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。

2026-05-11 至 2026-05-11 共收录 93 篇信号源：cs.CV, cs.CL, cs.AI, cs.MM, eess.AS

1. 多模态训练与对齐 17 篇

2605.06175 2026-05-11 cs.RO 50%

VLA-GSE: Boosting Parameter-Efficient Fine-Tuning in VLA with Generalized and Specialized Experts

VLA-GSE: 提升VLA中基于通用和专用专家的参数高效微调

Yuhua Jiang, Junjie Lu, Xinyao Qin, Xiaoyu Chen, Kaixin Wang, Feifei Gao, Li Zhao

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）； Tsinghua University（清华大学）

专题命中多模态训练与对齐：multimodal(abstract)

AI总结 VLA-GSE通过通用和专用专家机制提升VLA在机器人控制中的参数高效微调效果，保留预训练知识的同时提高适应能力，实验表明其在多个基准测试中表现优异。

2. 其他多模态 2 篇

2605.06156 2026-05-11 cs.LG cs.AI 57%

Entropy-Regularized Adjoint Matching for Offline Reinforcement Learning

熵正则化对偶匹配用于离线强化学习

Abdelghani Ghanem, Mounir Ghogho

机构 * College of Computing（计算学院）； Mohammed VI Polytechnic University（穆莱·阿卜杜勒阿齐兹技术大学）

专题命中其他多模态：multi-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结本文提出最大熵对偶匹配框架，通过镜像下降熵最大化和混合行为先验机制，缓解流行偏差和支撑绑定问题，提升离线数据中最优策略的提取能力。

2602.03331 2026-05-11 cs.LG 50%

Bayesian Conformal Prediction as a Decision Risk Problem

贝叶斯符合预测作为决策风险问题

Fanyi Wu, Veronika Lohmanova, Samuel Kaski, Michele Caprio

机构 * Department of Computer Science, University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系）； UKRI AI Centre for Doctoral Training in Decision Making for Complex Systems（UKRI人工智能博士培训中心（复杂系统决策））； Department of Computer Science, Aalto University（艾洛大学计算机科学系）； ELLIS Institute, Finland（芬兰ELLIS研究所）

专题命中其他多模态：multimodal(abstract)

AI总结本文提出贝叶斯符合预测（BCP），通过结合贝叶斯后验预测分布与PAC式符合风险控制，生成具有有限样本覆盖保证的预测集。BCP将符合预测转化为决策风险优化问题，扩展标准固定分位数阈值集为优化最高后验密度（HPD）预测集，提高效率并保持覆盖性。

Comments 22 pages, 8 figures. A previous version was accepted at the EIML Workshop at NeurIPS 2025