多模态大模型

MMLoP: Multi-Modal Low-Rank Prompting for Efficient Vision-Language Adaptation

MMLoP: 多模态低秩提示用于高效视觉-语言适配

Sajjad Ghiasvand, Haniyeh Ehsani Oskouie, Mahnoosh Alizadeh, Ramtin Pedarsani

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 提出MMLoP框架，通过低秩分解参数化视觉和文本提示，仅用11.5K可训练参数实现深度多模态提示，并引入自调节一致性损失、均匀漂移校正和共享上投影三个组件，在11个数据集上达到79.70%的基类到新类泛化调和平均。

Towards Developing a Multimodal Chat Assistant for University Stakeholders: RAG-based Approach

面向大学利益相关者的多模态聊天助手开发：基于RAG的方法

Md Abu Hanif Shaikh, Abdullah Al Shafi

机构 * Institute of Information and Communication Technology, Khulna University of Engineering & Technology（信息与通信技术研究所，库尔纳工程技术大学） 纠错

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

AI总结 针对大学利益相关者获取信息困难的问题，提出基于检索增强生成的多模态聊天系统，结合大语言模型与语义检索，支持文本和图像查询，将幻觉率从31.7%降至6.6%。

Comments Accepted at 2025 28th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT)

Journal ref 2025 28th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT)

ManimAgent: Self-Evolving Multimodal Agents for Visual Education

ManimAgent: 用于视觉教育的自进化多模态智能体

Wenjia Jiang, Zongyuan Cai, Yuanhang Shao, Chenru Wang, Boyan Han, Zhixue Song, Keyu Chen, Shengwei An, Xu Yang, Zhou Yang

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Southeast University（东南大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Vivavia Inc（Vivavia公司） 纠错

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

AI总结 提出ManimAgent，通过双通道情节记忆库跨任务传递反思经验，无需权重更新或人工种子，在代码生成任务中提升通过率并减少反思轮次。

Comments Project page: https://manimagent.github.io/. Code: https://github.com/jwj1342/Paper2Manim

Where Am I? Semantic Map Grounding via Vision-Language Models for Multi-Modal Localization

我在哪里？基于视觉-语言模型的语义地图定位用于多模态定位

Suraj Borate, Aarav Shah, Madhu Vadali

机构 * IIT Gandhinagar（印度理工学院甘地讷格尔分校） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(title)；cross-modal(abstract)

AI总结 将机器人定位重构为语义推理任务，使用微调的Qwen2.5-VL-7B模型融合摄像头、LiDAR和语义地图预测位姿，在室内数据集上达到98.23%位置精度，并展现出跨模态互补性和对新场景的泛化能力。

Explicit Logic Channel for Validation and Enhancement of MLLMs on Zero-Shot Tasks

显式逻辑通道用于验证和增强用于零样本任务的前沿多模态大语言模型

Mei Chee Leong, Ying Gu, Hui Li Tan, Liyuan Li, Nancy Chen

机构 * Institute for Infocomm Research (I$^2$R)（信息通信研究所） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（科技研究局） ； Singapore（新加坡） 纠错

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

AI总结 本文提出显式逻辑通道用于验证和增强多模态大语言模型在零样本任务中的性能，通过显式逻辑推理提高模型的可解释性和可信度。

Comments Accepted to ECCV 2026

HyFL-CLIP: Hyperbolic Fine-Tuning of CLIP for Robust Long-Context Understanding

HyFL-CLIP: 用于鲁棒长上下文理解的CLIP双曲微调

Ji Ha Jang, Hayeon Kim, Chulwon Lee, Junghun James Kim, Se Young Chun

机构 * Dept. of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； IPAI ； INMC & AIIS（智能计算与人工智能研究所） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 提出HyFL-CLIP，通过双曲空间微调CLIP，利用跨流形相似性蒸馏和爱因斯坦中点聚合建模层次蕴含关系，提升长上下文理解鲁棒性，在文本扰动下长文本跨模态检索提升高达19.5%。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://janeyeon.github.io/hyflclip

LeVLJEPA: End-to-End Vision-Language Pretraining Without Negatives

LeVLJEPA：无负样本的端到端视觉语言预训练

Lukas Kuhn, Giuseppe Serra, Randall Balestriero, Florian Buettner

机构 * German Cancer Research Center（德国癌症研究中心） ； German Cancer Consortium（德国癌症联盟） ； Goethe University Frankfurt（法兰克福大学） ； Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 提出首个完全非对比的端到端视觉语言预训练方法LeVLJEPA，通过跨模态预测与分布正则化学习，无需负样本、温度参数等，生成更强的密集语义特征，在下游任务中优于对比基线。

StochasT: Learning with Stochastic Turn Depth for Visual Instruction Tuning

StochasT：基于随机轮次深度的视觉指令微调学习

Yuan Qing, Chengzhi Mao, Boqing Gong

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉指令微调中多轮训练与单轮测试不匹配的问题，提出StochasT方法，通过随机分组语言任务为不同大小的轮次深度，增强模型在单轮和多轮场景下的鲁棒性。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page and code: https://yuanqing-ai.github.io/StochasT

ACD-CLIP: Decoupling Representation and Dynamic Fusion for Zero-Shot Anomaly Detection

ACD-CLIP：解耦表征与动态融合用于零样本异常检测

Ke Ma, Jun Long, Hongxiao Fei, Liujie Hua, Zhen Dai, Yueyi Luo

机构 * Central South University（中南大学） ； Hunan Vocational College of Science and Technology（湖南科技职业学院） 纠错

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

AI总结 ACD-CLIP通过联合优化特征表征与跨模态融合，解决预训练视觉语言模型在零样本异常检测中的适应性不足问题，提出参数高效卷积低秩适应器和动态融合网关提升检测精度与鲁棒性。

Comments 4 pages, 1 reference, 3 figures

Journal ref ICASSP 2026 - 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)

Perceive-to-Reason: Decoupling Perception and Reasoning for Fine-Grained Visual Reasoning

感知到推理：解耦感知与推理用于细粒度视觉推理

Hongxing Li, Xiufeng Huang, Dingming Li, Wenjing Jiang, Zixuan Wang, Haolei Xu, Hanrong Zhang, Haiwen Hong, Longtao Huang, Hui Xue, Weiming Lu, Jun Xiao, Yueting Zhuang, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 提出Perceive-to-Reason (P2R)框架，将细粒度视觉推理解耦为感知和推理两阶段，并引入PRA-GRPO强化学习策略，在多个高分辨率基准上显著提升性能。

Comments Code: https://github.com/ZJU-REAL/Perceive-to-Reason

Towards High-Resolution Visual Perception via Hierarchical Entity Exploration

通过层次化实体探索实现高分辨率视觉感知

Ziyu Ma, Shidong Yang, Yuxiang Ji, Yiming Hu, Tongwen Huang, Yong Wang, Jianfei Cai, Xiangxiang Chu

机构 * AMAP, Alibaba Group, China（阿里巴巴集团高德地图，中国） ； Monash University, Australia（莫纳什大学，澳大利亚） 纠错

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

AI总结 提出无训练、模型无关的层次化实体探索框架HEE，通过动态查询引导、双评分机制和置信度回溯，解决高分辨率图像中细粒度细节丢失问题，在多个基准上超越现有方法。

Comments Accepted by ECCV2026

Selective Test-Time Debiasing for CLIP via Reward Gating

通过奖励门控实现CLIP的选择性测试时去偏

Jaeho Han, Jisoo Yang, Hyeondong Woo, Mingyu Jeon, Sunjae Yoon, Junyeong Kim

机构 * Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University（中央大学人工智能系） 纠错

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

AI总结 提出基于强化学习的测试时自适应框架RG-TTA，根据输入对偏见的敏感性选择性应用去偏，在减少偏见的同时保持零样本性能。

Comments 15 pages, 7 figures, 11 tables

AMALIA-VL: A Native European Portuguese Open-Source Vision and Language Model

AMALIA-VL: 一个原生欧洲葡萄牙语开源视觉与语言模型

Diogo Glória-Silva, João Cardeira, Manuel Letras da Luz, Afonso Simplício, Gonçalo Vinagre, Diogo Tavares, Rafael Ferreira, Inês Calvo, Inês Vieira, David Semedo, João Magalhães

机构 * NOVA School of Science and Technology（NOVA科学与技术学校） ； NOVA LINCS 纠错

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

AI总结 针对欧洲葡萄牙语缺乏开源多模态模型的问题，提出AMALIA-VL，通过三阶段训练和葡萄牙语中心数据混合，建立强基线并开源所有资源。

PanoGrounder: Bridging 2D and 3D with Panoramic Scene Representations for VLM-based 3D Visual Grounding

PanoGrounder: 利用全景场景表示桥接2D和3D，实现基于VLM的3D视觉定位

Seongmin Jung, Seongho Choi, Gunwoo Jeon, Minsu Cho, Jongwoo Lim

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； Robotics Lab, Hyundai Motor Company（现代汽车公司机器人实验室） ； Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（浦项科技大学） 纠错

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

AI总结 提出PanoGrounder框架，通过多模态全景表示与预训练2D VLM结合，实现强泛化能力的3D视觉定位，在ScanRefer和Nr3D上取得最优结果。

Comments ECCV 2026

AV-SyncBench: Decoupled Benchmarking of Temporal and Semantic Audio-Visual Synchronization

AV-SyncBench：音视频时间与语义同步的解耦基准测试

Tianhong Zhou, Mingyang Han, Boyu Li, Yuxuan Jiang, Jiaxin Ye, Dongxiao Wang, Haoxiang Shi, Kunpeng Wang, Jun Song, Cheng Yu, Bo Zheng

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：audio-visual(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出AV-SyncBench，首个完全分离音视频时间与语义一致性评估的基准，涵盖语音、音乐和声音三大类10个场景5项挑战任务，基于野外视频构建并人工验证，用于量化特征提取模型的对齐质量。

Comments Accepted by Interspeech 2026

SocialOmni: Benchmarking Audio-Visual Social Interactivity in Omni Models

SocialOmni: 全模态模型中音视频社交互动性的基准测试

Tianyu Xie, Jinfa Huang, Yuexiao Ma, Rongfang Luo, Yan Yang, Wang Chen, Yuhui Zeng, Yixuan Zou, Qingchuan Ma, Zhiqiang Lu, Ruize Fang, Xiawu Zheng, Jiebo Luo, Rongrong Ji

机构 * Media Analytics and Computing Lab, Xiamen University（厦门大学媒体分析与计算实验室） ； Institute of Artificial Intelligence, Xiamen University（厦门大学人工智能研究所） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； Sichuan Agricultural University（四川农业大学） ； Department of Computer Science, University of Rochester（罗切斯特大学计算机科学系） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：audio-visual(title,abstract)；omni-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SocialOmni基准，从说话人分离、打断时机和自然打断生成三个维度评估全模态大模型的社交互动能力，发现感知准确性与上下文打断生成能力存在显著脱耦。

Comments Code is available at https://github.com/MAC-AutoML/SocialOmni and dataset is available at https://huggingface.co/datasets/alexisty/SocialOmni

Audio-Visual Camera Pose Estimation with Passive Scene Sounds and In-the-Wild Video

利用被动场景声音和真实世界视频进行音频-视觉相机姿态估计

Daniel Adebi, Sagnik Majumder, Kristen Grauman

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：audio-visual(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种结合方向到达谱和双耳嵌入的音频-视觉框架，用于真实世界视频中的相机姿态估计，在视觉信息受损时表现出鲁棒性。

Comments ECCV 2026

From Objectives to Applications: Aligning Architectural Biases in Audio Self-Supervised Learning

从目标到应用：对齐音频自监督学习中的架构偏差

Kele Xu, Yulu Fang, Boda Zhou, Yulin Sun, Qisheng Xu, Qiya Song, Jin Zhang, Cheng Yang, Huaimin Wang

专题命中 音频语音多模态 ：multimodal(abstract)；分类 eess.AS

AI总结 本文通过预训练目标、架构归纳偏差与下游应用的对齐，系统分析音频自监督学习，围绕五种范式讨论不同监督信号对表征的影响，并关联到CNN、RNN、状态空间模型、Transformer及混合架构的偏差，最后解读在语音、环境声、音乐、医学及多模态等领域的应用。

REALM: An RGB- and Event-Aligned Latent Manifold for Cross-Modal Perception

REALM：一种RGB和事件对齐的潜在流形用于跨模态感知

Vincenzo Polizzi, David B. Lindell, Jonathan Kelly

机构 * University of Toronto, Robotics Institute（多伦多大学机器人研究所） ； University of Toronto, Department of Computer Science（多伦多大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 REALM通过将事件表示投影到预训练的RGB基础模型潜在空间，实现跨模态感知，利用LoRA技术解锁冻结RGB主干的几何和语义先验，实现零样本应用复杂解码器。

Comments Accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV), Malmö, SE, 2026

Multimodal and Multiscale Spatial-Temporal Semantic Search and Recommendation with AI Foundation Models

基于AI基础模型的多模态与多尺度时空语义搜索与推荐

Yuanyuan Tian, Wenwen Li, Xiao Chen, Michael Brook, Michael Brubaker, Anna Liljedahl, Chitta Baral

机构 * School of Geographical Sciences and Urban Planning, Arizona State University（地理科学与城市规划学院，亚利桑那州立大学） ； Alaska Native Tribal Health Consortium（阿拉斯加原住民部落健康联盟） ； Woodwell Climate Research Center（伍德沃德气候研究中心） ； School of Computing and Augmented Intelligence, Arizona State University（计算与增强智能学院，亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 提出融合大语言模型和视觉-语言模型的框架，通过CAMERA算法融合文本与视觉信息生成更丰富嵌入，以及ASTRA算法结合尺度依赖的时空相关性与语义相似性进行重排序，在环境事件文档检索中优于单模态方法。

Comments 17 pages, accepted for publication in the ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems

TCMA: Text-Conditioned Multi-granularity Alignment for Drone Cross-Modal Text-Video Retrieval

TCMA：面向无人机跨模态文本-视频检索的文本条件多粒度对齐

Zixu Zhao, Yang Zhan, Yunhao Li, Yan Li

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 针对无人机视频检索中数据集粗粒度、冗余标注问题，构建细粒度多样化标注数据集DVTMD，并提出文本条件多粒度对齐框架TCMA，实现全局-局部多层级对齐，在无人机文本-视频检索任务上达到最优性能。

MoVA: Learning Asymmetric Dual Projections for Modular Long Video-Text Alignment

MoVA: 面向模块化长视频-文本对齐的非对称双投影学习

Peiyuan Zhu, Shaoan Xie, Zijian Li, Yifan Shen, Namrata Deka, Harsh Shrivastava, Guangyi Chen, Kun Zhang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 针对视频-文本对比学习中时间错位和语义不对称问题，提出MoVA框架，通过非对称双投影（文本侧自适应选择帧感知子空间，视频侧解缠文本相关视觉概念）实现灵活对齐，在多个任务上超越现有方法。

Comments ECCV 2026

MG-RWKV: Multi-Grained Context-Aware RWKV for Temporal Forgery Localization

MG-RWKV：用于时序伪造定位的多粒度上下文感知RWKV

Jingchen Ni, Cangjin Yu, Dan Jiang, Quan Zhang, Keyu Lv, Shannan Yan, Linyue Pan, Ke Zhang, Chun Yuan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Soochow University（苏州大学） 纠错

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

AI总结 提出MG-RWKV框架，利用RWKV的数据依赖状态演化实现O(T)复杂度的全序列处理，通过双向RWKV、多粒度专家混合和跨粒度一致性机制，在低计算成本下达到时序伪造定位任务的最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026

Linguistic Relative Policy Optimization for Video Anomaly Reasoning

语言相对策略优化用于视频异常推理

Jiaxu Leng, Jiankang Zheng, Mengjingcheng Mo, Zhanjie Wu, Haosheng Chen, Ji Gan, Xinbo Gao

机构 * Chongqing College of Artificial Intelligence（重庆人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出语言相对策略优化（LRPO），通过从多个推理轨迹中提取群体相对语义优势，构建语言表达的异常经验先验，无需参数更新即可引导模型输出，在无调参设置下显著超越现有方法。

Comments Accepted at ICML 2026; 18 pages, 8 figures, 9 tables

MindAU: EEG-Conditioned Facial Action Unit Editing via Dual-Stream Manifold Alignment

MindAU: 基于双流流形对齐的脑电条件面部动作单元编辑

Zhenhang Li, Xin Zhou, Hao Deng, Lijun Yin

机构 * Binghamton University（宾汉姆顿大学） ； Massachusetts General Hospital（马萨诸塞综合医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

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

AI总结 提出MindAU框架，通过双流流形对齐将EEG特征与AU文本语义和视觉位移对齐，实现高保真身份保持的面部动作单元编辑。

Segmenting, Fast and Slow: Real-Time Open-Vocabulary Video Instance Segmentation with Dual-Path Processing

分割，快与慢：双路径处理的实时开放词汇视频实例分割

Luca Barsellotti, Martin Sundermeyer, Mattia Segu, Nikita Araslanov, Muhammad Ferjad Naeem, Marcella Cornia, Yongqin Xian, Maxim Berman

机构 * Google TU Munich（谷歌慕尼黑分校） ； Munich Center for Machine Learning University of Modena（慕尼黑机器学习中心莫德纳大学） 纠错

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

AI总结 提出SegFS双流快慢框架，通过稀疏关键帧的开放词汇对象模型预测实例表示，并在特征空间条件化轻量快速网络，实现高效时域传播，在保持分割性能的同时将延迟降低至MOBIUS的1/14。

Comments ECCV 2026

SVI-Bench: A Dynamic Microworld for Strategic Video Intelligence

SVI-Bench: 一个用于战略视频智能的动态微世界

Yulu Pan, Han Yi, Seongsu Ha, Md Mohaiminul Islam, Benjamin Zhang, Lorenzo Torresani, Gedas Bertasius

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SVI-Bench，一个基于团队体育动态微世界的大规模基准，通过四个层级（动态场景理解、因果推理、战略模拟、智能体合成）的9个任务评估视频智能从感知到战略规划的能力，发现模型在感知任务上表现良好但在认知层级上性能急剧下降。

DriveVA: Video Action Models are Zero-Shot Drivers

DriveVA: 视频动作模型是零样本驱动器

Mengmeng Liu, Diankun Zhang, Jiuming Liu, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Guang Chen, Hangjun Ye, Michael Ying Yang, Francesco Nex, Hao Cheng

机构 * University of Twente（特温特大学） ； Xiaomi EV（小米电动汽车） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Bath（巴斯大学） 纠错

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

AI总结 DriveVA提出了一种新的自动驾驶世界模型，通过共享潜在生成过程联合解码未来视觉预测和动作序列，提升跨数据集和传感器配置的泛化能力，减少碰撞率和误差。

Comments Accepted to ECCV 2026. 30 pages, 12 figures, 11 tables

Magic-MM-Embedding: Towards Visual-Token-Efficient Universal Multimodal Embedding with MLLMs

Magic-MM-Embedding: 面向视觉令牌高效的多模态大语言模型通用嵌入

Qi Li, Yanzhe Zhao, Yongxin Zhou, Yameng Wang, Yandong Yang, Yuanjia Zhou, Jinxiang Liu

机构 * Honor Device Co., Ltd., China（荣耀终端有限公司，中国） 纠错

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

AI总结 提出Magic-MM-Embedding，通过视觉令牌压缩架构和多阶段渐进训练策略，在通用多模态嵌入中实现高效率和最先进性能。

Comments Accepted by ECCV 2026

Histopathology Multi-modal Embedding for Pathology Composed Retrieval

病理学组合检索的组织病理学多模态嵌入

Qifeng Zhou, Wenliang Zhong, Thao M. Dang, Hehuan Ma, Saiyang Na, Yuzhi Guo, Junzhou Huang

机构 * The University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(title)；MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出HOMIE框架，将生成式多模态大语言模型适配为病理检索专家，解决组合查询中的架构、任务和领域不匹配问题，在病理组合检索基准上显著优于现有方法。

Comments Accepted by ECCV 2026