多模态大模型

ExpressMind: A Multimodal Pretrained Large Language Model for Expressway Operation

ExpressMind：一种用于高速公路运营的多模态预训练大语言模型

Zihe Wang, Yihuan Wang, Haiyang Yu. Zhiyong Cui, Xiaojian Liao, Chengcheng Wang, Yonglin Tian, Yongxin Tong

机构 * Beihang University（北航） ； Shandong Hi-speed Group Co., Ltd（山东高速集团有限公司） ； Institute of automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(title,abstract)；multi-modal(abstract)；MLLM(abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 本文提出ExpressMind，一种针对高速公路运营的多模态预训练大语言模型，通过构建全栈数据集和双层预训练方法，提升事件检测、安全响应生成和复杂交通分析能力。

Surg$Σ$: A Spectrum of Large-Scale Multimodal Data and Foundation Models for Surgical Intelligence

Surg$Σ$: 一种大规模多模态数据和基础模型的光谱，用于外科智能

Zhitao Zeng, Mengya Xu, Jian Jiang, Pengfei Guo, Yunqiu Xu, Zhu Zhuo, Chang Han Low, Yufan He, Dong Yang, Chenxi Lin, Yiming Gu, Jiaxin Guo, Yutong Ban, Daguang Xu, Qi Dou, Yueming Jin

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； CUHK（香港中文大学） ； SJTU（上海交通大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(title,abstract)；multimodal foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Surg$Σ$，通过大规模多模态数据和基础模型提升外科智能，解决现有框架任务特定、泛化能力差的问题，展示统一语义设计和结构化推理标注的改进效果。

VideoITG: Multimodal Video Understanding with Instructed Temporal Grounding

VideoITG: 多模态视频理解中的指导性时间定位

Shihao Wang, Guo Chen, De-an Huang, Zhiqi Li, Minghan Li, Guilin Liu, Jose M. Alvarez, Lei Zhang, Zhiding Yu

机构 * The Hong Kong Polytechnic Univ（香港理工大学） ； Nanjing Univ（南京大学） ； NVIDIA（NVIDIA公司） ； Harvard Univ（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 VideoITG通过设计VidThinker流水线，自动生成指令条件化描述，检索相关视频片段并选择关键帧，提升多模态视频理解任务的性能。

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When Thinking Hurts: Mitigating Visual Forgetting in Video Reasoning via Frame Repetition

当思考带来痛苦：通过帧重复缓解视频推理中的视觉遗忘

Xiaokun Sun, Yubo Wang, Haoyu Cao, Linli Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出FrameRepeat框架，通过轻量级重复评分模块和Add-One-In策略，有效增强视频推理中的视觉线索，提升模型性能和泛化能力。

TennisExpert: Towards Expert-Level Analytical Sports Video Understanding

TennisExpert: 向专家级分析体育视频理解迈进

Zhaoyu Liu, Xi Weng, Lianyu Hu, Zhe Hou, Kan Jiang, Jin Song Dong, Yang Liu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TennisExpert框架，通过整合视频语义解析器和基于Qwen3-VL-8B的记忆增强模型，实现高效多模态网球理解，提升战术分析和比赛动态捕捉能力。

VideoReasonBench: Can MLLMs Perform Vision-Centric Complex Video Reasoning?

VideoReasonBench: 大规模语言模型能否进行以视觉为中心的复杂视频推理？

Yuanxin Liu, Kun Ouyang, Haoning Wu, Yi Liu, Lin Sui, Xinhao Li, Yan Zhong, Y. Charles, Xinyu Zhou, Xu Sun

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，计算机科学学院，北京大学） ； Moonshot AI ； Nanjing University（南京大学） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（数学科学学院，北京大学） 纠错

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

AI总结 VideoReasonBench评估了基于视觉的复杂视频推理能力，发现大多数先进多模态语言模型在复杂视频推理任务上表现不佳，而增强推理能力的Gemini-2.5-Pro表现突出。

Comments Project Page: https://llyx97.github.io/video_reason_bench/