多模态大模型

Image Prompt Reconstruction Attacks on Distributed MLLM Inference Frameworks

分布式多模态大模型推理框架上的图像提示重建攻击

Xinjian Luo, Hongyan Chang, Jianxin Wei, Yuncheng Wu, Xiaofeng Gao, Meikang Qiu, Ting Yu, Xue Liu

专题命中 多模态生成 ：MLLM(title,summary_cn)；multimodal(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究分布式MLLM推理中中间嵌入泄露图像提示的风险，提出两种被动黑盒攻击方法MPAA和IEDA，实现像素级和语义级图像重建。

Qwen-RobotWorld Technical Report: Unifying Embodied World Modeling through Language-Conditioned Video Generation

Qwen-RobotWorld技术报告：通过语言条件视频生成统一具身世界模型

Jie Zhang, Xiaoyue Chen, Anzhe Chen, Dayiheng Liu, Deqing Li, Gengze Zhou, Hale Yin, Haoqi Yuan, Haoyang Li, Jiahao Li, Jiazhao Zhang, Jingren Zhou, Kaiyuan Gao, Kun Yan, Lihan Jiang, Ningyuan Tang, Pei Lin, Qihang Peng, Shengming Yin, Tianhe Wu, Tianyi Yan, Xiao Xu, Yan Shu, Yanran Zhang, Ye Wang, Yi Wang, Yilei Chen, Yixian Xu, Yiyang Huang, Yuxiang Chen, Zekai Zhang, Zhendong Wang, Zixing Lei, Zhixuan Liang, Zihao Liu, Zikai Zhou, Chenxu Lv, Xiong-Hui Chen, Chenfei Wu

机构 * Qwen Team（Qwen团队） 纠错

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

AI总结 提出Qwen-RobotWorld，一种以自然语言为统一动作接口的语言条件视频世界模型，通过双流MMDiT、大规模具身世界知识语料和渐进式课程训练，在机器人操作、自动驾驶等任务中实现物理一致的未来视觉轨迹预测，在多个基准上取得最优结果。

Bridging Creative Intent and Visual Quality: Creator-Driven Recurrent Video Generation with Agentic Feedback Loops

桥接创意意图与视觉质量：基于创作者驱动的循环视频生成与代理反馈循环

Denis Savytski, Aiden Lei, Heding Liu, Warren Yang, Sihan Liang, Alexander Liu, Zhe Zhao

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； The Harker School（哈克学校） ； Basis Independent Silicon Valley（硅谷贝斯独立学校） ； Saratoga High（萨拉托加高中） 纠错

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

AI总结 提出CHIEF框架，通过人类-AI协作的迭代视频精炼，结合创作者驱动和代理主观反馈，提升长视频的叙事连贯性与创意方向。

Comments Accepted to the Workshop on Human-AI Co-Creativity at ICML 2026

S3OD: Towards Generalizable Salient Object Detection with Synthetic Data

S3OD：基于合成数据的通用显著目标检测

Orest Kupyn, Hirokatsu Kataoka, Christian Rupprecht

机构 * University of Oxford, VGG（牛津大学，视觉信息集团） 纠错

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

AI总结 提出S3OD方法，通过大规模合成数据生成和歧义感知架构，显著提升显著目标检测的跨数据集泛化能力，仅用合成数据训练即可降低20-50%误差。

A Systematic Review on the Generative AI Applications in Human Medical Genomics

关于生成式AI在人类医学基因组学中的应用系统综述

Anton Changalidis, Yury Barbitoff, Yulia Nasykhova, Andrey Glotov

机构 * Dpt. of Genomic Medicine（基因组医学系） ； D.O. Ott Research Institute of Obstetrics, Gynaecology, and Reproductology（D.O. Ott妇产科与生殖医学研究所） 纠错

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

AI总结 本文系统综述了生成式AI在罕见和常见疾病遗传研究与诊断中的应用，分析了LLM在基因组变异识别、注释及医学影像中的作用，指出其在多模态数据整合和临床应用中的挑战。

Comments 31 pages, 5 figures

Journal ref Frontiers in Genetics 16 (2026) 1694070

Latent-Conditioned Parameterized Quantum Circuits as Universal Approximators for Distributions over Quantum States

潜在条件参数化量子电路作为量子态分布的通用近似器

Quoc Hoan Tran, Koki Chinzei, Yasuhiro Endo, Hirotaka Oshima

机构 * Quantum Laboratory, Fujitsu Research, Fujitsu Limited（Fujitsu 研究所量子实验室， Fujitsu 有限公司） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出潜在条件参数化量子电路（LPQC），通过经典神经网络将潜在变量映射到量子电路参数，证明其在1-Wasserstein距离下是密度算子概率测度的通用近似器，并引入多模态潜在先验和专家混合电路架构缓解贫瘠高原问题。

Comments 21 pages, 11 figures (fix the proof and update appendix for barren plateaus analysis)