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AI 大模型

多模态大模型

跨文本、图像、视频、音频等模态的大模型与学习方法。

2026-03-20 至 2026-03-20 共收录 9 信号源:cs.CV, cs.CL, cs.AI, cs.MM, eess.AS

1. 其他多模态 9 篇

2603.19067 2026-03-20 cs.LG eess.SP 82%

Communication-Efficient and Robust Multi-Modal Federated Learning via Latent-Space Consensus

通过潜在空间共识实现高效的多模态联邦学习

Mohamed Badi, Chaouki Ben Issaid, Mehdi Bennis

机构 * Center for Wireless Communications, University of Oulu(奥卢大学无线通信中心)

专题命中 其他多模态 :multi-modal(title,abstract);cross-modal(abstract)

AI总结 本文提出CoMFed框架,通过可学习的投影矩阵生成压缩的潜在表示,并利用潜在空间正则化器对齐客户端间的表示,提升跨模态一致性和鲁棒性,实验显示在人体活动识别基准上具有竞争力的准确率与低开销。

Comments Accepted for publication in IEEE Wireless Communications Letters

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2410.15825 2026-03-20 cs.CL 79%

Did somebody say "Gest-IT"? A pilot exploration of multimodal data management

有人提到“Gest-IT”吗?多模态数据管理的初步探索

Ludovica Pannitto, Lorenzo Albanesi, Laura Marion, Federica Maria Martines, Carmelo Caruso, Claudia S. Bianchini, Francesca Masini, Caterina Mauri

机构 * Alma Mater Studiorum - University of Bologna(博洛尼亚大学) University of Poitiers, FoReLLIS Laboratory(波尔多大学FoReLLIS实验室)

专题命中 其他多模态 :multimodal(title,abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文探讨了多模态语料库的构建、管理和分析,通过三层标注方法研究视障人士与正常人对话中的手势变化。

Journal ref Proceedings of the Tenth Italian Conference on Computational Linguistics (CLiC-it 2024)

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2603.17314 2026-03-20 cs.CV 79%

A Proposal-Free Query-Guided Network for Grounded Multimodal Named Entity Recognition

无提案查询引导网络用于 grounded 多模态命名实体识别

Hongbing Li, Jiamin Liu, Shuo Zhang, Bo Xiao

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

AI总结 本文提出无提案查询引导网络,通过文本引导和跨模态交互统一多模态推理与解码,提升开放域场景下的命名实体识别精度与鲁棒性。

Comments There is an error in the methods section

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2603.19134 2026-03-20 cs.RO cs.HC 50%

Introducing M: A Modular, Modifiable Social Robot

引入M:一个模块化、可修改的社会机器人

Victor Nikhil Antony, Zhili Gong, Yoonjae Kim, Chien-Ming Huang

机构 * Department of Computer Science, Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学计算机科学系) Department of Mechanical Engineering, Rice University(里士满大学机械工程系)

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 M平台通过模块化设计和开源特性,降低社会机器人研究的摩擦,提供可重复、可修改的机器人解决方案,支持快速仿真到现实的迁移。

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2505.03297 2026-03-20 physics.soc-ph 50%

How do activity-end trip characteristics affect the choice for shared micromobility? A latent class choice modelling approach for train station egress trips in the Netherlands

活动终点出行特征如何影响共享微出行的选择?一种针对荷兰火车站出站出行的潜在类别选择建模方法

Nejc Geržinič, Mark van Hagen, Hussein Al-Tamimi, Niels van Oort, Dorine Duives

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文通过潜在类别选择模型分析荷兰人口活动终点出行模式,发现三类用户群体,揭示共享微出行在不同情境下的选择差异及政策建议。

Journal ref Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2026

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2603.18594 2026-03-20 physics.soc-ph 50%

Beyond the Main Mode: The contribution of access and egress trips in door-to-door travel

超越主要出行方式:接入和离散出行在门到门出行中的贡献

Nejc Geržinič, Mark van Hagen, Hussein Al-Tamimi, Niels van Oort, Dorine Duives

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 研究分析了出行过程中接入和离散出行的重要性,发现列车和公交/地铁等出行方式相比步行、骑行和私家车存在固有不便,但其在车内的时间感知更少负面,适合长途出行。研究建议在密集城区优先发展公共交通以吸引更多乘客。

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2603.18370 2026-03-20 cs.RO 50%

Contact Status Recognition and Slip Detection with a Bio-inspired Tactile Hand

具有生物启发触觉手的接触状态识别与滑动检测

Chengxiao He, Wenhui Yang, Hongliang Zhao, Jiacheng Lv, Yuzhe Shao, Longhui Qin

机构 * School of Mechanical Engineering, Southeast University Nanjing 211189, China School of Electronic Science \& Engineering, Southeast University Nanjing 211189, China

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于多模态触觉反馈的生物启发触觉手,通过提取17种特征实现96.39%的识别准确率,验证了方法的泛化能力。

Comments 7 pages, 9 figures

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2603.18092 2026-03-20 cs.NI 50%

A Vision-based Framework for Intelligent gNodeB Mobility Control

基于视觉的智能gNodeB移动控制框架

Pedro Duarte, André Coelho, Francisco Ribeiro, Filipe B. Teixeira, Luís Pessoa, Manuel Ricardo

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文提出基于视觉的智能控制框架,通过融合视觉与无线数据,利用深度Q网络控制移动gNB位置,实验表明可减少75%的视线阻断时间。

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2603.18064 2026-03-20 cs.ET 50%

A vision for a colorectal digital twin that enables proactive and personalized disease management

结直肠数字孪生的愿景:助力前瞻性与个性化疾病管理

Sayed Chhattan Shah, Andrea Townsend-Nicholson, Spiros Denaxas, Pablo Lamata, Manish Chand

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文提出结直肠数字孪生的概念框架,整合多模态数据与混合模型,支持连续监测和个性化管理,解决传统诊疗方式的局限。

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