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Evidence-Grounded Trustworthy Multimodal Reasoning and Evaluation Benchmark in Complex Urban Scenes

复杂城市场景中基于证据的可信多模态推理与评估基准

Zhaoyang Wei, Bowen Jiang, Xumeng Han, Jiashu Li, Xuehui Yu, Yuling Liu, Guorong Li, Zhenjun Han, Jianbin Jiao

机构 * University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学） ； Tencent CDG（腾讯云与智慧产业事业群） ； Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） 纠错

AI总结 针对复杂城市场景中多模态大语言模型的推理可靠性问题，提出AD2-Bench基准与EGVOR模型，提升了不利条件下的多模态推理稳定性。

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Exploring Decoupled Spatio-Temporal Consistency Learning and Self-Prompting Evolution for Self-Supervised Tracking

探索用于自监督跟踪的解耦时空一致性学习与自提示演化

Yaozong Zheng, Bineng Zhong, Qihua Liang, Ning Li, Haiying Xia, Shuxiang Song, Rongrong Ji

AI总结 本研究提出SSTrack++自监督跟踪模型，通过弱到强自监督框架、解耦时空一致性策略等，在十个基准数据集上超越SOTA自监督跟踪方法，显著缩小与全监督跟踪器的性能差距。

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