多模态大模型

Reliability-Aware Geometric Fusion for Robust Audio-Visual Navigation

可靠性感知的几何融合用于鲁棒的音频视觉导航

Teng Liu, Yinfeng Yu

机构 * Joint Research Laboratory for Embodied Intelligence, Xinjiang University（新疆大学联合具身智能研究实验室） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语种认知计算联合国际研究实验室） ； School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：audio-visual(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI、eess.AS

AI总结 本文提出RAVN框架，通过音频衍生的可靠性线索条件跨模态融合，动态校准音频和视觉输入的整合，引入Acoustic Geometry Reasoner和Reliability-Aware Geometric Modulation，提升复杂环境下的导航性能。

Comments Main paper (6 pages). Accepted for publication by the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026)

Audio Spatially-Guided Fusion for Audio-Visual Navigation

音频空间引导融合用于音频视觉导航

Xinyu Zhou, Yinfeng Yu

机构 * Joint Research Laboratory for Embodied Intelligence, Xinjiang University（新疆大学联合研究实验室，具身智能） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语言认知计算国际联合研究实验室） ； School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：audio-visual(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.AI、eess.AS

AI总结 本文提出一种音频空间引导融合方法，通过自适应提取空间状态信息，实现多模态特征动态对齐与融合，提升在未知声源分布下的导航泛化能力。

Comments Main paper (6 pages). Accepted for publication by the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026)

Do Audio-Visual Large Language Models Really See and Hear?

音频视觉大语言模型真的能看见和听见吗？

Ramaneswaran Selvakumar, Kaousheik Jayakumar, S Sakshi, Sreyan Ghosh, Ruohan Gao, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：audio-visual(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了音频视觉大语言模型中音频与视觉特征的融合机制，发现当音频与视觉冲突时，最终文本生成中音频信息无法有效表露，揭示了多模态LLM在整合音频和视觉时的模态偏见。

Comments CVPR Findings

Spatial-Aware Conditioned Fusion for Audio-Visual Navigation

空间感知条件融合用于音视频导航

Shaohang Wu, Yinfeng Yu

机构 * Joint Research Laboratory for Embodied Intelligence, Xinjiang University（新疆大学具身智能联合研究实验室） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语种认知计算联合国际研究实验室） ； School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：audio-visual(title,abstract)；分类 cs.AI、eess.AS

AI总结 本文提出空间感知条件融合(SACF)，通过离散化目标相对方向和距离，生成紧凑描述符以指导策略和状态建模，利用音频嵌入和空间描述符生成通道级缩放和偏置，调节视觉特征以生成目标导向的融合表示，提升导航效率和泛化能力。

Comments Main paper (6 pages). Accepted for publication by the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026)