视觉大模型 / VLM

How Temperature Shapes Ideological Discourse in Retrieval-Augmented Generation?

温度如何塑造检索增强生成中的意识形态话语？

Elmira Salari, Hazem Amamou, José Victor de Souza, Shruti Kshirsagar, Maria Nunes Delfino, Anderson Avila

机构 * Wichita State University（威斯康星州立大学） ； São Paulo Catholic University（圣保罗天主教大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 研究探讨温度对检索增强生成中意识形态话语的影响，通过对新冠治疗文章语料库应用词汇多维分析，让模型在不同温度下回答意识形态问题并评估，发现RAG框架易转移意识形态话语，中等温度下话语对齐最高，低温时下降。

MedBench v5: A Dynamic, Process-Oriented, and Hallucination-Aware Benchmark for Clinical Multimodal Models

MedBench v5：面向临床多模态模型的动态、过程导向且幻觉感知的基准

Jinru Ding, Chuchu Jiang, Lu Lu, Wenrao Pang, Mouxiao Bian, Zhuangzhi Gao, Jiangyuan Chen, Xinwei Peng, Ruiyao Chen, Sijie Ren, Renjie Lu, Yun Zhong, Bin Han, Meiling Liu, Jie Xu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 提出MedBench v5，通过双维框架、可切换信息流压力源、动态过程审计协议和幻觉传播监控，实现临床多模态模型的动态过程评估与幻觉检测。

Checked Program Recovery from Execution Video: A Sound Oracle for Untrusted Generators

从执行视频中检查程序恢复：针对不可信生成器的可靠预言机

Yuan Si, Jialu Zhang

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)

AI总结 提出一种双层验证预言机，通过静态检查证明镜头等价性并颁发证书，确保从不正确程序中拒绝，从而可靠恢复Scratch程序。

ForesightSafety-VLA: A Unified Diagnostic Safety Benchmark for Vision-Language-Action Models

ForesightSafety-VLA：视觉-语言-动作模型的统一诊断安全基准

Mingyang Lyu, Yinqian Sun, Yiyang Jia, Sicheng Shen, Moquan Sha, Huangrui Li, Feifei Zhao, Yi Zeng

机构 * Brain-inspired Cognitive AI Lab, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所类脑认知智能实验室） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment（北京市安全人工智能与超级对齐重点实验室） ； Beijing Institute of AI Safety and Governance（北京人工智能安全与治理研究所） ； Gaoling School of AI, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 提出ForesightSafety-VLA基准，通过13类安全分类和三维变量控制，诊断VLA模型在物理交互、指令和感知侧的安全风险，并引入累积安全成本和风险暴露时间等过程级指标。

Comments 8 pages, 5 figures, 4 tables. Submitted to IROS 2026

OmniContact: Chaining Meta-Skills via Contact Flow for Generalizable Humanoid Loco-Manipulation

OmniContact: 通过接触流链接元技能实现可泛化的人形移动操作

Runyi Yu, Xiaoyi Lin, Ji Ma, Yinhuai Wang, Koukou Luo, Jiahao Ji, Huayi Wang, Wenjia Wang, Runhan Zhang, Ping Tan, Ting Wu, Ruoli Dai, Qifeng Chen, Lei Han

机构 * Noitom Robotics（诺亦腾机器人） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：VLM(abstract_cn)

AI总结 提出以接触流为核心的分层框架，通过低层策略学习统一技能库、高层模块合成未来接触流序列，实现人形机器人长时程任务的鲁棒执行与自主恢复，在搬运箱子和推叠箱子任务上分别达到98.7%和76.5%的成功率。

When Cognitive Graphs Meet LLMs: BDEI Cognitive Pathways for Panic Emotional Arousal Prediction

当认知图遇见大语言模型：恐慌情绪唤醒预测的BDEI认知路径

Mengzhu Liu, Long Qin, Chuan Ai, Zhengqiu Zhu, Hongru Liang, Chen Gao, Yong Li, Xin Lu, Quanjun Yin

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

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 提出PanicCognitivePath框架，通过心理安全距离模型融合多域信号，引入显式情绪节点构建BDEI认知路径，将LLM限制于单步参数估计，实现恐慌情绪唤醒时间预测，准确率提升10.68%。

LLM-based Visual Code Completion for Aerospace Geometric Design

基于LLM的航空航天几何设计视觉代码补全

Hau Kit Yong, Robert Marsh, Edmar A. Silva, András Sóbester, Stuart E. Middleton

机构 * Faculty of Engineering and Physical Sciences, University of Southampton（南安普顿大学工程与物理科学学院） ； School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision language model(abstract)

AI总结 提出基于LLM的视觉编程副驾驶系统，结合ReAct方法和GPT 5.4，用于航空航天几何设计，并构建Wingbuilder插件库和AVPD数据集，用户试验表明系统能生成有用建议但推理速度慢。

Picturing Perceptions: An Open-Source Toolkit to Uncover Bias in Humans and Machines

描绘感知：揭示人类与机器偏见的一个开源工具包

Saurabh Khanna, Zhijun Chen, Chei Billedo, Jiayi Yan, Irene van Driel, Alex Barco Martelo, Hugo Moreda Cartagena, Haizea Gonzalez Atorrasagasti, Markel Adanez Perez, Daniela An, Qianyi Wang, Xinkangrui Gao, Lauren Taylor, Olga Eisele, Sindy Sumter

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 提出PictoPercept开源工具包，通过基于人口基准的视觉迫选比较测量偏见，验证发现人类和GPT-5均存在系统性误判，且AI偏见更强。

Comments Accepted for presentation at the 76th Annual International Communication Association Conference, Cape Town

Influence Factors on RAG Poisoning

RAG投毒的影响因素

Pedro Pereira, Eva Maia, Isabel Praça, Adrien Bécue

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：grounding(abstract)

AI总结 通过432种配置的全因子实验，研究数据集、检索器类型、检索深度、数据库组成、分块策略和生成模型对RAG系统投毒鲁棒性的影响，发现检索器架构、数据集和检索深度是主要因素，且投毒脆弱性源于多组件交互。

Comments 10 pages, 3 figures, 2 Tables, conference KES-2026 30th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems

Defending Jailbreak Attacks on Large Language Models via Manifold Trajectory Kinetics

通过流形轨迹动力学防御大语言模型的越狱攻击

Hangtao Zhang, Yucheng Zhao, Sishun Liu, Ziqi Zhou, Zeyu Ye, Wei Wan, Minghui Li, Shengshan Hu, Yanjun Zhang, Yi Liu, Leo Yu Zhang

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)

AI总结 提出流形轨迹动力学（MTK）方法，通过分析提示词在模型层间的邻域结构演化来检测越狱攻击，在伪恶意提示和自适应攻击下均表现鲁棒。

Comments Accepted to USENIX Security '26 Cycle 2. Code is available at https://github.com/Rookie143/mtk