，通过后对齐模型融合技术，解决多模态预训练中跨模态对齐能力整合问题，提升模型统一语义空间的构建效果。

GrAInS: Gradient-based Attribution for Inference-Time Steering of LLMs and VLMs

GrAInS：基于梯度的大语言模型和视觉语言模型推理时引导方法

Duy Nguyen, Archiki Prasad, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；LLaVA(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究针对推理时引导LLMs和VLMs的方法局限，提出GrAInS。该方法基于梯度归因识别关键令牌构建引导向量，推理时调整激活。实验显示其性能优于微调及现有基线，能在保持模型流畅性和通用能力的同时提升多项指标。

Comments Accepted to ACL 2026

ToDMA: Large Model-Driven Massive Token Communications for Semantic Multiple Access

ToDMA：用于语义多址接入的大模型驱动海量令牌通信

Li Qiao, Mahdi Boloursaz Mashhadi, Zhen Gao, Robert Schober, Deniz Gündüz

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； University of Surrey（Surrey大学） ； Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nurnberg（埃森哲-亚琛工业大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出ToDMA，一种大模型驱动的语义多址接入方案，将无源随机接入与上下文感知令牌处理结合，用于海量令牌通信。通过压缩感知检测令牌及估计信道状态信息，利用上下文模型恢复冲突令牌，能降低接入延迟并保持令牌恢复与语义重建质量。

Comments Submitted to IEEE journals

RGB-Pointmap Pretraining for Unified 3D Scene Understanding

对比语言-彩色点图预训练用于统一3D场景理解

Ye Mao, Weixun Luo, Ranran Huang, Junpeng Jing, Krystian Mikolajczyk

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：visual question answering(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 提出UniScene3D，一种基于Transformer的编码器，通过多视图彩色点图联合建模外观和几何，并引入跨视图几何对齐和接地视图对齐，在少样本和任务特定微调中达到SOTA。

Comments 19 Pages, ECCV 2026 Accepted

3D-RFT: Reinforcement Fine-Tuning for Video-based 3D Scene Understanding

3D-RFT：基于视频的3D场景理解的强化微调

Xiongkun Linghu, Jiangyong Huang, Baoxiong Jia, Siyuan Huang

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

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出3D-RFT框架，将可验证奖励的强化学习（RLVR）扩展到视频3D感知与推理，通过直接优化评估指标（如3D IoU和F1分数）提升性能，4B模型超越8B模型。

Comments Accepted at ICML 2026. Project page: https://3d-rft.github.io/

OpenVTON-Bench: A Large-Scale High-Resolution Benchmark for Controllable Virtual Try-On Evaluation

OpenVTON-Bench：用于可控虚拟试穿评估的大规模高分辨率基准

Jin Li, Tao Chen, Kai Wen, Siqi Yin, Shuai Jiang, Weijie Wang, Jingwen Luo, Chenhui Wu

机构 * Renxing Intelligence, Hangzhou, China ； Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China（杭州电子科技大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出OpenVTON-Bench，包含约10万对高分辨率图像，通过DINOv3聚类和Gemini描述构建，并设计多模态评估协议，沿五个维度衡量试穿质量，与人类判断高度一致。

Comments Under review for the NeurIPS 2026 Datasets and Benchmarks Track

HANDOFF: Humanoid Agentic Task-Space Whole-Body Control via Distilled Complementary Teachers

HANDOFF: 通过蒸馏互补教师实现人形机器人任务空间全身控制

Lizhi Yang, Junheng Li, Nehar Poddar, Yiling Hou, Gio Huh, Robert Griffin, Georgia Gkioxari, Aaron Ames

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； The Institute for Human & Machine Cognition（人机认知研究院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出HANDOFF框架，通过多教师KL蒸馏和上下文门控机制，将全身运动跟踪、行走和跌倒恢复三个专家策略融合为混合专家学生策略，实现基于紧凑显式接口的全身控制，在Unitree G1上达到先进的速度跟踪性能并扩展了操作工作空间。

Comments 22 pages, 9 figures, Project page: https://lzyang2000.github.io/HANDOFF/

Enhancing Video Representations with Spatiotemporal-Semantic Residual to Mitigate Hallucinations in Video Large Multimodal Models

增强视频表示中的时空语义残差以缓解视频大型多模态模型中的幻觉

Yuansheng Gao, Jinman Zhao, Tong Zhang, Xingguo Xu, Wenbin Xing, Han Bao, Zonghui Wang, Wenzhi Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出ViSSRes方法，通过轻量级MLP网络学习视频表示的残差，从时空和语义一致性优化，在推理时仅需单次前向传播，有效降低幻觉率并提升视频理解性能。

Comments Preprint

OccDirector: Language-Guided Behavior and Interaction Generation in 4D Occupancy Space

OccDirector：基于语言的4D占用空间中行为与交互生成

Zhuding Liang, Tianyi Yan, Dubing Chen, Jiasen Zheng, Huan Zheng, Cheng-zhong Xu, Yida Wang, Kun Zhan, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau, Macau, China（SKL-IOTSC、CIS、澳门大学、澳门、中国） ； Li Auto Inc, Beijing, China（Li Auto Inc、北京、中国） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出OccDirector框架，通过自然语言生成4D占用空间动态，解决复杂多代理交互生成问题，引入多级语言指令数据集和评估基准，实现语言驱动的行为编排。

A Highly Efficient Diversity-based Input Selection for DNN Improvement Using VLMs

一种基于多样性的高效输入选择方法用于通过VLMs改进DNN

Amin Abbasishahkoo, Mahboubeh Dadkhah, Lionel Briand

机构 * School of EECS, University of Ottawa（电气与计算机工程系，渥太华大学） ； Research Ireland Lero centre for software, University of Limerick（软件研究中心，利默里克大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于概念的多样性（CBD）方法，利用视觉语言模型高效改进DNN，通过混合输入选择策略在大规模数据集上实现高效且有效的性能提升。

EvoTale: Continual Character Customization for Expanding Story Worlds

持久故事世界模拟与连续角色定制

Jinlu Zhang, Qiyun Wang, Baoxiang Du, Jiayi Ji, Jing He, Rongsheng Zhang, Tangjie Lv, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； Fuxi AI Lab, Netease Inc.（福克斯AI实验室，网易公司） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出EverTale，通过统一LoRA模块实现连续角色自定义，引入质量门和区域聚焦采样策略，提升多角色视觉叙事的准确性和一致性。

Exploring Instruction Data Quality for Explainable Image Quality Assessment

探索可解释图像质量评估的指令数据质量

Yunhao Li, Sijing Wu, Jun Jia, Kang Fu, Qi Jia, Yucheng Zhu, Wei Sun, Guangtao Zhai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对可解释图像质量评估任务，提出Q-Selector数据选择框架，仅用10%训练数据就达到全数据微调的102.1%和103.7%性能，证明指令数据存在冗余。

Multimodal Ambivalence and Hesitancy Recognition via Cross-Attention and Gated Fusion

通过交叉注意力和门控融合进行多模态矛盾与犹豫识别

Oussama Berhili, Yassine Ouzar, Larbi Boubchir

机构 * University of Paris 8（巴黎第八大学） ； LIASD Laboratory（LIASD实验室） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 为ECCV 2026的ABAW11挑战赛开发多模态框架，用预训练编码器提取多模态特征，建立单模态基线，在此基础上提出含交叉注意力和门控融合的多模态架构，验证集宏F1达0.7394，提升显著。

Latent Denoising Improves Visual Alignment in Large Multimodal Models

潜在去噪提升大多模态模型的视觉对齐

Dhruv Parikh, Jacob Fein-Ashley, Rajgopal Kannan, Viktor Prasanna

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； DEVCOM ARL Army Research Office（DEVCOM ARL陆军研究办公室） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出通过潜在去噪框架改进大多模态模型的内部视觉特征对齐和多模态理解，采用掩码和高斯噪声混合腐蚀视觉token，并利用解码器恢复教师特征，提升模型在分布偏移下的鲁棒性。

Comments ACM MM 2026

PatchAlign3D: Local Feature Alignment for Dense 3D Shape Understanding

PatchAlign3D: 本地特征对齐用于密集3D形状理解

Souhail Hadgi, Bingchen Gong, Ramana Sundararaman, Emery Pierson, Lei Li, Peter Wonka, Maks Ovsjanikov

机构 * École polytechnique（巴黎政治学院） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； KAUST（王国立阿联酋科技大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 PatchAlign3D通过点云直接生成语言对齐的片段特征，实现高效零样本3D部分分割，优于传统渲染方法。

Comments CVPR 2026. Project website: https://souhail-hadgi.github.io/patchalign3dsite/

Teaching Video Generators to Remember: Eliciting Dynamic Memory for Out-of-Sight State Evolution

教会视频生成器记忆：为不可见状态演化引出动态记忆

Tianshuo Xu, Yichen Xie, Depu Meng, Chensheng Peng, Quentin Herau, Bo Jiang, Yihan Hu, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition（应用直觉） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对视频生成模型在观测中断时状态冻结的问题，提出ReMind框架，通过面向记忆的数据构建、事件感知训练和缓存适配，利用KV缓存机制实现动态记忆，在STEVO-Bench和恢复任务上取得最佳成绩。

Wavelet Phase Diffusion for Structurally and Semantically Consistent Sim-to-Real Translation

用于结构和语义一致的模拟到真实翻译的小波相位扩散

Kaiwen Wang, Frank Bieder, Yinzhe Shen, Carlos Fernandez, Jan-Hendrik Pauls, Omer Sahin Tas

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 研究模拟到真实翻译中弥合合成与真实域外观差距并保持结构语义一致的问题，提出小波相位扩散方法，通过双树复小波包变换域操作及低频随机化，在未配对数据训练，提升了图像和视频翻译的真实感与一致性。

Comments Project Page: https://kit-mrt.github.io/Wavelet-Phase-Diffusion/

Agentic Real2Sim: Physics-based World Modeling with Vision-Language Agents

智能体真实到模拟：使用视觉语言智能体进行基于物理的世界建模

Guanxiong Chen, Qianjun Xia, Jiawei Peng, Heng Zhang, Bole Ma, Justin Qian, Ziyi Jiao, Bingyang Zhou, Luoxin Ye, Kaifeng Zhang, Kunyi Wang, Weijia Zeng, Yunuo Chen, Pengzhi Yang, Ziqiu Zeng, Siyuan Luo, Huamin Wang, Chao Liu, Alan Yuille, Fan Shi, Changxi Zheng, Yunzhu Li, Chenfanfu Jiang, Peter Yichen Chen

机构 * University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Style3D（无合适对应中文名） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对机器人与物体交互的真实到模拟转换难题，提出智能体真实到模拟框架，利用视觉语言智能体进行广义物理世界建模，能转换真实记录为可模拟孪生体，在多场景评估效果良好，成本低，可用于下游机器人任务。

Comments Authorship change

GeoTrace: Geometry-Aware Trajectory Token Compression for Video Large Language Models

GeoTrace：用于视频大语言模型的几何感知轨迹令牌压缩

Guohuan Xie, Mengqi Lei, Chuan Shi, Wei Bao, Yue Gao, Siqi Li

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对Video LLMs视觉令牌多致效率受限问题，提出GeoTrace框架，通过CFPA和TCRC分别处理骨架与残差令牌，经实验评估证明该框架在多模型架构和场景下有效，能在大幅减少计算量时保留高比例性能。

Comments Withdrawn by the authors due to an incomplete internal approval process

Show Me Examples: Inferring Visual Concepts from Image Sets

展示示例：从图像集合中推断视觉概念

Nick Stracke, Kolja Bauer, Stefan Andreas Baumann, Miguel Angel Bautista, Josh Susskind, Björn Ommer

机构 * Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出VICIS任务评估视觉语言模型从图像集合中推断共享概念的能力，并设计训练框架与架构，使模型能提取概念嵌入并生成与查询一致的新图像。

Comments for code, view https://github.com/CompVis/set-learner

H-Adapter: Pose-Robust Hairstyle Transfer via Attention-Derived, Source-Aligned Hair Masks

H-Adapter: 通过注意力导出的源对齐头发掩码实现姿态鲁棒的发型迁移

Seulgi Jeong, Yunseong Cho, Sanghun Park

机构 * SNOW Corp.（SNOW公司） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出H-Adapter，利用区域特定损失解耦头发与非头发目标，导出源对齐头发编辑掩码引导扩散修复，实现大姿态差异下的鲁棒发型迁移，在FID、FID_CLIP和CLIP-I指标上取得最优。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project page: https://sanghunpark.github.io/hadapter_page/

RhinoVLA Technical Report

RhinoVLA 技术报告

Huixi Technology, :, Chen Zhang, Chenyang Zhou, Guanglei Ding, Guanghui He, Haibin Gao, Jiajia Chen, Jianyong Zhang, Lianyi Yu, Ningyi Xu, Ping Xu, Qingchen Li, Yingjun Hu, Yijia Zhang, Yuxi Liu

机构 * Huixi Intelligence（慧溪智能） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 针对边缘硬件上VLA模型部署延迟问题，提出RhinoVLA，通过令牌高效骨干、连续动作专家和统一接口实现实时闭环控制，在Huixi R1上达到11.69 Hz推理速度。

GTASA: Ground Truth Annotations for Spatiotemporal Analysis, Evaluation and Training of Video Models

GTASA：用于视频模型空间时间分析、评估和训练的地面真实标注

Nicolae Cudlenco, Mihai Masala, Marius Leordeanu

机构 * Institute of Mathematics of the Romanian Academy（罗马尼亚科学院数学研究所） ； National University of Science and Technology Politehnica Bucharest（布加勒斯特理工大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出GTASA，一种包含多主体视频的标注数据集，通过空间关系图和事件级时间映射，验证了其在视频模型训练和评估中的优势。

FMMC: Harnessing the Power of Foundation Models for Accurate Material Classification

利用基础模型提升材料分类的准确性

Qingran Lin, Fengwei Yang, Chaolun Zhu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Duke University（杜克大学） ； Waseda University（早稻田大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种利用基础模型克服数据限制并提升分类准确性的新框架，通过生成高质量数据集和融合视觉语言模型先验知识，有效提高材料分类性能。

UniVideo: Unified Understanding, Generation, and Editing for Videos

UniVideo：视频的统一理解、生成与编辑

Cong Wei, Quande Liu, Zixuan Ye, Qiulin Wang, Xintao Wang, Pengfei Wan, Kun Gai, Wenhu Chen

机构 * University of Waterloo（多伦多大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手技术团队） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出UniVideo框架，采用双流设计，结合多模态大语言模型与多模态DiT进行视频生成等任务。统一多种视频任务于单范式，实验表明其性能出色，还支持任务组合与能力迁移，且发布了模型和代码。

Comments Project Website https://congwei1230.github.io/UniVideo/

Ask-to-Clarify: Resolving Instruction Ambiguity through Multi-turn Dialogue

Ask-to-Clarify: 通过多轮对话解决指令歧义

Xingyao Lin, Xinghao Zhu, Tianyi Lu, Guojin Zhong, Sicheng Xie, Hui Zhang, Xipeng Qiu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院） ； Mechanical Systems Control Lab, UC Berkeley, California, USA（伯克利机械系统控制实验室） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Ask-to-Clarify框架，通过多轮对话解决指令歧义问题，结合视觉语言模型和扩散模型，采用两阶段知识绝缘策略训练，实现多任务中更高效的协作式具身代理。

Comments Accepted by IROS 2026

CoDoL: Conditional Domain Prompt Learning for Out-of-Distribution Generalization

CoDoL：用于分布外泛化的条件域提示学习

Min Zhang, Yuyin Wang, Zhongxiang Dai, Zhikang Chen, Jie Zhou, Miao Liu, Sen Cui

机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； The University of Oxford（牛津大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对基于提示的CLIP方法存在的文本描述不准确、视觉语言嵌入对齐有限问题，提出CoDoL方法，利用域信息形成提示，还提出DMN生成输入条件令牌，实验验证其在分布外泛化的有效性。

Comments Accepted to TMLR 2026