多模态大模型

Textual Supervision Enhances Geospatial Representations in Vision-Language Models

文本监督增强视觉-语言模型中的地理空间表示

Marcelo Sartori Locatelli, Fernando Tonucci, Jea Kwon, Luiz Felipe Vecchietti, Bryan Nathanael Wijaya, Cheng Yaw Low, Virgilio Almeida, Meeyoung Cha

机构 * University of São Paulo（圣保罗大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 研究视觉、视觉-语言及多模态模型的地理空间表示能力，发现文本监督能有效提升空间编码，推动地理空间AI发展。

Comments Accepted at ICML 2026

TEVI: Text-Conditioned Editing of Visual Representations via Sparse Autoencoders for Improved Vision-Language Alignment

TEVI: 基于稀疏自编码器的文本条件视觉表示编辑以改进视觉-语言对齐

Sweta Mahajan, Sukrut Rao, Jiahao Xie, Alexander Koller, Bernt Schiele

机构 * Max Planck Institute for Informatics, Saarland Informatics Campus, Saarbrücken, Germany（马克斯·普朗克研究所信息学院，萨尔兰信息学院，德国萨尔布吕肯） ； Department of Language Science and Technology, Saarland University, Saarbrücken, Germany（语言科学与技术系，萨尔兰大学，德国萨尔布吕肯） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 提出TEVI框架，利用稀疏自编码器解耦图像嵌入，并通过文本条件掩码模块选择性重构嵌入，以改善CLIP等视觉-语言模型的图像-文本对齐，在多个检索基准上取得提升。

Comments 20 pages, 13 figures, 14 tables

CL-CLIP: CLIP-Based Continual Learning Framework with Cost-Volume Category Decoupling for Object Detection

CL-CLIP: 基于CLIP的持续学习框架与代价体积类别解耦用于目标检测

Zihan Liu, Yuguang Yang, Shengjie Su, Jianing Pang, Linlin Yang, Chunyu Xie, Nikolai Yu. Zolotykh, Baochang Zhang

机构 * National College for Excellent Engineers, Beihang University（卓越工程师学院，北京航空航天大学） ； AI Research, Qihoo 360（360人工智能研究院，奇虎360） ； School of Electronic Information Engineering, Beihang University（电子信息学院，北京航空航天大学） ； School of Cyber Science and Technology, Beihang University（网络安全科学与技术学院，北京航空航天大学） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（计算机科学与工程学院，北京航空航天大学） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（媒体融合与传播国家重点实验室，中国传媒大学） ； Institute of Information Technology, Mathematics and Mechanics, Lobachebsky University（信息技术、数学与力学学院，洛瓦茨基大学） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（人工智能学院，北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 提出CL-CLIP框架，通过代价体积引导的类别解耦，增强开放词汇检测器的持续学习能力，缓解灾难性遗忘，在PASCAL VOC和MS-COCO上显著提升F-ViT基线性能。

Diagnosing Visual Ignorance in Vision-Language Models

诊断视觉语言模型中的视觉忽视

Runyu Zhou, Qi Zhang, Qixun Wang, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言模型依赖语言先验的内部机制，通过层替换和探针分析揭示多阶段瓶颈，并引入渐进视觉退化指标发现基准测试可能奖励视觉忽视。

MedSIGHT: Towards Grounded Visual Comprehension in Medical Large Vision-Language Models

MedSIGHT：迈向医学大型视觉语言模型中的基础视觉理解

Aofei Chang, Le Huang, Alex James Boyd, Parminder Bhatia, Taha Kass-Hout, Fenglong Ma, Cao Xiao

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出MedSIGHT框架，通过区域感知器、医学区域码本和渐进训练策略，统一医学视觉语言模型的语义理解和像素级分割，在72K数据上达到多模态理解与分割的SOTA。

Comments Accepted at ICML 2026

Hierarchical Semantic-Constrained Heterogeneous Graph for Audio-Visual Event Localization

层次化语义约束异构图用于音视频事件定位

Zhe Yang, Ruyi Zhang, Hongtao Chen, Wenrui Li, Hengyu Man, Wangmeng Zuo, Xiaopeng Fan

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Harbin Institute of Technology Suzhou Research Institute（哈尔滨工业大学苏州研究院） 纠错

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

AI总结 提出层次化语义约束异构图框架，通过构建异构图、双向语义约束和双曲空间层次正则化，解决开放词汇音视频事件定位中跨尺度一致性和层次语义一致性问题。

Assessing True Generalisability of Audio-Visual Speech Recognisers

评估音视频语音识别器的真正泛化能力

Zhaofeng Lin, Stavros Petridis, Maja Pantic, Naomi Harte

机构 * Trinity College Dublin（都柏林三一学院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 通过构建与LRS3测试集严格匹配的评估集，发现当前最先进的音视频语音识别模型在未见数据上性能全面崩溃，揭示了其泛化能力不足，并分析了退化原因、词汇偏差和错误模式。

Comments Accepted to Interspeech 2026 Long paper track. 9 pages, 4 figures

HybridCodec: Fast Dual-Stream, Semantically Enhanced Neural Audio Codec

HybridCodec: 快速双流、语义增强的神经音频编解码器

Arjun Gangwar, S Umesh

机构 * Indian Institute of Technology, Madras（印度理工学院马德拉斯分校） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出HybridCodec，一种结合语义蒸馏与双流架构的统一神经音频编解码器，实现强解耦、跨语言鲁棒性及3倍速度提升。

Comments 5 pages, 5 tables, 1 figure, Accepted at Interspeech 2026

VISA: A Visual Information Strengthened Audio-Reasoning System for the Interspeech 2026 ARC Agent Track

VISA：面向Interspeech 2026 ARC智能体赛道的视觉信息增强音频推理系统

Wenming Tu, Jian Gao, Yanru Huo, Yixuan Wang, Jing Peng, Bohan Li, Ziyang Ma, Tao Liu, Shuai Fan, Kai Yu, Xie Chen, Zilong Zheng

专题命中 音频语音多模态 ：multi-modal(abstract)；分类 eess.AS

AI总结 提出VISA系统，通过多模态特征提取、模型投票推理和细粒度类别感知路由，增强大音频语言模型的音频推理能力，在ARC智能体赛道取得66.23%评分和77.40%准确率。

Comments Submitted to INTERSPEECH 2026

Watch, Remember, Reason: Human-View Video Understanding with MLLMs

Watch, Remember, Reason: 基于多模态大语言模型的人类视角视频理解

Jiahao Meng, Yue Tan, Qi Xu, Kuan Gao, Weisong Liu, Yanwei Li, Jason Li, Lingdong Kong, Haochen Wang, Qianyu Zhou, Jiangning Zhang, Guangliang Cheng, Yunhai Tong, Lu Qi, Minghsuan Yang

机构 * School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京理工大学智能科学与技术学院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； University of Tokyo（东京大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UC Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

专题命中 视频多模态 ：MLLM(summary_cn,abstract)；multimodal(abstract)；audio-visual(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.MM

AI总结 提出人类视角下视频理解的三个功能能力（观看、记忆、推理），构建统一框架分析视频MLLM的感知、记忆、推理和预测，并总结挑战、方法、应用及未来方向。

EgoPressDiff: Multimodal Video Diffusion for Egocentric UV-Domain Hand-Pressure Estimation

EgoPressDiff: 用于自我中心UV域手部压力估计的多模态视频扩散模型

Yuan Zeng, Zilue Gao, Yujia Shi, Zongqing Lu, Wenming Yang, QingMin Liao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(title)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出EgoPressDiff，一种条件视频扩散框架，通过多模态条件策略（手部姿态、3D网格顶点和深度信息）从视觉输入生成UV压力图，解决了现有方法中的量化误差和时间不一致问题，在EgoPressure数据集上实现SOTA，Volumetric IoU相对提升34%以上。

Comments Accepted to IEEE ICASSP 2026

Dreaming when Necessary: Advancing World Action Models with Adaptive Multi-Modal Reasoning

必要时做梦：通过自适应多模态推理推进世界行动模型

Yinzhou Tang, Jingbo Xu, Yu Shang, Zihao Song, Chen Gao, Wei Wu, Yong Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Manifold AI 纠错

专题命中 视频多模态 ：multi-modal(title)；multimodal(abstract)

AI总结 提出AdaWAM，通过轻量动态路由器自适应触发文本或视觉推理，提升长时复杂任务中的推理效率和性能。

An Integrated Roadside Sensing and Communication Framework for Vulnerable Road User Safety at Signalized Intersections

信号交叉口弱势道路使用者安全的集成路边感知与通信框架

Parvez Anowar

机构 * Department of Civil, Environmental and Construction Engineering, University of Central Florida（中央佛罗里达大学土木、环境与建设工程系） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出集成多模态感知、边缘计算、V2X/P2X通信和自适应信号控制的框架，基于公开数据集R-LiViT分析53,319个标注，发现VRU占49%、昼夜密度差异大、近距离事件变化10倍、83%行人边界框小，支持多模态感知和自适应部署。

Comments 17 pages, 5 figures, 2 tables. Preprint

TraRA: Trajectory-level Recognition Aggregation for Video Text Spotting in Urban Surveillance

TraRA: 面向城市监控视频文本识别的轨迹级识别聚合方法

Duc Tri Tran, Trung Thanh Nguyen, Vijay John, Phi Le Nguyen, Yasutomo Kawanishi

机构 * RIKEN（日本理化学研究所） ； Hanoi University of Science and Technology（河内科学技术大学） ； Nagoya University（名古屋大学） ； Lawrence Technological University（劳伦斯技术大学） ； Ritsumeikan University（立命馆大学） 纠错

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

AI总结 提出TraRA方法，通过轨迹级文本识别聚合，利用时间与多模态一致性，解决监控视频中运动模糊、遮挡等导致的帧级识别不一致问题，在多个基准上提升跟踪与识别性能。

Comments 22nd IEEE International Conference on Advanced Visual and Signal-Based Systems

Stream3D-VLM: Online 3D Spatial Understanding with Incremental Geometry Priors

Stream3D-VLM：基于增量几何先验的在线3D空间理解

Hanxun Yu, Xuan Qu, Lei Ke, Boqiang Zhang, Yuxin Wang, Jianke Zhu, Dong Yu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文汇） ； HKUST（香港科技大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 提出在线3D视觉语言模型Stream3D-VLM，通过自回归流控制、轻量视觉-空间特征融合模块和几何自适应体素压缩，实现从流式视频中实时理解3D空间，并构建超百万在线3D问答数据集，在多项任务上超越现有模型。

Comments Project Page: https://stream3d-vlm.github.io/

GenPO++: Generative Policy Optimization with Jacobian-free Likelihood Ratios

GenPO++：基于无雅可比似然比的生成式策略优化

Ke Hu, Shutong Ding, Panxin Tao, Jingya Wang, Ye Shi

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出GenPO++框架，利用高阶可逆ODE求解器中的历史状态作为辅助记忆，实现精确可逆映射，从而无偏且高效地计算生成流策略的似然比，在连续控制任务中优于现有方法。

Never Seen Before: Benchmarking Genuine Zero-Shot Composed Image Retrieval with Consistent Video-Sourced Datasets

前所未见：基于一致视频源数据集的真正零样本组合图像检索基准测试

Zhenyu Yang, Zemin Du, Shengsheng Qian, Changsheng Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：MLLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对现有零样本组合图像检索数据集存在参考与目标图像不相关、非真正零样本的问题，提出ZeroSight基准，包含来自视频的一致参考-目标对和训练无关的MLLM驱动方法SC4CIR，通过三重对称一致性检查识别难负样本，实验表明现有方法性能被高估。

A robust PPG foundation model using multimodal physiological supervision

一种使用多模态生理监督的鲁棒PPG基础模型

Eloy Geenjaar, Vince Calhoun, Scott Daly, Gouthaman KV, Lie Lu, Trisha Mittal, Daniel P. Darcy

机构 * Dolby Laboratories（杜比实验室） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种PPG基础模型，利用ICU数据集中的心电和呼吸信号选择对比样本，无需高质量或场域数据预训练，在15个下游任务中14个取得性能提升。

Advanced Flood Prediction with Physics-Guided Deep Learning: Combining UNet, FNO, and SAR/Optical Imagery

基于物理引导深度学习的先进洪水预测：结合UNet、FNO与SAR/光学影像

Tewodros Syum Gebre, Jagrati Talreja, Leila Hashemi-Beni

机构 * National Center for Atmospheric Research (NCAR)（国家大气研究中心） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出物理引导深度学习框架，融合多模态遥感与浅水方程约束，通过UNet-FNO混合架构实现高精度洪水预测，IoU达0.82，F1达0.90。

Comments This paper has been accepted for publication in the Proceedings of the IEEE Radar Conference (RadarConf 2026). The final authenticated version will be available through IEEE Xplore

When Recovery Matters: The Blind Spot of Surrogate Privacy in MLLM Editing

当恢复至关重要时：MLLM编辑中替代隐私的盲点

Siyuan Xu, Yibing Liu, Peilin Chen, Yung-Hui LI, Shiqi Wang, Sam Kwong

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Hon Hai Research Institute（鸿海研究院） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：MLLM(title,title_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大模型编辑中的隐私风险，提出首个面向恢复的替代隐私保护编辑基准SPPE，涵盖36个细粒度隐私类别和65个编辑指令，并设计可编辑性评估与替代到源编辑恢复两个任务及对应方法。

GuideCAD: A Lightweight Multimodal Framework for 3D CAD Model Generation via Prefix Embedding

GuideCAD: 基于前缀嵌入的轻量级多模态3D CAD模型生成框架

Minseong Kim, Jinyeong Park, Sungho Park, Jibum Kim

机构 * Convergence Research Center for Insect Vectors（昆虫传播载体汇聚研究中心） ； Incheon National University（仁川国立大学） ； Center for Brain-Machine Interface（脑机接口中心） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出GuideCAD框架，利用少量可训练参数通过映射网络将图像嵌入转为前缀嵌入，结合预训练大语言模型和Transformer解码器生成3D CAD模型，参数减少约4倍且训练效率提升2倍。

Unified Safe In-context Image Generation in Multimodal Diffusion Transformers via Restricting Unsafe Information Flows

统一安全上下文图像生成：在多模态扩散变换器中通过限制不安全信息流

Xiang Yang, Feifei Li, Mi Zhang, Geng Hong, Xiaoyu You, Mi Wen, Min Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出UVR框架，通过分析注意力动态中的不安全信息流，在无需训练的情况下对输出补丁进行注意力调制，实现图像生成和编辑任务的安全控制，达到91%和77%的擦除率。

Comments ICML26

TrioPose: Native Triple-Stream Diffusion Transformers for Pose-Guided Text-to-Image Generation

TrioPose: 用于姿态引导文本到图像生成的原生三流扩散变换器

Dian Gu, Zhengyi Yang

机构 * Institute of Automation Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 提出TrioPose，基于SD3.5M架构的原生三流姿态感知DiT，通过逐层激活和零初始化双残差注入保持预训练稳定性，并设计可学习关系偏置掩码和姿态引导空间损失加权，在多人姿态引导生成中实现SOTA性能，Human-Art上AP达64.33。

Comments 15 pages (9 pages main body, 6 pages references and appendix), 3 figures, 5 tables

Federated Foundation Models over Vehicular Networks

车辆网络中的联邦基础模型

Kasra Borazjani, Fardis Nadimi, Payam Abdisarabshali, Owen Palinski, Allan Salihovic, Dinh Nguyen, Minghui Liwang, Seyyedali Hosseinalipour

机构 * University of Waterloo（多伦多大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出将多模态多任务联邦基础模型（M3T FedFMs）集成到车辆网络中的愿景，结合基础模型的表达力与联邦学习的隐私保护分布式学习能力，并通过Waymo数据集案例验证其潜力。

Comments 8 pages, 4 figures

WorldBench: A Challenging and Visually Diverse Multimodal Reasoning Benchmark

WorldBench: 一个具有挑战性且视觉多样的多模态推理基准

Yida Yin, Harish Krishnakumar, Chung Peng Lee, Boya Zeng, Wenhao Chai, Shengbang Tong, Wenhu Chen, Hu Xu, Xingyu Fu, Gabriel Sarch, Aleksandra Korolova, Zhuang Liu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； NYU（纽约大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Meta, FAIR（Meta和FAIR） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出WorldBench，通过构建多领域视觉概念分类法并收集多样化图像，设计前沿MLLM难以回答的问题，以评估多模态大语言模型的视觉理解能力，揭示其弱点。

Comments Project page: https://worldbench-vl.github.io/

Seeing Without Exposing: Adaptive Privacy Control for Open-World, Context-Hungry MLLMs

看见而不暴露：面向开放世界、上下文饥渴型MLLM的自适应隐私控制

Siyuan Xu, Yibing Liu, Peilin Chen, Yung-Hui Li, Shiqi Wang, Sam Kwong

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Hon Hai Research Institute（鸿海研究学院） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：MLLM(title_cn,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大语言模型在开放世界中面临不可预测敏感信息泄露的隐私挑战，提出无训练方法APD，将隐私元素漂移至语义等价替代物并锚定上下文线索，结合新基准AdaptShield实现隐私保护与上下文保留的平衡提升。

MMBU: A Massive Multi-modal Biomedical Understanding Benchmark to Probe the Perception Capabilities of Vision-Language Models

MMBU: 大规模多模态生物医学理解基准，用于探测视觉语言模型的感知能力

Ryan D'Cunha, Alejandro Lozano, Xiaoxiao Sun, Daniel Vela Jarquin, Min Woo Sun, Josiah Aklilu, James Burgess, Yuhui Zhang, Ryan Nayebi, Paola Avila, Robayo, Jin Ye, Ming Hu, Zhongying Deng, Junjun He, Xin Chen, Yue Yao, Robert Tibshirani, Jeffrey J. Nirschl, Serena Yeung-Levy

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Instituto Tecnológico de Monterrey（蒙特雷技术学院） ； Monash University（墨尔本大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出MMBU基准，涵盖35个子模态，通过分类、定位和检测任务系统评估VLM在生物医学领域的视觉感知和泛化能力，发现高准确率可能掩盖感知缺陷。

From Vision to Text: A Compact Multimodal Approach for Robust, Cross-Domain Presentation Attack Detection on ID Cards

从视觉到文本：一种用于身份证件跨域鲁棒演示攻击检测的紧凑多模态方法

Qingwen Zeng, Juan E. Tapia, Sneha Das, Christoph Busch

机构 * da/sec-Biometrics and Security Research Group, Hochschule Darmstadt（da/sec生物安全研究组，达姆施塔特应用技术大学） ； Technical University of Denmark (DTU)（丹麦技术大学（DTU）） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对身份证件演示攻击检测中的跨域迁移问题，提出一种结合视觉与文本数据的紧凑多模态模型，发现监督微调后泛化强但零样本设置下失效，强调模型容量和真实数据的重要性。

Comments Publication under the revision process on IEEE

Evidence-Based Intelligent Diagnostic and Therapeutic Visualization System with Large Language Models: Multi-Turn Interaction and Multimodal Treatment Plan Generation

基于证据的智能诊断与治疗可视化系统与大语言模型：多轮交互与多模态治疗方案生成

Yunhan Wang, Yuda Wang, Zhiying Tu, Mingqiang Song, Li Song, Kun Li, Dianhui Chu, Bolin Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Weihai（哈尔滨工业大学（威海）） ； Harbin Institute of Technology (Weihai) Qingdao Research Institute（哈尔滨工业大学（威海）青岛研究院） ； Shandong Key Laboratory of Digital Service Computing Technology and Systems（山东省数字服务计算技术与系统重点实验室） ； Weihai Municipal Hospital（威海市人民医院） ； Shanghai Taizhu Technology Co., Ltd（上海泰山技术有限公司） ； Tianjin Zhifu Qihuang Medical Technology Co., Ltd（天津中孚启黄医疗技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出知识增强的可视化诊断系统，通过知识图谱约束、信息增益驱动提问和多模态治疗呈现，提升中医辨证透明度和治疗可解释性。

Comments 29 pages, 9 figures, 5 tables, including supporting information

Closed-Form Spectral Regularization for Multi-Task Model Merging

多任务模型融合的闭式谱正则化

Yongxian Wei, Runxi Cheng, Xingxuan Zhang, Li Shen, Chun Yuan, Peng Cui, Dacheng Tao

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 针对多任务模型融合中的干扰最小化问题，发现迭代求解器实际充当隐式谱正则化器，据此提出基于谱滤波的闭式方法SWUDI及其自适应变体SWUDI-A，显著提升效率并匹配或超越现有方法。