视觉大模型 / VLM

EG-VQA: Benchmarking Verifiable Video Question Answering with Grounded Temporal Evidence

EG-VQA: 基于接地时间证据的可验证视频问答基准

Linpeng Huang, Weixing Chen, Zexin Chen, Yang Liu, Liang Lin

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

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

AI总结 提出EG-VQA基准，通过细粒度时间证据标注和EG-F1指标，揭示视频大模型在答案正确性与证据定位之间的差距，并引入EG-Reasoner模型弥合这一差距。

Attention-Spectrum Regularization for Replay-Free Continual Multimodal LLMs

注意力谱正则化：无回放的连续多模态大语言模型

Chuangxin Zhao, Canran Xiao, Siyuan Ma, Mengyao Lyu, Yanbiao Ma, Jun Xia, Guiguang Ding, Yang Liu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出注意力谱正则化（ASR），一种无回放的连续学习框架，通过存储技能级交叉注意力原型分布并施加谱正则化约束，有效缓解多模态大语言模型在连续微调中的灾难性遗忘。

Chains That See, Answers That Don't: A Multi-Aspect Evaluation Recipe for Forced Chain-of-Thought on Video-MME

看得见的链，答不出的答案：针对视频MME上强制思维链的多方面评估方案

Zhichao Fan, Yanhang Li, Zexin Zhuang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Northeastern University（东北大学） ； Southern Methodist University（南卫理公会大学） 纠错

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

AI总结 提出三探针评估方案检验强制思维链在视频问答中的可靠性，应用于Qwen2.5-VL发现思维链强依赖视频但未提升准确率，甚至在小模型上导致下降。

Comments 10 pages, 5 figures. To appear at The 2nd Workshop on Evaluation for Multimodal Generation @ SIGIR 2026 (EvalMG '26)

SPARC: A Multi-Agent System for Electrical Circuit Question Answering

SPARC：用于电路问答的多智能体系统

Mushtari Sadia, Zhenning Yang, Umme Habiba Lamia, Nishat Shawrin, Ang Chen, Amrita Roy Chowdhury

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学） 纠错

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

AI总结 提出SPARC多智能体系统，通过可执行的物理仿真程序进行推理，在电路问答任务上实现83%准确率，较基线提升高达58%。

Semantic-Anchored Evidential Fusion for Domain-Robust Whole-Slide Survival Analysis

语义锚定证据融合用于域鲁棒的全切片生存分析

Yucheng Xing, Ling Huang, Pei Liu, Jingying Ma, Jiaqing Xu, Kai He, Mengling Feng

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Hunan University（湖南大学） 纠错

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

AI总结 提出SAEFS框架，通过视觉问答提取语义锚点，结合双流证据提取和狄利克雷主观逻辑建模不确定性，实现跨域零样本生存分析，平均C-index提升10.2%。

ProcessThinker: Enhancing Multi-modal Large Language Models Reasoning via Rollout-based Process Reward

ProcessThinker: 通过基于展开的过程奖励增强多模态大语言模型推理

Jingpei Wu, Xiao Han, Weixiang Shen, Boer Zhang, Zifeng Ding, Volker Tresp

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Mina AI ； Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI (relAI)（康拉德·楚泽可靠人工智能卓越学校（relAI）） 纠错

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

AI总结 提出ProcessThinker，一种无需显式过程奖励模型的后训练方法，通过步骤标记格式和基于展开的过程奖励，为多步推理提供密集的步骤级奖励，提升多模态推理一致性。

Comments Accepted at ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models. 7 pages, 1 figure

Robust-U1: Can MLLMs Self-Recover Corrupted Visual Content for Robust Understanding?

Robust-U1: MLLMs能否自我恢复受损视觉内容以实现鲁棒理解？

Jiaqi Tang, Jianmin Chen, Youyang Zhai, Wei Wei, Runtao Liu, Mengjie Zhao, Xiangyu Wu, Qingfa Xiao, Qifeng Chen

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 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出Robust-U1框架，通过监督微调、强化学习和多模态推理，使多模态大模型具备显式视觉自恢复能力，在真实和对抗性损坏下达到最先进鲁棒性。

Comments Accepted by ICML 2026

ArmorOCR: Grounded Adversarial Visual Perception via Observation-Transferred Self-Distillation

ArmorOCR：基于观测迁移自蒸馏的 grounded 对抗性视觉感知

Linhan Cao, Siyuan Li, Jun Lan, Liangbo He, Guannan Li, Xiaolei Huang, Jun Jia, Shuheng Zhou, Huijia Zhu, Weiqiang Wang, Wei Sun

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

AI总结 本文提出ArmorOCR两阶段训练框架，结合OPSD与GRPO，推出含390幅图像的AdvSpot基准，可提升对抗性OCR感知能力并保留通用OCR性能

DeepWeaver: Bridging the Evidence Synthesis Gap in Open-Ended Question Answering

DeepWeaver：弥合开放域问答中的证据合成鸿沟

Xujia Wang, Yizhe Zhang, Bin Xu, Lei Hou, Juanzi Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对开放域问答中检索与生成间的证据合成鸿沟，提出DeepWeaver框架，通过Thought Block Chains编织证据，在LoQA和DeepResearch Bench基准上提升了问答的内容、引用及见解质量。

Comments 49 pages, 6 figures

What You Ask is What You Ground: Bridging Question Intent to Temporal Evidence for Grounded VideoQA

你所问即你所定位：连接问题意图与时序证据以实现定位视频问答

Jinhwan Seo, Kyubeom Han, Jumin Lee, Junhyug Noh, Sung-eui Yoon

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Ewha Womans University（梨花女子大学） 纠错

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

AI总结 针对定位视频问答中问题不变定位的失效模式，提出GroundFormer模型，通过可学习通信令牌、因子化MIL交叉注意力等技术，在NExT-GQA和STAR数据集上实现最优性能，提升时序定位的问题区分性。

Comments Accepted at ECCV2026. Code: https://github.com/jinhseo/GroundFormer. Project page: https://jinhseo.github.io/groundformer/groundformer.html

VideoGAIA: A Benchmark for General AI Assistants on Agentic Video Understanding

VideoGAIA：面向通用人工智能助手的智能体视频理解基准

Fan Zhang, Guangming Yao, Jinyang Wu, Hao Wu, Zheng Lian, Xinyu Geng, Jingdong Chen, Yi Yuan, Pheng-Ann Heng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tongji University（同济大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 VideoGAIA是面向通用AI助手的智能体视频理解基准，构建多轮工具增强交互任务，现有MLLMs在其上准确率不足60%，可评估下一代模型并推动相关转型。

Can Language Models Understand mmWave Data? Benchmarking Large Language Models for mmWave Radar-Based Human Understanding

语言模型能否理解毫米波数据？基于毫米波雷达的人类理解任务对大语言模型进行基准测试

Jeongwan Shin, Jaehyeon Kim, Donguk Ko, Jaeho Choi

机构 * DGIST（大邱庆北科学技术院） ； KAIST（韩国科学技术院） ； InnoCORE LLM 纠错

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

AI总结 本研究针对毫米波数据与大语言模型融合的研究空白，构建首个毫米波人类感知基准mmWave-QA，评估LLMs在该任务上的零样本推理潜力与视觉退化下的鲁棒性，为相关研究奠定基础。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Findings, 2026

CapProbe: Evaluating Detailed Image Captions via Full-Scene Dense Question Answering

CapProbe：通过全场景密集问答评估详细图像描述

Mouxiao Huang, Qiangyu Yan, Borui Jiang, Han Shu

机构 * Huawei Technologies（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 CapProbe是用于评估VLMs生成的详细图像描述的全场景密集问答基准，通过区域对齐的事实核查，揭示了13个VLMs的覆盖差距、能力-效率权衡及遗漏的失败模式，相关资源将很快发布。

Omni2LoRA: Coherence-Preserving Parametric Memory for Efficient Omni Language Models

Omni2LoRA：用于高效全模态语言模型的保持一致性的参数化存储器

Puneet Mathur, Manan Suri, Dinesh Manocha

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

AI总结 Omni2LoRA是一种保持一致性的参数化存储器压缩框架，通过优化秩分配策略提升全模态语言模型效率，在视听问答任务中优于多种基线，大幅缩短推理时间。

Towards Researcher Agents for Knowledge-Graph Question Answering

面向知识图谱问答的研究者智能体

Tommaso Soru, Abdulsobur Oyewale

机构 * Liber AI Research（Liber AI研究院） 纠错

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

AI总结 本研究提出研究者智能体式文本转SPARQL系统，在DBpedia上迭代优化后，其在2025年DBpedia验证集上总体准确率达0.22，发现瓶颈在谓词选择，建议基准采用多指标评分。

Comments Second International TEXT2SPARQL Challenge, co-located with Text2KG at ESWC 2026

SciQNet: Two-Stage Multimodal Adaptation for Scientific Image Quality Assessment

SciQNet：面向科学图像质量评估的两阶段多模态适配框架

Yin-Loon Khor, Yi-Jie Wong, Jing Jie Tan, Ming Jie Lee

机构 * Universiti Malaya（马来亚大学） ； Universiti Tunku Abdul Rahman（拉曼大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出SciQNet两阶段多模态适配框架，在ICME 2026科学图像质量评估挑战赛评分赛道获第2，模型在SIQA-S、SIQA-U等指标表现优异，证实预训练数据相关性的重要性。

CodeShrink: Adaptive Visual Compression for Efficient Multimodal Code Understanding

CodeShrink：面向高效多模态代码理解的自适应视觉压缩

Wenxin Tang, Jingyu Xiao, Zhenyu Liu, Zipeng Xie, Junliang Liu, Wang Luo, Yuan Jiang, Yintong Huo, Michael Lyu

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

AI总结 CodeShrink是含无空白渲染、自适应压缩配置、主导令牌选择的自适应视觉压缩框架，可减少代码理解的视觉令牌用量，在三类代码任务上优于基线。

Regularizing modality contribution drift in multimodal continual learning

多模态持续学习中模态贡献漂移的正则化

Zhen Zhang, Jielei Chu, Bin Liu, Tianrui Li

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University（西南交通大学计算机与人工智能学院） 纠错

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

AI总结 针对多模态持续学习中的模态贡献漂移问题，提出含基于重放和无重放版本的CMCDR方法，经实验验证其通用性与有效性。

VLD-RAG: Agentic Vision-Language Retrieval-Augmented Generation for Long, Visually-Rich Multi-Page Documents

VLD-RAG：用于长的、视觉丰富的多页文档的智能视觉语言检索增强生成

Seonok Kim

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

AI总结 研究针对视觉丰富的长文档问答的多模态检索增强生成，提出VLD-RAG框架，构建多模态索引并采用混合检索策略，经智能体工作流程协调，在相关基准上提升了证据页面检索及问答表现，凸显协调验证与混合检索的重要性。

Pathologist Attention-Aligned Report Generation for Prostate Histopathology

用于前列腺组织病理学的病理学家注意力对齐报告生成

Ruoyu Xue, Suryakant Singh, Souradeep Chakraborty, Pierre Marza, Oksana Yaskiv, Constantin Friedman, Natallia Sheuka, Paul Friedman, Bharat Ramlal, Beatrice Knudsen, Rajarsi Gupta, Joel Saltz, Prateek Prasanna, Gregory Zelinsky, Dimitris Samaras

机构 * Department of Computer Science, Stony Brook University（纽约州立大学石溪分校计算机科学系） ； Department of Biomedical Informatics, Stony Brook University（纽约州立大学石溪分校生物医学信息学系） ； Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Gustave Roussy, INSERM, IHU PRISM, Cancer Data Science Unit（巴黎萨克雷大学、中央理工高等电力学院、古斯塔夫·鲁西研究所、法国国家健康与医学研究院、PRISM综合大学医院、癌症数据科学单元） ； Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, MICS Laboratory（巴黎萨克雷大学、中央理工高等电力学院、MICS实验室） ； Department of Pathology and Laboratory Medicine, Northwell Health Laboratories（诺斯韦尔健康实验室病理与检验医学部） ； Department of Pathology, University of Utah School of Medicine（犹他大学医学院病理系） ； Department of Psychology, Stony Brook University（纽约州立大学石溪分校心理学系） 纠错

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

AI总结 研究将人类注意力引入前列腺病理报告生成模型训练，收集多模态数据集，通过注意力对齐损失微调模型，在两个模型上评估，在报告生成和视觉问答任务中取得较好效果，模型注意力图与病理学家注意力更对齐。

Comments 11 pages, 4 figures, accepted for publication at the 29th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI 2026)

Searching Videos as Trees: Self-Correcting Agents for Grounded Long Video QA

将视频搜索为树：用于有基础的长视频问答的自校正智能体

Ce Zhang, Ziyang Wang, Yulu Pan, Oluwatumininu Oguntola, Pranav Wagh, Qiyu Wu, Hiromi Wakaki, Mohit Bansal, Gedas Bertasius

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Sony（索尼） 纠错

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

AI总结 研究有基础的长视频问答问题，提出VideoTreeSearch框架，通过构建自适应时间树及可学习的离散操作让智能体导航，经监督微调与强化学习训练，在多个基准测试中表现出色，证明自校正分层搜索是关键机制。

Beyond the Leaderboard: Design Lessons for Trustworthy Multimodal VQA

超越排行榜：可信多模态视觉问答的设计经验教训

Sushant Gautam, Vajira Thambawita, Michael A. Riegler, Pål Halvorsen, Steven A. Hicks

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

AI总结 以MediaEval Medico 2025为案例，分析九个多模态问答系统，发现预训练主干的参数高效适应虽有挑战性能，但答案提升未转化为完整临床推理，结构化推理等方法更可靠，结果促使多方面改进，支持可信多模态医疗保健人工智能。

Comments Accepted for presentation at the 39th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (IEEE CBMS 2026) as a regular paper

CANDI: Contextual Alignment for Niche Domains Question Answering

CANDI：特定领域问答的上下文对齐

Megha Chakraborty, Darssan L. Eswaramoorthi, Het Riteshkumar Shah, Madhur Thareja, Michelle A Ihetu, Harshul Raj Surana, Kaushik Roy, Amit Sheth

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

AI总结 研究针对专业领域大语言模型评估问题，提出CANDI-QA数据集，含两类问答对。评估多种语言模型，给出MTSS-Net框架。揭示特定领域上下文对齐挑战及当前模型局限，为上下文感知语言模型研究提供关键基准。

TreeSoc: Tree-Structured Dynamic Reasoning and Tool Synergy for Soccer Video Understanding

TreeSoc：用于足球视频理解的树状结构动态推理与工具协同

Thanh-Nhan Vo, Thanh-Khoi Nguyen, Trong-Thuan Nguyen, Trung-Hoang Le, Minh-Triet Tran

机构 * University of Science, VNU-HCM（胡志明市越南国立大学科学大学） 纠错

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

AI总结 针对当代视觉语言模型理解足球视频的挑战，提出TreeSoc框架，通过动态深度优先搜索机制分解查询，支持自适应工具路由，在多个数据集上取得优异成绩，证明其为视频理解的有效范式。

Comments Accepted to ICMV 2026

Switch-Reasoner: Learn When to Think in Multitask Mixtures via Reinforcement Learning

Switch-Reasoner：通过强化学习在多任务混合中学习何时思考

Yiyang Fang, Pei Fu, Jinjie Li, Jian Liang, Wenke Huang, Ruijie Luo, Shaojie Zhang, Jian Luan, Yi R. Fung, Mang Ye

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Xiaomi Inc（小米公司） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型在异构多任务中“先思考后回答”范式的低效及训练后学习何时思考不稳定的问题，提出基于GRPO的Switch-Reasoner框架，通过双层调节机制实现推理模式自适应选择，实验验证其能减少不必要推理并平衡准确率与效率。

MMAgent-R$^2$: Learning to Rerank and Reject for Agentic mRAG

MMAgent-R$^2$：用于智能mRAG的重排与拒绝学习

Tao Zhang, Ziqi Zhang, Zongyang Ma, Yuxin Yang, Bing Li, Chunfeng Yuan, Kang Rong, Fengyun Rao, Jing Lyu, Weiming Hu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（中国科学院复杂系统管理与控制国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Security of Multi-Modal Information（北京多模态信息超智能安全重点实验室） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉团队） ； PeopleAI Inc.（人智公司） ； School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 针对KB-VQA中现有mRAG方法在处理视觉相似实体时的不足，提出MMAgent-R$^2$框架，集成视觉重排和主动拒绝机制，设计复合奖励函数，经GRPO训练实现联合优化，实验证明其在多任务中性能达最优。

Comments Accepted by ECCV 2026

SoccerNet 2026 Challenges Results

SoccerNet 2026挑战结果

Anthony Cioppa, Silvio Giancola, Håkan Ardö, Mohamad Dalal, Jan Held, Jérémie Ochin, Jiayuan Rao, Karen Sanchez, Renaud Vandeghen, Artur Xarles, Olivier Barnich, Albert Clapés, Mathieu Delvaux, Sergio Escalera, Bernard Ghanem, Cédric Hons, Antoine Houet, Sotiris Manitsaris, Tom Michel, Pierre Miralles, Thomas B. Moeslund, Mikael Nilsson, Bogdan Stanciulescu, Marc Van Droogenbroeck, Yanfeng Wang, Weidi Xie, Faisal Altawijri, Mohamed Atef, Semen Budennyy, Vasiliy Chelpanov, Puhua Chen, Yixin Chen, Lechao Cheng, Jianling Chu, Ju-Seong Do, Oleg Durygin, Omar Fetouh, Mirco Fuchs, Youssef Ghallab, Falguni Ghosh, Wonjun Heo, Yufeng Hu, Weixuan Huang, Phuong-Linh Huynh-Ha, Matvey Isupov, Yangguang Ji, Siyuan Jiang, Zhenxiang Jiang, Wonyong Jo, Ho-Young Jung, SeongHeon Kang, MinJae Kim, Youngseon Kim, Jakub Komosa, Artem Konshin, Trung-Hoang Le, Jongmin Lee, Lingling Li, Litao Li, Vadim Linkov, Fang Liu, Haoxuan Ma, Shun Makino, Ismail Mathkour, Konstantin Mitin, Mikhail Moiseev, Takumi Nagaya, Yuki Nakamura, Thanh-Khoi Nguyen, Hoang-Phuc Nguyen, Trong-Thuan Nguyen, Christian Orduz, Kwanyong Park, Fabian Perez, Parthsarthi Rawat, SuHyun Rim, Hoover Rueda-Chacón, Atom Scott, Minori Sugimura, Yuyang Sun, Shengeng Tang, Minh-Triet Tran, Ikuma Uchida, Juan Vanegas, Thanh-Nhan Vo, Jiangtao Wang, Yaxiong Wang, Xiaogang Wang, Ruifeng Wang, Rio Watanabe, Jiali Wen, Yongliang Wu, Di Yang, Xu Yang, Zhuo Yang, Xinyu Ye, Yibo Yu, Zihan Zhai, Yu Zhang, Zhenyu Zhao, Zhun Zhong, Yixi Zhou, Xingyu Zhu, Wenbo Zhu, Julian Ziegler

机构 * University of Liège（列日大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学） ； Spiideo（斯皮迪奥公司） ； Aalborg University（奥尔堡大学） ； SpAItial（斯帕蒂亚尔公司） ； Center for Robotics, Mines Paris, PSL（巴黎矿业学院机器人中心（巴黎文理研究大学）） ； Footovision（Footovision公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学） ； Computer Vision Center（计算机视觉中心） ； EVS Broadcast Equipment（EVS广播设备公司） ； Pioneer Center for Artificial Intelligence（先锋人工智能中心） ； Lund University（隆德大学） ； TAHAKOM（TAHAKOM公司） ； Mohamed Bin Zayed University for Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Sber AI（Sber人工智能公司） ； Salute For Business（Salute For Business公司） ； Intelligent Perception and Image Understanding Lab, Xidian University（西安电子科技大学智能感知与图像理解实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Kyungpook National University（庆北国立大学） ； Leipzig University of Applied Sciences（莱比锡应用科学大学） ； Friedrich-Alexander University Erlangen-Nuremberg（埃尔朗根-纽伦堡大学） ； University of Seoul（首尔大学） ； Shenzhen Institute for Advanced Study, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学深圳高等研究院） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Science, Ho Chi Minh City（胡志明市科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 SoccerNet 2026挑战涵盖五项体育视频理解视觉任务，为每项任务提供数据、协议和基线。众多团队参与，本文介绍任务、评估协议，展示排行榜并总结领先提交内容，记录各任务当前状态。

Comments 40 pages

From Voting to Agent Collaboration: Answer-Type-Aware LLM Pipelines for BioASQ 14b

从投票到智能体协作：用于BioASQ 14b的答案类型感知大语言模型管道

Taeyun Roh, Eunha Lee, Wonjune Jang, Sohyun Chung, Junha Jung, Jaewoo Kang

机构 * Korea University（韩国大学） ； Myongji University（明知大学） ； AIGEN Sciences（爱根科学公司） 纠错

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

AI总结 该研究针对BioASQ 14b任务B提出特定问题类型的大语言模型框架，依据不同问题类型选择不同推理程序，如为是/否问题用片段洗牌等，经初步实验和官方评估，框架性能具竞争力，在第4批次事实性子任务中夺冠，证明相关方法结合的有效性。

Comments 15 pages

EAGLE-360: Embodied Active Global-to-Local Exploration in 360$^\circ$

EAGLE-360: 360°环境中的具身主动全局到局部探索

Jingtao Xu, Zizhuo Lin, Jianwen Sun, Yi Yang, Yawei Luo

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Central China Normal University（华中师范大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大模型在360°全景主动视觉搜索中因极地畸变和连续拓扑建模不足导致的效率低下问题，提出EAGLE-360框架，通过全局先验引导局部探索，结合RoPE Rolling位置编码和GRPO训练，实现近8倍精度提升。

Comments Preprint

InduceKV: Fixed-Footprint Continual Adaptation of Multimodal LLMs via Inducing KV Memories

InduceKV: 通过诱导KV记忆实现多模态大语言模型的固定足迹持续适应

Qianyu Chen, Ziteng Feng, Canran Xiao, Runxuan Tang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） 纠错

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

AI总结 提出InduceKV方法，通过检索将训练前缀存储为注意力就绪的记忆条目，在固定内存预算下实现多模态大语言模型的持续适应，无需更新骨干模型。