多模态大模型

FLARE: Fully Integration of Vision-Language Representations for Deep Cross-Modal Understanding

FLARE：完全整合视觉-语言表示以实现深度跨模态理解

Zheng Liu, Mengjie Liu, Jingzhou Chen, Jingwei Xu, Bin Cui, Conghui He, Wentao Zhang

机构 * Peking University Shanghai AI Laboratory（北京大学上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhongguancun Academy Beijing Key Laboratory of Data Intelligence and Security（中关村北京数据智能与安全重点实验室） 纠错

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

AI总结 FLARE通过全视觉-语言对齐与整合范式实现深度跨模态理解，提出文本引导视觉编码、上下文感知对齐解码、双语义映射损失和文本驱动VQA合成等核心方法，展现优于现有方法的性能与泛化能力。

Delineating Knowledge Boundaries for Honest Large Vision-Language Models

界定诚实大视觉-语言模型的知识边界

Junru Song, Yimeng Hu, Yijing Chen, Huining Li, Qian Li, Lizhen Cui, Yuntao Du

机构 * Shandong University（山东大学） 纠错

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

AI总结 本文提出系统框架提升VLM在面对未知问题时的拒绝能力，通过构建'视觉-不知'数据集并采用监督微调与偏好优化方法，提升事实准确率至67.3%，并在医疗等领域实现泛化。

A Multistage Extraction Pipeline for Long Scanned Financial Documents: An Empirical Study in Industrial KYC Workflows

一种多阶段提取流水线用于长扫描金融文档：工业KYC工作流的实证研究

Yuxuan Han, Yuanxing Zhang, Yushuo Wang, Yichao Jin, Kenneth Zhu Ke, Jingyuan Zhao

机构 * OCBC 纠错

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

AI总结 本文提出多阶段提取框架，整合图像预处理、多语言OCR、混合页面级检索和紧凑VLM基于结构化提取，提升复杂多页文档的提取精度，实验证明在工业KYC工作中性能优于直接PDF到VLM基线。