多模态大模型

ChartAgent: A Multimodal Agent for Visually Grounded Reasoning in Complex Chart Question Answering

ChartAgent: 一种用于复杂图表问答中视觉基础推理的多模态智能体

Rachneet Kaur, Nishan Srishankar, Zhen Zeng, Sumitra Ganesh, Manuela Veloso

机构 * J.P. Morgan AI Research（摩根大通人工智能研究） 纠错

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

AI总结 提出ChartAgent框架，通过迭代分解查询为视觉子任务并利用图表专用视觉工具（如绘制注释、裁剪区域）进行空间域推理，在ChartBench和ChartX上取得最先进性能，尤其对无标注图表提升显著。

Comments Accepted at ACL 2026 (Main Conference). Also presented as an oral paper at the NeurIPS 2025 Multimodal Algorithmic Reasoning Workshop (https://marworkshop.github.io/neurips25/)

Data Journalist Agent: Transforming Data into Verifiable Multimodal Stories

数据记者智能体：将数据转化为可验证的多模态故事

Kevin Qinghong Lin, Batu EI, Yuhong Shi, Pan Lu, Philip Torr, James Zou

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架Data2Story，通过证据链验证声明并自动生成多模态文章，在18篇文章上评估，证明其在透明性和可审计性上接近人类记者。

Comments Project page: https://data2story.github.io Github: https://github.com/QinghongLin/data2story-skill

A History-Aware Visually Grounded Critic for Computer Use Agents

面向计算机使用代理的历史感知视觉基础批评家

Jaewoo Lee, Zaid Khan, Archiki Prasad, Justin Chih-Yao Chen, Supriyo Chakraborty, Kartik Balasubramaniam, Sambit Sahu, Elias Stengel-Eskin, Hyunji Lee, Mohit Bansal

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Capital One ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出HiViG框架，通过历史感知的视觉基础多模态批评家，在测试时评估动作并拦截错误，在多个GUI基准上提升成功率。

Comments Code: https://github.com/G-JWLee/HiViG

Beyond APIs: Probing the Limits of MLLMs in Physical Tool Use

超越API：探索多模态大语言模型在物理工具使用中的极限

Zhixin Ma, Yutong Zhou, Yongqi Li, Chong-Wah Ngo, Wenjie Li

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出PhysTool-Bench基准，评估多模态大语言模型在真实场景中识别物理工具并规划使用的能力，发现最强模型仅完成21%任务，揭示感知与规划双重缺陷。

Exploration of Foundation Model-Based Robots in Patient and Elderly Care

基于基础模型的机器人在患者和老年人护理中的探索

Zhiwen Qiu, Wei Liu, Yuexing Hao

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于基础模型的护理机器人在设计特征、用户体验和护理效果方面的现状，指出当前系统多用于语音交互，多模态和物理自主性有限，并呼吁向护理特定评估标准和负责任自主性发展。

Baichuan-M4: A Clinical-Grade Medical Agent System for Continuous Care

Baichuan-M4：面向持续照护的临床级医疗智能体系统

Aiyuan Yang, Canbin Piao, Chengfeng Dou, Da Pan, Dian Wang, Fan Yang, Fei Deng, Fei Li, Guangwei Ai, Hui Liu, Hongda Zhang, Jinyang Tai, Kai Lu, Lijun Liu, Linwei Chen, Linyu Li, Meiqing Guo, Peidong Guo, Qiang Ju, Rihui Xin, Shuai Wang, XinKai Ma, Xudong Chen, Yichuan Mo, Yijie Zhou, Leyi Pan, Yihe Luo, Zian Wang

机构 * Baichuan AI（百川智能） ； THUBPM Group, Tsinghua University（清华大学THUBPM课题组） 纠错

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

AI总结 提出Baichuan-M4临床级医疗大模型，通过统一运行时、持续照护强化学习框架和临床工具层三大支柱构建智能体系统，在多项医疗评估中取得领先结果，幻觉率降至3.3%。

Super-Resolution Structured-Illumination X-Ray Microscopy based on Fourier Decomposition

基于傅里叶分解的超分辨结构照明X射线显微镜

Stefan Schwaiger, Lennart Forster, Martin Dierolf, Franz Pfeiffer, Benedikt Günther

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)

AI总结 提出一种超分辨X射线显微镜方法，通过结构照明编码高频信息，利用傅里叶分解解码，实现2.2倍分辨率提升，并扩展至显微断层成像，同时获取相位衬度和暗场图像。