多模态大模型

Evaluating multimodal emotion recognition in proactive conversational agents: A user study

评估主动对话代理中的多模态情绪识别：一项用户研究

Adnana Dragut, Raquel Lacuesta, F. Xavier Gaya-Morey, Jose M. Buades-Rubio

机构 * I3A (Institute of Engineering Research of Aragon)（阿拉贡工程研究院） ； Universidad de Zaragoza（萨拉戈塔大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了多模态情绪识别在主动对话代理中的应用，通过用户研究验证了视觉和语言分析模块的有效性，发现语言分析比视觉线索更可靠，并探讨了SIAs在情绪引导中的潜力与挑战。

An Application-Layer Multi-Modal Covert-Channel Reference Monitor for LLM Agent Egress

面向LLM代理出站的应用层多模态隐通道参考监控器应用

Alfredo Metere

机构 * Enclawed, LLC（Enclawed公司） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种应用层多模态隐通道参考监控器，用于检测和防止LLM代理在消息中泄露数据，通过多阶段文本管道、媒体加密器和残余容量测量来实现对隐通道的监控和管理。

MASFactory: A Graph-centric Framework for Orchestrating LLM-Based Multi-Agent Systems with Vibe Graphing

MASFactory: 一种基于图的框架，用于通过Vibe图谱编排基于大语言模型的多智能体系统

Yang Liu, Jinxuan Cai, Yishen Li, Qi Meng, Zedi Liu, Xin Li, Chen Qian, Chuan Shi, Cheng Yang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出MASFactory，一种基于图的框架，用于通过Vibe图谱编排基于大语言模型的多智能体系统，解决了现有框架在实现复杂图工作流时需要大量手动工作、重用性差和难以整合异构外部上下文源的问题。

Comments Accepted to the ACL 2026 Demo Track. Camera-ready version. 10 pages, 6 figures. Code and documentation are available at: https://github.com/BUPT-GAMMA/MASFactory

Towards Resilient and Autonomous Networks: A BlueSky Vision on AI-Native 6G

迈向稳健和自主的网络：AI原生6G的BlueSky愿景

Liang Wu, Kelly Wan, Mayank Darbari, Liangjie Hong

机构 * Nokia（诺基亚） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种AI原生6G的BlueSky愿景，旨在将人工智能原生整合到6G中，从'为AI的网络'转向'为网络的AI'，通过基础模型和协作多智能体系统，将网络管理转化为统一的多模态多任务优化问题，推动6G向智能自维持通信基础设施发展。

Comments Accepted at KDD 2026

IndusAgent: Reinforcing Open-Vocabulary Industrial Anomaly Detection with Agentic Tools

IndusAgent: 通过智能工具增强开放词汇工业异常检测

Rongbin Tan, Fangfang Lin, Zhenlong Yuan, Min Qiu, Kejin Cui, Mengmeng Wang, Yi Wang, Zijian Song, Zhiyuan Wang, Jiyuan Wang, Yue Wang, Shuhan Song§, Huawei Cao

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（处理器国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； LongCat Team（LongCat团队） ； Independent Researcher（独立研究者） ； New York University（纽约大学） ； Sun Yat-sen University（孙中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学，北京，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出IndusAgent框架，通过整合视觉观测、高分辨率局部片段和专家正常性先验，提升开放词汇工业异常检测的零样本性能，验证了方法的鲁棒性和泛化能力。

MC-Risk: Multi-Component Risk Fields for Risk Identification and Motion Planning

MC-Risk：多组件风险场用于风险识别和运动规划

Maximilian Link, Yingjie Xu, Yingbai Hu, Yinlong Liu

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； City University of Macau（澳门城市大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出MC-Risk，一种与规划器对齐的多组件风险场，用于早期、校准且类别感知的风险定位。该方法通过线性组合三个可解释模块，包括电机代理场、VRU风险场和道路惩罚场，并在RiskBench碰撞子集上进行了首次标准化定量评估，展示了最佳的风险定位和最早危险指示。