多模态大模型

MAD: A Multimodal and Multi-perspective Affective Dataset with Hierarchical Annotations

MAD：一个多模态和多视角情感数据集及其层次标注

Shengwei Guo, Yunqing Qiao, Wenzhan Zhang, Bo Liu, Yong Wang, Guobing Sun

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 MAD数据集通过多模态和多视角的层次标注，为情绪识别和跨模态情感分析提供了可靠基准，支持单模态和多模态设置下的性能一致性。

EarthScape: A Multimodal Dataset for Surficial Geologic Mapping and Earth Surface Analysis

EarthScape：一种用于地表地质制图和地表分析的多模态数据集

Matthew Massey, Nusrat Munia, Abdullah-Al-Zubaer Imran

机构 * Kentucky Geological Survey（肯塔基地质调查局） ； University of Kentucky（肯塔基大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EarthScape是一种用于地表地质制图和地表分析的多模态数据集，通过整合多种数据源提供统一的基准测试平台，提升多模态融合和领域适应能力。

MLLMRec-R1: Incentivizing Reasoning Capability in Large Language Models for Multimodal Sequential Recommendation

MLLMRec-R1: 通过大型语言模型增强多模态序列推荐的推理能力

Yu Wang, Yonghui Yang, Le Wu, Jiancan Wu, Hefei Xu, Hui Lin

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 MLLMRec-R1通过离线文本化视觉信号和混合粒度数据增强策略，提升多模态序列推荐中基于GRPO的推理效率与稳定性。

Comments 14 pages, 10figures

VisioMath: Benchmarking Figure-based Mathematical Reasoning in LMMs

VisioMath: 评估LMMs中基于图的数学推理能力的基准测试

Can Li, Ying Liu, Ting Zhang, Mei Wang, Hua Huang

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Artificial Intelligence for Education（北京人工智能教育重点实验室） ； Engineering Research Center of Intelligent Technology and Educational Application, Ministry of Education（教育部智能技术与教育应用工程研究中心） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 VisioMath是一个针对LMMs中基于图表的数学推理能力的基准测试，通过1,800个高质量K-12数学问题评估模型在视觉相似图像间的推理能力，并提出三种提升对齐效果的策略。

Comments Accepted to ICLR 2026

Transforming Science with Large Language Models: A Survey on AI-assisted Scientific Discovery, Experimentation, Content Generation, and Evaluation

用大语言模型变革科学：一项关于人工智能辅助科学发现、实验、内容生成和评估的综述

Steffen Eger, Yong Cao, Jennifer D'Souza, Andreas Geiger, Christian Greisinger, Stephanie Gross, Yufang Hou, Brigitte Krenn, Anne Lauscher, Yizhi Li, Chenghua Lin, Nafise Sadat Moosavi, Wei Zhao, Tristan Miller

机构 * University of Technology Nuremberg (UTN)（图恩大学（UTN）） ； University of Tübingen, Tübingen AI Center（图宾根大学，图宾根人工智能中心） ； TIB Leibniz Information Centre for Science and Technology（莱比锡信息科学与技术研究中心） ； Austrian Research Institute for Artificial Intelligence（奥地利人工智能研究所） ； IT:U Interdisciplinary Transformation University Austria（奥地利 interdisciplinary transformation 大学） ； University of Hamburg（汉堡大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； University of Manitoba（曼尼托巴大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文综述了大语言模型在科学发现、实验、内容生成和评估中的应用，探讨了相关技术、数据集和伦理问题，旨在为AI辅助科学研究提供指导。

Comments 46 pages, 7 figures, 7 tables

The EpisTwin: A Knowledge Graph-Grounded Neuro-Symbolic Architecture for Personal AI

EpisTwin：一种基于知识图谱的神经符号架构用于个人AI

Giovanni Servedio, Potito Aghilar, Alessio Mattiace, Gianni Carmosino, Francesco Musicco, Gabriele Conte, Vito Walter Anelli, Tommaso Di Noia, Francesco Maria Donini

机构 * Politecnico di Bari（巴里理工大学） ； Università degli Studi della Tuscia（图斯卡大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 EpisTwin通过构建个人知识图谱，结合多模态语言模型和代理协调器，实现对用户数据的语义理解和复杂推理，提升个人AI的可信度和整体认知能力。

CORE-Seg: Reasoning-Driven Segmentation for Complex Lesions via Reinforcement Learning

CORE-Seg: 通过强化学习实现复杂病灶的推理驱动分割

Yuxin Xie, Yuming Chen, Yishan Yang, Yi Zhou, Tao Zhou, Zhen Zhao, Jiacheng Liu, Huazhu Fu

机构 * Yuxin Xie 1 ； Yuming Chen 1 ； Yishan Yang 1 ； Yi Zhou 1 ； Tao Zhou 2 ； Zhen Zhao 3 ； Jiacheng Liu 3 ； Huazhu Fu 4 纠错

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

AI总结 CORE-Seg通过强化学习实现复杂病灶分割，提出语义引导的提示适配器和渐进训练策略，取得更高Dice系数和更低失败率

Comments Under Review with Computational Visual Media

Spatial4D-Bench: A Versatile 4D Spatial Intelligence Benchmark

Spatial4D-Bench: 一种多功能的4D空间智能基准

Pan Wang, Yang Liu, Guile Wu, Eduardo R. Corral-Soto, Chengjie Huang, Binbin Xu, Dongfeng Bai, Xu Yan, Yuan Ren, Xingxin Chen, Yizhe Wu, Tao Huang, Wenjun Wan, Xin Wu, Pei Zhou, Xuyang Dai, Kangbo Lv, Hongbo Zhang, Yosef Fried, Aixue Ye, Bailan Feng, Zhenyu Chen, Zhen Li, Yingcong Chen, Yiyi Liao, Bingbing Liu

机构 * Pan Wang Fundation Model Dept, Huawei（王潘 基础模型部门，华为） ； Yang Liu Noah’s Ark Lab, Huawei（刘阳 神秘 Ark 实验室，华为） ； Guile Wu Noah’s Ark Lab, Huawei（吴古力 神秘 Ark 实验室，华为） ； Eduardo R. Corral-Soto Noah’s Ark Lab, Huawei（埃杜阿多·R·科拉尔-索托 神秘 Ark 实验室，华为） ； Chengjie Huang Noah’s Ark Lab, Huawei（黄成杰 神秘 Ark 实验室，华为） ； Binbin Xu Noah’s Ark Lab, Huawei（徐彬彬 神秘 Ark 实验室，华为） ； Dongfeng Bai Noah’s Ark Lab, Huawei（白东风 神秘 Ark 实验室，华为） ； Xu Yan Fundation Model Dept, Huawei（颜绪 基础模型部门，华为） ； Yuan Ren Noah’s Ark Lab, Huawei（袁仁 神秘 Ark 实验室，华为） ； Xingxin Chen Noah’s Ark Lab, Huawei（陈星心 神秘 Ark 实验室，华为） ； Yizhe Wu Fundation Model Dept, Huawei（吴义哲 基础模型部门，华为） ； Tao Huang Fundation Model Dept, Huawei（黄涛 基础模型部门，华为） ； Wenjun Wan Central Media Technology Institute, Huawei（万文军 中央媒体技术研究院，华为） ； Xin Wu Central Media Technology Institute, Huawei（吴新 中央媒体技术研究院，华为） ； Pei Zhou Central Media Technology Institute, Huawei（周佩 中央媒体技术研究院，华为） ； Xuyang Dai Central Media Technology Institute, Huawei（戴绪阳 中央媒体技术研究院，华为） ； Kangbo Lv Fundation Model Dept, Huawei（吕康博 基础模型部门，华为） ； Hongbo Zhang Fundation Model Dept, Huawei（张宏波 基础模型部门，华为） ； Yosef Fried Fundation Model Dept, Huawei（弗里德·约瑟夫 基础模型部门，华为） ； Aixue Ye Fundation Model Dept, Huawei（叶爱雪 基础模型部门，华为） ； Bailan Feng Fundation Model Dept, Huawei（冯 Bailan 基础模型部门，华为） ； Zhenyu Chen Fundation Model Dept, Huawei（陈振宇 基础模型部门，华为） ； Zhen Li CUHK-Shenzhen（李振 中山大学深圳校区） ； Yingcong Chen HKUST-GZ（陈应聪 香港科技大学-广东） ； Yiyi Liao Zhejiang University（廖亿毅 浙江大学） ； Bingbing Liu Fundation Model Dept, Huawei（刘冰冰 基础模型部门，华为） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Spatial4D-Bench提出了一种多功能的4D空间智能基准，用于评估多模态大语言模型的4D空间推理能力，并揭示其在路线规划、动作识别等任务中的局限性。

Comments Technical Report

Towards Motion Turing Test: Evaluating Human-Likeness in Humanoid Robots

迈向运动图灵测试：评估人形机器人的人性化

Mingzhe Li, Mengyin Liu, Zekai Wu, Xincheng Lin, Junsheng Zhang, Ming Yan, Zengye Xie, Changwang Zhang, Chenglu Wen, Lan Xu, Siqi Shen, Cheng Wang

机构 * Fujian Key Laboratory of Urban Intelligent Sensing and Computing, Xiamen University（福建城市智能感知与计算重点实验室，厦门大学） ； Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, School of Informatics, Xiamen University（多媒体可信感知与高效计算重点实验室，中华人民共和国教育部，信息学院，厦门大学） ； National Institute for Data Science in Health and Medicine, Xiamen University（医学数据科学国家研究院，厦门大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出运动图灵测试框架，通过HHMotion数据集评估人形机器人动作的人性化程度，并展示基线模型在预测人性化的有效性。

Comments 13 pages, 10 figures, conference

UniVBench: Towards Unified Evaluation for Video Foundation Models

UniVBench：迈向统一评估视频基础模型

Jianhui Wei, Xiaotian Zhang, Yichen Li, Yuan Wang, Yan Zhang, Ziyi Chen, Zhihang Tang, Wei Xu, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UniVBench通过统一评估系统和多任务视频任务，首次提供衡量视频基础模型综合能力的框架。

Challenges in Synchronous & Remote Collaboration Around Visualization

关于可视化同步与远程协作中的挑战

Matthew Brehmer, Maxime Cordeil, Christophe Hurter, Takayuki Itoh, Wolfgang Büschel, Mahmood Jasim, Arnaud Prouzeau, David Saffo, Lyn Bartram, Sheelagh Carpendale, Chen Zhu-Tian, Andrew Cunningham, Tim Dwyer, Samuel Huron, Masahiko Itoh, Alark Joshi, Kiyoshi Kiyokawa, Hideaki Kuzuoka, Bongshin Lee, Gabriela Molina León, Harald Reiterer, Bektur Ryskeldiev, Jonathan Schwabish, Brian A. Smith, Yasuyuki Sumi, Ryo Suzuki, Anthony Tang, Yalong Yang, Jian Zhao

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文探讨了可视化同步与远程协作中的16个挑战，结合XR和AI的发展，提出四类研究方向以指导未来研究。

Comments Proceedings of the 2026 ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI)