多模态大模型

A Multimodal Vision Transformer-based Modeling Framework for Prediction of Fluid Flows in Energy Systems

一种基于多模态视觉Transformer的建模框架，用于能量系统中流体流动的预测

Kiran Yalamanchi, Shivam Barwey, Ibrahim Jarrah, Pinaki Pal

机构 * Transportation and Power Systems Division, Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室交通与电力系统部） 纠错

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

AI总结 本文提出基于Transformer的建模框架，用于预测复杂流体流动，通过多模态数据集训练模型，实现跨分辨率和模态的泛化能力。

MFE: A Multimodal Hand Exoskeleton with Interactive Force, Pressure and Thermo-haptic Feedback

MFE：一种具有交互力、压力和热触觉反馈的多模态手外骨骼

Ziyuan Tang, Yitian Guo, Chenxi Xiao

机构 * School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 本文提出MFE多模态手外骨骼，通过20自由度捕捉手部姿态，提供力、压力和热觉反馈，提升远程操作系统的感知与交互体验。

Comments 8 pages, 7 figures, 2 tables

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters 11 (2026) 3756-3763

PassAI: explainable artificial intelligence algorithm for soccer pass analysis using multimodal information resources

PassAI：一种利用多模态信息资源的可解释人工智能算法用于足球传球分析

Ryota Takamido, Jun Ota, Hiroki Nakamoto

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 PassAI通过结合跟踪数据和传球者赛季统计数据，实现了足球传球成功与失败的分类，并解释其决策依据，提升了体育领域AI算法的性能和可解释性。

Comments 25 pages, 7 figures, 2 tables. IEEE Access (2025)

RayMamba: Ray-Aligned Serialization for Long-Range 3D Object Detection

RayMamba：基于射线对齐的长距离3D目标检测串行化

Cheng Lu, Mingqian Ji, Shanshan Zhang, Zhihao Li, Jian Yang

机构 * School of Computer Science and Technology, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 RayMamba通过射线对齐策略优化稀疏场景下的3D目标检测，提升远距离场景的上下文建模效率，实现mAP和NDS的显著提升。

Fast and Robust Simulation-Based Inference With Optimization Monte Carlo

快速且鲁棒的基于模拟的推断与优化蒙特卡罗

Vasilis Gkolemis, Christos Diou, Michael U. Gutmann

机构 * Harokopio University of Athens（雅典哈罗科皮奥大学） ； ATHENA Research Center（雅典娜研究中心） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出一种基于优化蒙特卡罗的方法，通过将随机模拟推断转化为确定性优化问题，实现高效且准确的后验推断，减少运行时间并提升鲁棒性。

Comments Accepted at AISTATS 2026