Li Auto（理想汽车）

ITO: Images and Texts as One via Synergizing Multiple Alignment and Training-Time Fusion

通过协同多模态对齐和训练时融合实现图像与文本一体化：ITO

Hanpeng Liu, Yaqian Li, Zidan Wang, Shuoxi Zhang, Zonglin Zhao, Zihao Bo, Rinyoichi Takezoe, Kaiwen Long, Kun He

机构 * School of Computer Science（计算机科学学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Li Auto Inc.（力汽车公司） ； Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（产业人工智能研究院，中国科学院） 纠错

AI总结 ITO通过协同多模态对齐与训练时融合机制，提升图像与文本表示的一致性，有效解决模态间结构化交互问题。

iGVLM: Dynamic Instruction-Guided Vision Encoding for Question-Aware Multimodal Understanding

iGVLM：动态指令引导的视觉编码用于问题感知的多模态理解

Hanpeng Liu, Yaqian Li, Zidan Wang, Shuoxi Zhang, Zihao Bo, Rinyoichi Takezoe, Kaiwen Long, Kun He

机构 * School of Computer Science（计算机科学学院） ； Technology, Huazhong University of Science（科技，华中科技大学） ； Li Auto Inc.（Li汽车公司） ； Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（产业人工智能研究所，中国科学院） 纠错

AI总结 iGVLM通过动态指令引导的视觉编码框架，提升多模态理解中对指令的敏感度，实现从通用感知到任务感知推理的平滑过渡。

FLARE: Learning Future-Aware Latent Representations from Vision-Language Models for Autonomous Driving

FLARE: 从视觉-语言模型中学习未来感知的潜在表示以实现自动驾驶

Chengen Xie, Chonghao Sima, Tianyu Li, Bin Sun, Junjie Wu, Zhihui Hao, Hongyang Li

机构 * Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； OpenDriveLab at The University of Hong Kong（香港大学OpenDrive实验室） ； Li Auto Inc.（Li汽车公司） 纠错

AI总结 FLARE通过自监督的未来特征预测目标，从大规模未标记数据中学习鲁棒驾驶表示，无需语言监督，提升自动驾驶性能。