多模态大模型

EndoGSim: Physics-Aware 4D Dynamic Endoscopic Scene Simulations via MLLM-Guided Gaussian Splatting

EndoGSim: 基于多模态大语言模型的物理感知4D动态内窥镜场景模拟

Changjing Liu, Yiming Huang, Long Bai, Beilei Cui, Hongliang Ren

机构 * Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong (CUHK)（香港中文大学电子工程系） 纠错

专题命中 其他多模态 ：MLLM(title,summary_cn)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出EndoGSim框架，通过MLLM引导的高斯点散布实现内窥镜场景的物理感知重建与模拟，结合预训练分割和深度估计，提升手术模拟的真实性和准确性。

Comments Early Accepted by MICCAI 2026

Text-RSIR: A Text-Guided Framework for Efficient Remote Sensing Image Transmission and Reconstruction

Text-RSIR: 一种基于文本的高效遥感图像传输与重建框架

Hao Yang, Xianping Ma, Peifeng Ma, Man-On Pun

机构 * School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）科学与工程学院） ； Geosciences and Engineering, Southwest Jiaotong University（西南交通大学地球科学与工程学院） ； Institute of Space and Earth Information Science and the Department of Geography and Resource Management, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学空间与地球信息科学研究所及地理与资源管理系） 纠错

专题命中 其他多模态 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种基于文本的遥感图像传输系统，通过低分辨率图像与紧凑文本描述替代高分辨率数据，提升传输效率。引入文本条件图像恢复模型，实现细粒度细节恢复与语义一致性保持。

Comments 15 pages, 8 figures, submitted to ISPRS JPRS

PrismQuant: Rate-Distortion-Optimal Vector Quantization for Gaussian-Mixture Sources

PrismQuant: 为高斯混合源优化的率失真向量量化

Bumsu Park, Chanho Park, Youngmok Park, Namyoon Lee

机构 * Department of Electrical Engineering（电气工程系） 纠错

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

AI总结 针对高斯混合源，PrismQuant通过组件标签传输和组件匹配KLT实现率失真优化，结合EM驱动学习和熵约束量化，有效逼近理论边界并优于传统模型。

BatchWeave: A Consistent Object-Store-Native Data Plane for Large Foundation Model Training

BatchWeave: 一种用于大规模基础模型训练的一致对象存储原生数据平面

Ting Sun, Junjie Zhang, Xiao Yan, Songxin Zhang, Zhuoyang Song, Jingyi Xi, Zunyao Mao, Bingyi Jing, Jiaxing Zhang, Zejian Xie

机构 * Lionrock AI Lab, China Merchants Group, Hong Kong, China（狮岩人工智能实验室，中国商人集团，香港，中国） ； Wuhan University, Wuhan, China（武汉大学，武汉，中国） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 BatchWeave通过版本化清单和条件对象写入协调批量发布、恢复和生命周期管理，提供一致的分布式基础模型训练数据平面，支持事务全局批量、去中心化适应提交算法，提升吞吐量和故障隔离能力。