多模态大模型

ProMSA:Progressive Multimodal Search Agents for Knowledge-Based Visual Question Answering

ProMSA: 渐进式多模态搜索智能体用于基于知识的视觉问答

ZhengXian Wu, Hangrui Xu, Kai Shi, Zhuohong Chen, Yunyao Yu, Chuanrui Zhang, Zirui Liao, Jun Yang, Zhenyu Yang, Haonan Lu, Haoqian Wang

机构 * OPPO AI Center, OPPO Inc. China（OPPO AI中心，OPPO公司） ； The Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出渐进式多模态搜索智能体ProMSA，通过迭代选择图像搜索、文本搜索或停止，在显式工具调用预算和去重机制下，结合序列级强化学习优化，提升基于知识的视觉问答的检索和端到端准确性。

Verifiable Geometry Problem Solving: Solver-Driven Autoformalization and Theorem Proposing

可验证几何问题求解：求解器驱动的自动形式化与定理提出

Can Li, Ting Zhang, Junbo Zhao, Hua Huang

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

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

AI总结 提出SD-GPS框架，通过求解器驱动的自动形式化和可验证定理提出，解决几何问题求解中神经符号方法的瓶颈，在Geometry3K和PGPS9K上超越现有方法。

Multi-Modal Conditioned High-Resolution Transformer for Urban Electromagnetic Field Map Prediction Download PDF

面向城市电磁场地图预测的多模态条件高分辨率Transformer

Do-Eon Kim, Dongryul Park, Seungyoung Ahn, Namwoo Kang, Seong-heum Kim, Seongsin Kim

机构 * Soongsil University（崇实大学） ； Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院赵春植移动研究生院） ； Department of Intelligent Semiconductors, Soongsil University（崇实大学智能半导体系） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(title)；分类 cs.CV

AI总结 提出多条件密集预测框架，利用高分辨率Transformer骨干网络，结合特征线性调制和交叉注意力机制，从建筑布局和天线配置生成500×500电磁场地图，通过复合损失函数和测试时增强提升性能。

Agentic Vehicles for Human-Centered Mobility: Definition, Prospects, and Synergistic Co-Development with Vehicle Autonomy

面向人类中心的移动性：定义、前景以及与车辆自主性的协同发展

Jiangbo Yu, Raphael Frank, Luis Miranda-Moreno, Sasan Jafarnejad, Jonatas Augusto Manzolli, Fuqiang Liu, Jiyao Wang, Pavel Chernakov, Ali Eslami

机构 * Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust（跨学科安全、可靠与信任中心） ； University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了面向人类中心的移动性，提出了代理车辆的概念，指出自主性和代理性是相互关联但概念上不同的维度，并强调了协同发展的必要性。

QuantV2X: A Fully Quantized Multi-Agent System for Cooperative Perception

QuantV2X：一种用于协同感知的全量化多智能体系统

Seth Z. Zhao, Huizhi Zhang, Zhaowei Li, Juntong Peng, Anthony Chui, Zewei Zhou, Zonglin Meng, Hao Xiang, Zhiyu Huang, Fujia Wang, Ran Tian, Chenfeng Xu, Bolei Zhou, Jiaqi Ma

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； NCSU（北卡罗来纳州立大学） ； Purdue University（普渡大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出首个全量化多智能体系统QuantV2X，通过端到端量化策略同时降低计算负载和传输带宽，在低比特约束下达到与全精度相当的精度，并显著降低延迟、提升mAP30。

Comments ECCV 2026