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AI 大模型

多模态大模型

跨文本、图像、视频、音频等模态的大模型与学习方法。

2026-06-30 至 2026-06-30 共收录 7 信号源:cs.CV, cs.CL, cs.AI, cs.MM, eess.AS

1. 其他多模态 7 篇

2606.28546 2026-06-30 cs.LG 89%

NIVA: A Multimodal Foundation Model for Actionable Earth System Intelligence

NIVA:面向可操作地球系统智能的多模态基础模型

Anisha Pal, Aodhan Sweeney, Kyle Heyblom, Kalai Ramea

机构 * Planette AI

专题命中 其他多模态 :multimodal(title,abstract);multimodal foundation model(title,abstract);cross-modal(abstract)

AI总结 提出多模态基础模型NIVA,通过联合学习海洋与大气模态,捕获耦合地球系统动力学,为次季节至季节预测提供基础,并准确预测主要气候指数。

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2606.29267 2026-06-30 cs.CV 84%

Enhancing Part-Level Point Grounding for Any Open-Source MLLMs

增强任意开源多模态大语言模型的部件级点定位能力

Jin-Cheng Jhang, Fu-En Wang, Xin Yang, Nan Qiao, Lu Xia, Min Sun, Cheng-Hao Kuo

机构 * National Tsing Hua University(国立清华大学) Amazon(亚马逊)

专题命中 其他多模态 :MLLM(summary_cn,abstract);multimodal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出一种通用方法,通过冻结原模型参数并引入Q-Synth模块和注意力到点解码器,为任意开源MLLM赋予精确的2D部件级点定位能力,显著提升部件级定位精度。

Comments CVPR 2026

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2606.30355 2026-06-30 cs.CV cs.AI 81%

Residual-Guided Expert Specialization for Incomplete Multimodal Learning

残差引导的专家特化用于不完整多模态学习

Seunghun Baek, Jihwan Park, Jaeyoon Sim, Minjae Jeong, Hoseok Lee, Won Hwa Kim

机构 * Pohang University of Science and Technology (POSTECH)(釜山科学技术大学)

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

AI总结 提出MARS框架,利用缺失引起的表示偏差引导专家特化,通过残差信号路由样本到对应专家,并引入差异感知噪声正则化缓解训练-测试路由差距,在缺失场景下提升多模态分类与分割性能。

Comments ECCV 2026

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2606.28920 2026-06-30 cs.CV 70%

ExACT: Exemplar-Driven Calibrated Refinement for Training-Free Visual Grounding in Remote Sensing Images

ExACT: 基于示例驱动的校准精化用于遥感图像中免训练的视觉定位

Zixiao Zhang, Lingling Li, Pei He, Xu Liu, Licheng Jiao

机构 * Xidian University(西安电子科技大学)

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract);cross-modal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出ExACT框架,通过一次性视觉提示机制弥合多模态大语言模型在遥感视觉定位中的模态差距,实现免训练的精确像素级定位。

Comments 11 pages, 8 figures, supplementary material included

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2606.29205 2026-06-30 stat.CO 50%

Using Variational Inference to Improve the Efficiency of MCMC Algorithms

使用变分推断提高MCMC算法的效率

Pingping Yin, Xiyun Jiao

专题命中 其他多模态 :multi-modal(abstract)

AI总结 提出两种结合变分推断和MCMC的算法:GVI-HMC利用高斯变分推断改进哈密顿蒙特卡洛,VAE-MH结合变分自编码器与Metropolis-Hastings采样器,提高高维和多模态分布中的采样效率。

Comments Preprint. Code is available at https://github.com/YinPingping111/HMC-GVI and https://github.com/YinPingping111/VAE-MH-Sampler

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2606.29192 2026-06-30 cs.RO 50%

Empowering a Single-Frequency GNSS Receiver to Achieve High-Precision Positioning with Relative Observations

利用相对观测实现单频GNSS接收机的高精度定位

Xingpeng Wang, Ziwen Qu, Juncheng Chen, Ruitian Pang, Xiangyu Li, Tiancheng Lai, Siqi Shen, Wentao Liu, Pengfei Wang, Chao Xu, Yanjun Cao

专题命中 其他多模态 :multi-modal(abstract)

AI总结 提出一种紧耦合状态估计框架,通过单频GNSS接收机与相对运动传感器融合,利用滑动窗口因子图和虚拟锚点机制实现分米级定位,无需基站。

Comments 8 pages,7 figures

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2505.19323 2026-06-30 cs.LO 50%

A Real-Analytic Approach to Differential-Algebraic Dynamic Logic

微分代数动态逻辑的实解析方法

Jonathan Hellwig, André Platzer

专题命中 其他多模态 :multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出实解析微分代数动态逻辑的证明演算,用于正确转换微分代数方程,实现微分代数方程到常微分方程的降阶,并确保与混合系统中的微分形式动态逻辑兼容。主要贡献是鬼切换,用于将多模系统分解为混合系统,正确混合复杂的微分代数动力学。

Comments To appear in CADE 2025

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