多模态大模型

Task-Aware Structured Memory for Dynamic Multi-modal In-Context Learning

任务感知结构化记忆用于动态多模态上下文学习

Zhirui Chen, Ziwei Chen, Ling Shao

机构 * Zhihui Chen（陈志辉） ； Ziwei Chen（陈子伟） ； Ling Shao（邵令） 纠错

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

AI总结 提出TASM框架，通过任务向量引导压缩、语义感知令牌合并和层次化记忆结构，解决多模态大语言模型上下文学习中记忆压缩导致的语义破坏和静态问题。

Comments Accepted to ICML 2026

Bridging the Modality Gap in Forensic Image Retrieval

弥合法医图像检索中的模态差距

Ricardo González-Gazapo, Annette Morales-González, Yoanna Martínez-Díaz, Heydi Méndez-Vázquez, Milton García-Borroto

机构 * Advanced Technologies Application Center (CENATAV)（先进技术应用中心（CENATAV）） ； Centro de Sistemas Complejos, Facultad de Física, Universidad de La Habana（哈瓦那大学物理学院复杂系统中心） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出统一检索框架，利用多模态大语言模型生成文本描述并结合视觉与文本特征融合，提升纹身、人脸素描等法医任务的检索精度与鲁棒性。

Comments 23 pages, 5 figures, paper submitted to Elsevier journal

GLACIER: A Multimodal Student-Teacher Foundation Model for Molecular Property Prediction

GLACIER：用于分子性质预测的多模态师生基础模型

Emily Nguyen, Yongchan Hong, Harsh Toshniwal, Yan Liu, Andreas Luttens

机构 * Department of Computer Science, University of Southern California（南加州大学计算机科学系） ； Department of Quantitative and Computational Biology, University of Southern California（南加州大学定量与计算生物学系） ； Amazon（亚马逊） ； Department of Medical Biochemistry and Biophysics, Science for Life Laboratory, Karolinska Institutet（卡罗林斯卡学院医学生物化学与生物物理系，生命科学实验室） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title)

AI总结 提出GLACIER师生框架，通过融合分子图、SMILES和物理化学描述符三种模态，并利用大模型蒸馏，实现高效准确的分子性质预测。

Findings of the MAGMaR 2026 Shared Task

MAGMaR 2026 共享任务结果

Alexander Martin, Dengjia Zhang, Joel Brogan, Francis Ferraro, Jeremy Gwinnup, Reno Kriz, Teng Long, Kenton Murray, Andrew Yates, Xiang Xiang

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； OpenAI ； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； Air Force Research Laboratory（空军研究实验室） ； Human Language Technology Center of Excellence, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学人类语言技术卓越中心） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract,comments)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 本文介绍MAGMaR 2026共享任务的结果，包括视频检索和基于检索视频的生成任务，所有提交系统均超越去年基线。

Comments Findings of the 2nd workshop on Multimodal Augmented Generation via Multimodal Retrieval (MAGMaR); Resources at this url: https://github.com/rekriz11/MAGMAR_2026

Learning Object Manipulation from Scratch via Contrastive Interaction

通过对比交互从零开始学习物体操作

Tongle Shen, Caleb Chuck, Fan Feng, Biwei Huang

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(abstract)

AI总结 针对对比强化学习在交互密集操作任务中表现不佳的问题，提出交互加权重采样方法，通过保留模式边界提升多模态分段非线性可达性表示，在仿真和真实机器人空气曲棍球任务中取得显著改进。