多模态大模型

Mario: Multimodal Graph Reasoning with Large Language Models

Mario：基于大语言模型的多模态图推理

Yuanfu Sun, Kang Li, Pengkang Guo, Jiajin Liu, Qiaoyu Tan

机构 * New York University Shanghai（上海纽约大学） ； New York University（纽约大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Mario通过多模态图推理框架解决跨模态一致性与异构模态偏好问题，实现对多模态图的有效推理，优于现有图模型。

Comments CVPR 2026

Conformal Cross-Modal Active Learning

符合性跨模态主动学习

Huy Hoang Nguyen, Cédric Jung, Shirin Salehi, Tobias Glück, Anke Schmeink, Andreas Kugi

机构 * AIT Austrian Institute of Technology（奥地利理工学院） ； Automation & Control Institute, Technical University of Vienna（维也纳技术大学自动化与控制研究所） ； Chair of Information Theory and Data Analytics (INDA), RWTH Aachen University（亚琛工业大学信息理论与数据分析教席） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CCMA框架，通过教师-学生架构融合视觉与语言模态，利用多模态符合评分与多样性意识选择策略，提升数据效率。

Comments 20 pages, 14 figures

Journal ref CVPR 2026 Findings

Humans vs Vision-Language Models: A Unified Measure of Narrative Coherence

人类与视觉-语言模型：叙事连贯性的一种统一衡量方法

Nikolai Ilinykh, Hyewon Jang, Shalom Lappin, Asad Sayeed, Sharid Loáiciga

机构 * University of Gothenburg（哥德堡大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究通过比较人类写作与视觉语言模型生成的叙事，评估视觉基础故事中的叙事连贯性，发现模型在连贯性方面与人类存在系统性差异。

Comments 9 pages of content, 1 page of appendices, 9 tables, 3 figures

BFMD: A Full-Match Badminton Dense Dataset for Dense Shot Captioning

BFMD：一款完整的羽毛球密集数据集用于密集击球标注

Ning Ding, Keisuke Fujii, Toru Tamaki

机构 * Nagoya Institute of Technology（名古屋工业大学） ； Nagoya University（名古屋大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出BFMD数据集，包含19场完整比赛，提供密集多模态标注，采用VideoMAE框架结合语义反馈机制提升击球标注质量。

Comments CVSports2026 accepted

Sparse Visual Thought Circuits in Vision-Language Models

视觉语言模型中的稀疏视觉思维电路

Yunpeng Zhou

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了稀疏自编码器特征在推理中的模块化假设，发现干预任务选择性特征集能小幅提升推理准确率，但联合干预则导致预测漂移和精度下降，揭示了SAE特征组合的边界。