多模态大模型

Recognition of Daily Activities through Multi-Modal Deep Learning: A Video, Pose, and Object-Aware Approach for Ambient Assisted Living

通过多模态深度学习识别日常活动：一种面向环境辅助养老的视频、姿态和物体感知方法

Kooshan Hashemifard, Pau Climent-Pérez, Francisco Florez-Revuelta

机构 * Alicante Institute for Health and Biomedical Research (ISABIAL)（阿利坎特健康与生物医学研究所（ISABIAL）） ； ValgrAI - Valencian Graduate School and Research Network of Artificial Intelligence（瓦尔格AI——瓦伦西亚人工智能研究生院与研究网络） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multi-modal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种多模态深度学习方法，结合视频、姿态和物体信息，用于老年人日常活动识别，提升环境辅助养老系统的准确性与实用性。

FLoC: Facility Location-Based Efficient Visual Token Compression for Long Video Understanding

FLoC：基于设施定位的高效视觉令牌压缩用于长视频理解

Janghoon Cho, Jungsoo Lee, Munawar Hayat, Kyuwoong Hwang, Fatih Porikli, Sungha Choi

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 FLoC提出了一种基于设施定位函数的高效视觉令牌压缩方法，通过懒惰贪心算法实现紧凑且多样化的令牌选择，有效提升长视频理解的处理效率和性能。

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VidGuard-R1: AI-Generated Video Detection and Explanation via Reasoning MLLMs and RL

VidGuard-R1: 通过推理MLLMs和RL进行AI生成视频检测与解释

Kyoungjun Park, Yifan Yang, Juheon Yi, Shicheng Zheng, Yifei Shen, Dongqi Han, Caihua Shan, Muhammad Muaz, Lili Qiu

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 视频多模态 ：MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VidGuard-R1通过推理MLLMs和强化学习，实现AI生成视频的高准确检测与可解释性分析。

Comments Accepted to ICLR 2026

Agentic Multi-Persona Framework for Evidence-Aware Fake News Detection

代理多角色框架用于证据感知的虚假新闻检测

Roopa Bukke, Soumya Pandey, Suraj Kumar, Soumi Chattopadhyay, Chandranath Adak

机构 * Dept. of CSE, Indian Institute of Technology Indore（计算机科学与工程系，印度理工学院印度奥尔德分校） ； Dept. of CSE, Indian Institute of Technology Patna（计算机科学与工程系，印度理工学院帕纳分校） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出AMPEND-LS框架，通过LLM与SLM协同作用，实现多模态虚假新闻检测，提升准确率和鲁棒性，增强信息安全性。

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