文章总结： 中科院软件所天基综合信息系统全国重点实验室5篇论文被CVPR2026录用，涵盖多模态测试时自适应校准、大模型幻觉因果优化、视觉-语言-动作模型扰动学习、视频语义分割状态空间模型细节恢复及终身行人重识别属性解耦等领域，展示了在计算机视觉前沿的研究实力。 综合评分： 15 文章分类： 其他

中科院软件所天基综合信息系统全国重点实验室5篇论文被CVPR 2026录用

信息网络安全杂志

2026年3月19日 17:00 上海

近日，人工智能领域的顶级会议The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026 (CVPR 2026) 公布了论文接收结果，本届大会共收到16,092份有效投稿，最终接收论文4,090篇，录用率为25.42%。天基综合信息系统全国重点实验室师生共有5篇论文成功入选，论文信息如下：

1

Multi-modal Test-time adaptation via Adaptive Probabilistic Gaussian Calibration

作者：徐菁琳*，李懿*，孙楚雄，许霄，李江梦，徐帆江

    多模态 TTA 的关键瓶颈在于缺乏对类别条件分布的显式建模，而模态间分布不对称会削弱经典 GDA 的效果。该工作提出定制化概率高斯模型，并结合自适应的对比式不对称校正，获得更校准的预测与更可靠的决策边界。大量基准实验表明方法在多种分布偏移下达到 SOTA。

2

COPO: Causal-Oriented Policy Optimization for Hallucinations of MLLMs

作者：郭沛正*，王婧瑶*，强文文，周嘉欢，郑昌文，华刚

    多模态大语言模型相较纯文本模型更容易过度关注与任务无关的背景区域，导致背景与答案之间产生伪相关并诱发幻觉。COPO 通过 token 级充分性与必要性约束度量推理 token 的因果贡献，并在 GRPO 框架中构造因果感知优势函数，引导模型依赖因果上充分且必要的证据生成答案。

3

Test-Time Perturbation Learning with Delayed Feedback for Vision-Language-Action Models

作者：臧泽华，王惜，孙富春，许霄，刘立祥，李江梦、周嘉欢

    视觉-语言-动作模型对环境微小变化仍可能脆弱，原因可归结为轨迹过拟合：过度依赖伪相关线索并机械复现记忆动作。该研究提出无需验证器且不微调基模型的测试时适应框架，结合不确定性增强与动作投票缓解伪相关，并通过延迟反馈学习轻量扰动模块回溯修正高置信错误。

4

RS-SSM: Refining Forgotten Specifics in State Space Model for Video Semantic Segmentation

作者：祝凯、崔振宇、臧泽华、周嘉欢

    状态空间模型虽具备线性复杂度优势，但固定容量的状态压缩会遗忘视频语义分割所需的像素级时空细节。RS-SSM通过CwAP提取并对齐特定信息分布，并用FGIR自适应反转与细化遗忘门，以互补式地恢复被遗忘的细节信息、增强像素级时空建模能力。

5

Vision-Language Attribute Disentanglement and Reinforcement for Lifelong Person Re-Identification

作者：徐昆仑、程浩桐、李江梦、邹旭、周嘉欢

    终身行人重识别需要在持续变化的多域数据中保持知识迁移能力并抑制遗忘，单纯全局层面的学习难以充分利用细粒度属性知识。VLADR基于视觉-语言模型显式建模跨域共享的人体属性，通过多粒度文本属性解耦挖掘全局与局部属性，并以跨模态与跨域属性对齐实现细粒度知识迁移与强化

来源：天基综合信息系统全国重点实验室

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