多模态大模型

Cross-Modal Masked Compositional Concept Modeling for Enhancing Visio-Linguistic Compositionality

跨模态掩码组合概念建模以增强视觉-语言组合性

Wei Li, Zhen Huang, Xinmei Tian

机构 * MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学，教育部脑启发智能感知与认知重点实验室） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 提出MACCO框架，通过掩码一个模态的组合概念并从另一模态完整上下文重建，增强视觉-语言模型的组合理解能力，在五个基准上显著提升。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference, 25 pages

Decoding the Multimodal Maze: A Systematic Review on the Adoption of Explainability in Multimodal Attention-based Models

解码多模态迷宫：多模态注意力模型中可解释性采纳的系统综述

Md Raisul Kibria, Sébastien Lafond, Janan Arslan

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

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

AI总结 本文系统综述了2020年至2024年初多模态模型可解释性研究，发现多数工作集中于视觉-语言和纯语言模型，注意力机制是主要解释方法，但评估缺乏系统性和鲁棒性，并提出了改进建议。

GeoWorld-VLM: Geometry from World Models for Vision-Language Models

GeoWorld-VLM：从世界模型中获取几何结构用于视觉-语言模型

Renjie Gu, Kaichen Zhou, Yan Luo, Mengyu Wang

机构 * Harvard AI and Robotics Lab（哈佛人工智能与机器人实验室） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence（凯普纳自然与人工智能研究 institute） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 GeoWorld-VLM通过将冻结的摄像机条件视频世界模型的几何结构转移到视觉-语言模型中，提升空间关系推理能力，实验显示在两个不同架构上均提升了约4%的性能。

ReFoCUS: Reinforcement-guided Frame Optimization for Contextual Understanding

ReFoCUS: 用于上下文理解的强化引导帧优化

Hosu Lee, Junho Kim, Hyunjun Kim, Yong Man Ro

机构 * Korea Advanced Institute of Science & Technology（韩国科学技术院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 提出ReFoCUS框架，首次将在线策略梯度强化学习集成到视频大语言模型的帧级优化中，通过自回归和查询条件选择架构学习帧选择策略，无需显式帧级监督，提升视频问答推理准确性。

Comments Project page: https://interlive-team.github.io/ReFoCUS/

Multi-Label Test-Time Adaptation with Bayesian Conditional Priors

基于贝叶斯条件先验的多标签测试时自适应

Qiru Li, Ao Zhou, Zhiwei Jiang, Zifeng Cheng, Cong Wang, Yafeng Yin, Qing Gu

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

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

AI总结 提出贝叶斯条件先验估计（BCP），一种无梯度的测试时自适应方法，通过在线估计锚定条件先验注入标签依赖性，提升冻结视觉语言模型在多标签识别中的分布偏移鲁棒性。

Comments accepted by ICML2026

Modality-Aware Feature Matching in Visual and Vision-Language Applications: A Comprehensive Survey

视觉与视觉-语言应用中的模态感知特征匹配：全面综述

Weide Liu, Wei Zhou, Jun Liu, Ping Hu, Jun Cheng, Jungong Han, Weisi Lin

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Jiangxi University of Finance and Economics（江西财经大学计算机与人工智能学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（卡迪夫大学计算机科学与信息学院） ； School of Computing and Communications, Lancaster University（兰卡斯特大学计算机与通讯学院） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） ； Institute for Infocomm Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡资讯研究院，科技研究局（A*STAR）） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

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

AI总结 综述基于模态的特征匹配，涵盖传统手工方法和现代深度学习方法，重点讨论跨RGB、深度、3D点云、LiDAR、医学图像及视觉-语言模态的进展，突出模态感知技术。

Comments CSUR

GIVE: Grounding Human Gestures in Vision-Language-Action Models

GIVE：在视觉-语言-动作模型中接地人类手势

Pengfei Liu, Gen Li, Junqiao Fan, Boyu Ma, Jindou Jia, Yang Xiao, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学MARS实验室） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 针对VLA模型忽略手势导致意图理解不准的问题，提出GIVE方法，通过视觉和语义双路径增强手势理解，在真实HRI实验中目标识别准确率提升40%，任务成功率提升80%。

Comments Project page: https://luis-cloud-sg.github.io/GIVE-project/

Safety Case Patterns for VLA-based driving systems: Insights from SimLingo

基于VLA的驾驶系统的安全案例模式：来自SimLingo的见解

Gerhard Yu, Fuyuki Ishikawa, Oluwafemi Odu, Alvine Boaye Belle

机构 * York University（约克大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 针对VLA驾驶系统提出RAISE安全案例设计方法，通过扩展HARA和定制模式，结合SimLingo案例验证其构建基于证据的安全声明的有效性。

CMI-RewardBench: Evaluating Music Reward Models with Compositional Multimodal Instruction

CMI-RewardBench: 基于组合多模态指令评估音乐奖励模型

Yinghao Ma, Haiwen Xia, Hewei Gao, Weixiong Chen, Yuxin Ye, Yuchen Yang, Sungkyun Chang, Mingshuo Ding, Yizhi Li, Ruibin Yuan, Simon Dixon, Emmanouil Benetos

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.MM、eess.AS

AI总结 针对音乐生成模型缺乏有效评估机制的问题，提出CMI-RewardBench基准，包含大规模偏好数据集和参数高效奖励模型，实现多模态指令下的音乐质量评估。

Comments Accepted by ICML 2026

CausalMoE: A Billion-Scale Multimodal Foundation Model for Granger Causal Discovery with Pattern-Routed Heterogeneous Experts

CausalMoE：基于模式路由异构专家的十亿规模多模态基础模型用于格兰杰因果发现

Bo Liu, Di Dai, Jingwei Liu, Jiarui Jin, Xiaocheng Fang, Guangkun Nie, Hongyan Li, Shenda Hong

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； National Institute of Health Data Science, and Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学健康医疗大数据国家研究院、人工智能研究院） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(title,abstract)；multimodal foundation model(title)；分类 cs.AI

AI总结 提出CausalMoE，一种十亿规模多模态格兰杰因果基础模型，通过模式路由混合异构专家解耦动态机制，结合因果自注意力与LLM/VLM先验，实现稀疏因果图恢复，在监督和少样本场景中达到最优。

MultiToP: Learning to Patch Visual Tokens to Mitigate Hallucinations in Video Large Multimodal Models

MultiToP：学习修补视觉令牌以减轻视频大型多模态模型中的幻觉

Yuansheng Gao, Wenbin Xing, Jiahao Yuan, Kaiwen Zhou, Han Bao, Zonghui Wang, Wenzhi Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 提出MultiToP框架，通过轻量级视觉令牌修补器动态替换不可靠视觉令牌，结合信息引导排名校准和稀疏正则化，在不修改原模型情况下减少视频多模态模型幻觉，显著提升F1分数和问答准确率。

Comments Preprint

HYDRA-X: Native Unified Multimodal Models with Holistic Visual Tokenizers

HYDRA-X: 具有整体视觉分词器的原生统一多模态模型

Guozhen Zhang, Xuerui Qiu, Yutao Cui, Tianhui Song, Changlin Li, Junzhe Li, Tao Huang, Xiao Zhang, Yang Li, Jianbing Wu, Miles Yang, Zhao Zhong, Liefeng Bo, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出HYDRA-X，首个在单一ViT中统一图像和视频分词的原生统一多模态模型，通过因果时间注意力和分层时间压缩实现高效重建，并利用轻量化解压缩器注入语义，显著提升编辑一致性和收敛速度。

Action Without Interaction: Probing the Physical Foundations of Video LMMs via Contact-Release Detection

无交互行动：通过接触-释放检测探测视频LMMs的物理基础

Daniel Harari, Michael Sidorov, Chen Shterental, Liel David, Abrham Kahsay Gebreselasie, Muhammad Haris Khan

机构 * Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了视频LMMs在实际视觉输入中语义理解的深度，通过接触-释放检测发现模型在物理基础方面的不足。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026 workshop on Cognitive Foundations for Multimodal Models (CogVL)

V-JEPA 2.1: Unlocking Dense Features in Video Self-Supervised Learning

V-JEPA 2.1: 解锁视频自监督学习中的密集特征

Lorenzo Mur-Labadia, Matthew Muckley, Amir Bar, Mido Assran, Koustuv Sinha, Mike Rabbat, Yann LeCun, Nicolas Ballas, Adrien Bardes

机构 * FAIR at Meta（Meta的FAIR） ； Universidad de Zaragoza（萨拉戈萨大学） 纠错

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

AI总结 提出V-JEPA 2.1系列自监督模型，通过密集预测损失、深度自监督、多模态分词器和有效缩放，学习图像和视频的密集高质量视觉表示，在多个基准上取得最优性能。

Equivariant Flow Matching for Symmetry-Breaking Bifurcation Problems

等变流匹配用于对称破缺分岔问题

Fleur Hendriks, Ondřej Rokoš, Martin Doškář, Marc G. D. Geers, Vlado Menkovski

机构 * Department of Mechanical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学机械工程系） ； DIFFER – Dutch Institute for Fundamental Energy Research（荷兰基础能源研究所） ； Faculty of Civil Engineering, Department of Mechanics, Czech Technical University in Prague（布拉格捷克技术大学土木工程学院力学系） ； Department of Mathematics and Computer Science, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学数学与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对非线性动力系统中对称破缺导致的多稳态共存问题，提出等变流匹配方法，结合等变架构与最优传输耦合机制，准确捕捉多模态分布和对称破缺分岔，优于非概率和变分方法。

Comments 9 pages, 7 figures including appendices. Accepted to Machine Learning and the Physical Sciences Workshop, NeurIPS 2025 (https://ml4physicalsciences.github.io/2025/). Repository with corresponding code: https://github.com/FHendriks11/bifurcationML/. Video explanation: https://www.youtube.com/watch?v=wsL3h17KtjY

Net-Ev$^2$: A Generative Simulator for Network Event Evolution

Net-Ev$^2$：网络事件演化的生成式模拟器

Guangyu Wang, Zhaonan Wang

机构 * NYU Shanghai（上海纽约大学） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出Net-Ev$^2$，一种结合事件线索与网络拓扑的生成式模拟器，通过结构引导掩码预训练和拓扑感知扩散过程模拟网络事件演化，在多个道路网络数据集上达到最优性能。

Comments Accepted by KDD 2026 Research Track

Journal ref In Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

GRIP: Feedback-Guided Prompt Retrieval for Large Multimodal Models

GRIP：面向大型多模态模型的反馈引导提示检索

Garvita Allabadi, Matteo Sodano, Roberto Estevão, Yuxiong Wang, Vikram Adve, Emre Kiciman, Ranveer Chandra

机构 * University of Illinois Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Bonn（波恩大学） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 提出GRIP，一种可学习的视觉检索框架，利用多模态模型反馈识别真正提升上下文学习性能的示例，在分类、描述和VQA任务上优于基于相似度的检索。

PersonaDrive: Human-Style Retrieval-Augmented VLA Agents for Closed-Loop Driving Simulation

PersonaDrive: 面向闭环驾驶模拟的人类风格检索增强VLA智能体

Mahmoud Srewa, Praneetsai Iddamsetty, Mohammad Abdullah Al Faruque, Salma Elmalaki

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学尔湾分校） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：image-text(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出PersonaDrive流水线，通过检索风格指令下的人类驾驶演示来调节视觉-语言-动作（VLA）驾驶智能体，实现闭环模拟中多样化的非自车智能体行为，无需针对每种风格重新训练。

VietFashion: Benchmarking Sketch-Text Composed Image Retrieval for Cultural Outfits

VietFashion：面向文化服饰的草图-文本组合图像检索基准

Hoang-Nguyen Cao, Le-Hoang Bui, Dinh-Khoi Vo, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, Ho Chi Minh City, Vietnam（胡志明市理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City, Vietnam（越南国家大学胡志明市分校） 纠错

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

AI总结 提出VietFashion基准，针对越南传统服饰奥黛，结合手绘草图和文本描述进行多目标检索，揭示现有方法在细粒度文化语义和跨模态组合上的不足。

Comments ICMR 2026. Project page: https://hng0303.github.io/VietFashion

Echo2ECG: Enhancing ECG Representations with Cardiac Morphology from Multi-View Echos

Echo2ECG：利用多视角超声心动图的心脏形态增强心电图表示

Michelle Espranita Liman, Özgün Turgut, Alexander Müller, Eimo Martens, Daniel Rueckert, Philip Müller

机构 * Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (TUM) and TUM University Hospital（人工智能在医疗与医学中的中心，慕尼黑技术大学（TUM）和慕尼黑大学医院） ； Department of Cardiology, TUM University Hospital（心血管科，慕尼黑大学医院） ； Department of Computing, Imperial College London（计算系，伦敦帝国理工学院） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心（MCML）） 纠错

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

AI总结 提出Echo2ECG多模态自监督学习框架，通过多视角超声心动图丰富心电图表示，在结构表型分类和超声检索任务上优于现有方法，模型大小仅为最大基线的1/18。

Comments Accepted at MICCAI 2026

Ex-Omni: Enabling 3D Facial Animation Generation for Omni-modal Large Language Models

Ex-Omni：为全模态大语言模型赋能3D面部动画生成

Haoyu Zhang, Zhipeng Li, Yiwen Guo, Tianshu Yu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； LIGHTSPEED ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 多模态生成 ：omni-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；audio-visual(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 提出Ex-Omni模型，通过混合形状感知语音单元生成器和解码器解耦语义推理与时间生成，并引入统一令牌查询门控融合机制，实现全模态大语言模型同步生成语音和3D面部动画。

OmniDirector: General Multi-Shot Camera Cloning without Cross-Paired Data

OmniDirector: 无需配对数据的通用多镜头相机克隆

Jiwen Liu, Shujuan Li, Zhixue Fang, Xiaohan Li, Yan Zhou, Zijie Meng, Zhimin Zhang, Yawen Luo, Guoxin Zhang, Yu-Shen Liu, Pengfei Wan

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Tsinghua University（清华大学） ； 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(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出OmniDirector框架，通过将相机参数编码为网格运动视频，并利用百万级配对数据训练，实现无需交叉配对数据的多镜头相机运动克隆，具备卓越的控制性能。

Comments 12 pages, 8 figures

Topical Phase Transitions in Artificial Intelligence Research: Large-Scale Evidence and an Early-Warning Signature for Emerging Topics

人工智能研究中的主题相变：大规模证据与新兴主题的早期预警信号

Rasul Khanbayov, Hasan Kurban

机构 * College of Science and Engineering（科学与工程学院） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） ； Doha, Qatar（卡塔尔多哈） 纠错

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

AI总结 通过分析2017-2025年五大AI会议论文，发现AI主题通过“相变”方式突然爆发，并基于早期预警信号识别未来需关注的主题。

ECA: Efficient Continual Alignment for Open-Ended Image-to-Text Generation

ECA：面向开放图像到文本生成的高效持续对齐

Jiangtao Kong, Peijun Zhao, Chun-Fu Chen, Youngwook Do, Shaohan Hu, Tianyi Zhou, Huajie Shao

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 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ECA方法，通过混合查询模块、Fisher动态扩展和字典重放，实现无需旧数据的持续对齐，缓解灾难性遗忘，提升开放图像到文本生成的增量学习性能。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Helping Figures Tell their Story! Paper-Grounded Video Generation Explaining Complex Scientific Figures

帮助图表讲述它们的故事！基于论文的视频生成解释复杂科学图表

Ishani Mondal, Javad Baghirov, Jordan Boyd-Graber

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院市分校） 纠错

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

AI总结 提出MINARD流水线，从图表及其论文生成基于区域分解的叙述性视频，并发布FigTalk基准，在自动和人工评估中优于现有方法。

Comments Webpage: https://minard.vercel.app/

HD-Prot: A Protein Language Model for Joint Sequence-Structure Modeling with Continuous Structure Tokens

HD-Prot：一种使用连续结构令牌进行联合序列-结构建模的蛋白质语言模型

Yi Zhou, Haohao Qu, Yunqing Liu, Shanru Lin, Le Song, Wenqi Fan

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（马尔代夫人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出HD-Prot，一种混合扩散蛋白质语言模型，通过连续结构令牌将序列pLM扩展为多模态，实现联合序列-结构建模，在多种任务上取得竞争性能。

Comments This is the long version of the corresponding paper to appear at KDD 2026

Decentralized Autoregressive Generation

分散自回归生成

Stepan Maschan, Haoxuan Qu, Jun Liu

机构 * Lancaster University（兰卡斯特大学） 纠错

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

AI总结 本文通过离散流匹配框架证明分散训练与集中训练在理论上等价，实验验证其在多模态基准上保持竞争力。

Comments Work in progress

A Stabilized Path-Space Approach to Diffusion-Based Posterior Sampling

一种稳定的路径空间方法用于基于扩散的后验采样

Evan Scope Crafts, Umberto Villa, Saviz Mowlavi, Yanting Ma, Hassan Mansour, Wael H. Ali

机构 * Oden Institute for Computational Engineering and Sciences, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校奥登计算工程与科学研究所） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL)（三菱电机研究实验室） ； Department of Biomedical Engineering, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校生物医学工程系） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出一种稳定的路径空间框架，通过随机最优控制与信任域优化，实现非线性逆问题中准确且鲁棒的后验采样。

Reasoning for Mobile User Experience with Multimodal LLMs: Task, Benchmark, and Approach

基于多模态大语言模型的移动用户体验推理：任务、基准与方法

Ruichao Mao, Zhou Fang, Teng Guo, Hao Yang, Yaping Li, Shaohua Peng, Maji Huang, Xiaoyu Lin, Shuoyang Liu, Xuepeng Li, Yuyu Zhang, Hai Rao

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出UXBench基准（2000个VQA样本）评估多模态大模型在UI推理上的能力，并设计UI-UX模型，通过奖励路由和不对称过渡奖励机制在UXBench上达到0.7963准确率，超越Claude-4.5-Sonnet。

Comments 10 pages, 6 figures, Accepted at CVPR 2026 Findings

Multi-Modal Agents for Power Distribution Defect Detection: An Evaluation of Foundation Models

用于配电缺陷检测的多模态智能体：基础模型评估

Quan Quan

机构 * Quan Quan 纠错

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

AI总结 提出多模态智能体框架，系统评估基础模型在感知、推理和工具使用三方面的能力，用于配电缺陷检测的闭环自动化。