多模态大模型

Multimodal Concept Bottleneck Models

多模态概念瓶颈模型

Tongqing Shi, Ge Yan, Tuomas Oikarinen, Tsui-Wei Weng

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 提出多模态概念瓶颈模型（MM-CBM），利用双概念瓶颈层对齐图像和文本嵌入，实现可解释的零样本分类和图像检索，在四个基准上平均准确率提升高达51.26%。

Comments Present at NeurIPS 2025 Mechanistic Interpretability Workshop

VCG: A Multimodal Retrieval Framework for E-Commerce Video Feeds under Extreme Cold-Start Conditions

VCG：极端冷启动条件下电商视频流的多模态检索框架

Katya Mirylenka, Egor Malykh, Mahdyar Ravanbakhsh, Michael Gygli, Marco-Andrea Buchmann, Andrew Dzhoha, Svitlana Borzenko, Francesca Catino, Mohamed Gaafar, Maarten Versteegh, Thomas Kober, Dario d'Andrea, Ellie Langhans

机构 * Zalando Switzerland AG（Zalando瑞士有限公司） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； Zalando SE（Zalando德国分公司） 纠错

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

AI总结 针对电商视频流中的极端冷启动和偏差问题，提出基于领域自适应视觉-语言模型（CLIP）的可扩展多模态检索系统VCG，实现零样本检索，在线测试显示深度视频完成率提升50%。

LaTtE-Flow: Layerwise Timestep-Expert Flow-based Transformer

LaTtE-Flow: 基于层间时间步专家流的Transformer

Ying Shen, Zhiyang Xu, Jiuhai Chen, Shizhe Diao, Jiaxin Zhang, Yuguang Yao, Joy Rimchala, Ismini Lourentzou, Lifu Huang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Nvidia（英伟达） ； Salesforce AI Research（Salesforce AI研究） ； Intuit AI Research（Intuit AI研究） 纠错

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

AI总结 提出LaTtE-Flow，一种基于预训练视觉语言模型的高效统一架构，通过层间时间步专家流和条件残差注意力机制，实现图像理解与生成，生成速度提升约6倍。

Comments Unified multimodal model, Flow-matching

REVEAL++: Differentiable Phenotypic Grouping for Vision-Language Retinal Modeling of Alzheimer's Disease Risk

REVEAL++：用于阿尔茨海默病风险视觉-语言视网膜建模的可微分表型分组

Ethan Elio Meidinger, Seowung Leem, Zeyun Zhao, Ruogu Fang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； J. Crayton Pruitt Family Department of Biomedical Engineering, Herbert Wertheim College of Engineering, University of Florida（佛罗里达大学赫伯特·韦特海姆工程学院J. Crayton Pruitt家庭生物医学工程系） 纠错

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

AI总结 提出可微分连续表型相似性权重函数，替代离散分组，在对比学习中端到端学习跨模态对齐与表型结构，提升AD风险预测。

Comments Accepted for publication at MICCAI 2026

Spectral Query-Key Product Weight Steering for Training-Free VLM Hallucination Mitigation

谱查询-键乘积权重引导用于免训练VLM幻觉缓解

Karn Tiwari, Varnith Chordia, Prathosh A P

机构 * Indian Institute of Science, Bengaluru（印度科学理工学院，班加罗尔） ； Snap Research（Snap 研究院） 纠错

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

AI总结 提出QK乘积引导，一种无数据、免训练、零推理成本的权重编辑方法，通过抑制中间层主导奇异模式减少对象幻觉，在三个GQA基VLM上平均降低CHAIR$_s$ 4.0%。

Comments Under Review

SAFE-Cascade: Cost-Adaptive Vision-Language Routing for Chart Question Answering

SAFE-Cascade: 面向图表问答的成本自适应视觉语言路由

Ayush Dwivedi, Qixin Wang, Ashvi Soni, Ruoteng Wang, Han Li, Animesh Mahapatra, Neeraj Agrawal, Xintao Wu

机构 * University of Arkansas（亚拉巴马大学） 纠错

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

AI总结 提出SAFE-Cascade系统，通过OCR和轻量语言模型先给出答案，再由学习路由器决定是否调用VLM，在ChartQA上以73.1%的VLM调用率达到69.1%准确率，减少26.9%的VLM调用和9.3%的成本。

Comments Demo paper submitted at CIKM 2026. 4 pages, 2 figures

Benchmarking Vision Foundation Models for Domain-Generalizable Face Anti-Spoofing

面向域泛化人脸反欺骗的视觉基础模型基准测试

Mika Feng, Pierre Gallin-Martel, Koichi Ito, Takafumi Aoki

机构 * Graduate School of Information Sciences, Tohoku University, Japan（东北大学信息科学研究生院，日本） 纠错

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

AI总结 本文系统评估15种预训练视觉模型在人脸反欺骗域泛化中的表现，发现自监督ViT（尤其是DINOv2+Registers）结合数据增强和注意力损失在MICO协议上达到最优，且计算高效。

Comments 2026 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)

Beyond Reasoning Gains: Mitigating General-Capability Forgetting in Large Reasoning Models

超越推理增益：缓解大型推理模型中的通用能力遗忘

Hoang Phan, Xianjun Yang, Yuanshun Yao, Jingyu Zhang, Shengjie Bi, Xiaocheng Tang, Madian Khabsa, Lijuan Liu, Deren Lei

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； New York University（纽约大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 针对强化学习训练导致推理模型遗忘基础能力的问题，提出RECAP重放策略，通过动态目标重加权在线调整训练重点，在保持通用能力的同时提升推理性能。