多模态大模型

CARE: Towards Clinical Accountability in Multi-Modal Medical Reasoning with an Evidence-Grounded Agentic Framework

CARE：迈向多模态医学推理中的临床问责的证据基础代理框架

Yuexi Du, Jinglu Wang, Shujie Liu, Nicha C. Dvornek, Yan Lu

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Department of Biomedical Engineering, Yale University（耶鲁大学生物医学工程系） ； Department of Radiology & Biomedical Imaging, Yale University（耶鲁大学放射学与生物医学成像系） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CARE通过证据基础的代理框架提升多模态医学推理的准确性与问责性，结合解耦的专业模型和明确证据，实现更可靠的医学AI。

Comments Accepted by ICLR 2026

REALM: An MLLM-Agent Framework for Open World 3D Reasoning Segmentation and Editing on Gaussian Splatting

REALM：一种用于高斯点划法上开放世界3D推理分割和编辑的MLLM-代理框架

Changyue Shi, Minghao Chen, Yiping Mao, Chuxiao Yang, Xinyuan Hu, Jiajun Ding, Zhou Yu

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：MLLM(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 REALM通过MLLM-代理框架实现开放世界3D推理分割和编辑，支持多种3D交互任务。

Comments CVPR 2026 Accepted

Disk Wind Feedback from High-mass Protostars. V. Application of Multi-Modal Machine Learning to Characterize Outflow Properties

高质恒星喷流反馈。V. 多模式机器学习在喷流性质表征中的应用

Duo Xu, Ioana A. Stelea, Joshua S. Speagle, Yichen Zhang, Jonathan C. Tan

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(title,abstract)

AI总结 本文提出多模式深度学习方法，通过结合空谱信息表征喷流性质，克服投影偏差，提升高质恒星形成研究的可解释性与鲁棒性。

Comments ApJ accepted

Robotic Ultrasound Makes CBCT Alive

机器人超声使CBCT活起来

Feng Li, Ziyuan Li, Zhongliang Jiang, Nassir Navab, Yuan Bi

机构 * Chair for Computer-Aided Medical Procedures and Augmented Reality, Technical University of Munich（计算机辅助医学程序与增强现实 chair，慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 利用机器人超声实现动态CBCT更新，通过实时估计组织变形提升手术导航精度

Comments 10 pages, 4 figures

TikArt: Stabilizing Aperture-Guided Fine-Grained Visual Reasoning with Reinforcement Learning

TikArt: 通过强化学习稳定引导孔细粒度视觉推理

Hao Ding, Zhichuan Yang, Weijie Ge, Ziqin Gao, Chaoyi Lu, Lei Zhao

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

AI总结 TikArt通过强化学习引导孔机制提升细粒度视觉推理，结合语言推理与Zoom、Segment操作，实现多模态证据获取与持久记忆。

SpecOps: A Fully Automated AI Agent Testing Framework in Real-World GUI Environments

SpecOps：一种在真实GUI环境中完全自动化的AI代理测试框架

Syed Yusuf Ahmed, Shiwei Feng, Chanwoo Bae, Calix Barrus Xiangyu Zhang

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)

AI总结 SpecOps是一种全新的自动化AI代理测试框架，通过专门设计的LLM代理处理四个阶段，实现对真实GUI环境中复杂代理的高效测试与验证。

Comments Accepted to ICSE 2026

Journal ref Proceedings of the IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE 2026)