多模态信息融合

Reasoning-Aware Multimodal Fusion for Hateful Video Detection

面向仇恨视频检测的推理感知多模态融合

Shuonan Yang, Tailin Chen, Jiangbei Yue, Guangliang Cheng, Jianbo Jiao, Zeyu Fu

机构 * Multimodal Intelligence Lab（多模态智能实验室） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Exeter（埃克塞特大学） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； University of Leeds（利兹大学） ； School of Computer Science and Informatics（计算机科学与信息学学院） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） ； Machine Intelligence + x Group（机器智能+X小组） 纠错

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：multimodal fusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出推理感知多模态融合框架，通过局部-全局上下文融合和语义交叉注意力实现多模态交互，并引入对抗推理生成互补语义视角，在仇恨视频检测中提升Macro-F1和召回率3%和7%。

Comments Accepted at Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

ConSensus: Multi-Agent Collaboration for Multimodal Sensing

ConSensus：面向多模态感知的多智能体协作

Hyungjun Yoon, Mohammad Malekzadeh, Sung-Ju Lee, Fahim Kawsar, Lorena Qendro

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） 纠错

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：hybrid fusion(abstract)

AI总结 提出ConSensus，一种无需训练的多智能体协作框架，通过将多模态感知任务分解为专用智能体并采用混合融合机制，在五个基准上平均准确率提升7.1%，融合token成本降低12.7倍。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings