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CVPR 2026 Workshop征稿｜第六届AdvML@CV：多模态大模型智能体安全

IEEE/CVF 计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2026 6月3 - 7日在美国丹佛举办，期间6月3或4日将举办第六届对抗机器学习计算机视觉研讨会，聚焦视觉 - 语言智能体安全，现开启论文征稿并公布重要日期，给出投稿入口。

近年来，多模态大模型在多种场景取得进展，但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap，评估模型在地铁图理解中的能力，发现主流模型有瓶颈，闭源模型虽优但仍逊于人类。

在人工智能领域，推理语言模型在医学场景应用存在挑战，达摩院推出多智能体框架ReasonMed，提出医学推理数据生成新范式，开源百万级高质量数据集ReasonMed370K，验证了‘小模型 + 高质量数据’的潜力。

图像超分辨率技术在多种视觉任务中重要，但传统方法泛化能力有限。德克萨斯A&M等大学研究人员推出4K Agent，其多智能体架构能将低分辨率图像提至4K高清，在多领域测试表现出色。

文章介绍 GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air，二者旨在统一推理、编码和智能体能力。在 12 个基准测试中表现良好，采用 MoE 架构等技术，还开源 slime 框架。文中展示其多方面应用，并说明使用方式。

2026年5月22日，Agent Skill开发者大赛总决赛在上海举办，采用双轨模式，38支队伍参赛，覆盖多元场景。大赛由多社区主办、多单位协办，揭晓企业组、高校组特等奖等，推动智能体技术落地。

最新研究显示，GPT - 5在医疗领域处理多模态信息能力出色，在多模态测试中推理和理解得分比GPT - 4o分别提高近30%和36%，比人类医生还高。其能力提升源于端到端多模态架构，但现实应用还需更多实战考验。

文章围绕AI智能体意图识别与槽位抽取展开，介绍初级到高阶四种方案。初级方案简单高效但意图多易出错；中级解耦架构，适用于复杂场景；进阶用RAG召回解决意图识别不准；高阶应对多轮对话挑战，各有优劣。

CRISPR之母杜德纳在接受Bloomberg采访时，直言不认同硅谷‘人工智能将治愈一切疾病’的论点。她认为创新仍属人类，AI虽有用但难创新，且应用需正确数据。她还关注CRISPR疗法的应用与伦理问题。

WAIC后具身智能进入冷静期，融资热但投资人关注点转变。过去‘PPT估值、Demo定价’，如今按生产力算账。分析了高估值由来、发展路径类似大模型，还给出衡量企业的四把尺子，并以酷哇科技为例说明。