多模态大模型

Harnessing Textual Refusal Directions for Multimodal Safety

利用文本拒绝方向实现多模态安全

Moreno D'Incà, Nicu Sebe, Massimiliano Mancini

机构 * University of Trento（特伦托大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(summary_cn,abstract_cn)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出MARS方法，通过从LLM骨干提取的文本拒绝方向泛化到多模态，无需多模态安全数据即可提升安全性，在五个先进MLLM上验证了有效性。

Comments Preprint

Focus Session: Hardware and Software Techniques for Accelerating Multimodal Foundation Models

聚焦会议：加速多模态基础模型的硬件和软件技术

Muhammad Shafique, Abdul Basit, Muhammad Abdullah Hanif, Alberto Marchisio, Rachmad Vidya Wicaksana Putra, Minghao Shao

机构 * eBRAIN Lab, New York University (NYU) Abu Dhabi（eBRAIN实验室，纽约大学（NYU）阿布扎比） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；multimodal foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种多层方法，通过硬件和软件协同设计和优化流程，提升多模态基础模型的效率。方法包括混合精度量化、结构剪枝、推测解码等技术，结合硬件加速器优化计算和内存需求，验证了在医疗和代码生成任务中的有效性。

Comments Accepted at the Design, Automation and Test in Europe Conference (DATE), April 20-22, 2026 in Verona, Italy

Token-level Response-visual Attention Guidance for Multimodal LLMs Knowledge Distillation

多模态大语言模型知识蒸馏的令牌级响应视觉注意力引导

Jaehyun Jang, Eunseop Yoon, Hee Suk Yoon, SooHwan Eom, Mark A. Hasegawa-Johnson, Chang D. Yoo

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 研究多模态大语言模型知识蒸馏，挑战传统依赖，发现下游性能与响应视觉注意力相似度强相关。提出令牌级响应视觉注意力引导方法，通过自适应加权散度，有效引导学生模型，实验证明其性能优于基线。

Comments ECCV 2026

Token Communications: A Large Model-Driven Framework for Cross-modal Context-aware Semantic Communications

令牌通信：一种用于跨模态上下文感知语义通信的大模型驱动框架

Li Qiao, Mahdi Boloursaz Mashhadi, Zhen Gao, Rahim Tafazolli, Mehdi Bennis, Dusit Niyato

机构 * School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China（信息与电子学院，北京理工大学，北京） ； GIC & 6GIC, Institute for Communication Systems (ICS), University of Surrey, Guildford, United Kingdom（5GIC与6GIC，通信系统研究所（ICS）， Surrey大学， Guildford，英国） ； Centre for Wireless Communications, University of Oulu, 90014 Oulu, Finland（无线通信中心，奥卢大学， Oulu，芬兰） ； School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798（计算机科学与工程学院，南洋理工大学， Singapore） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 介绍令牌通信框架，借助生成基础模型和多模态大语言模型，以令牌为通信单元，在语义通信中利用跨模态上下文信息，提升带宽效率，并给出关键原则与研究方向。

Comments Accepted at IEEE Wireless Communications Magazine

CL-Anomaly: Layer-Adaptive Mixture-of-Experts with Multimodal Large Language Model for Continual Learning in Anomaly Detection

CL-Anomaly：用于异常检测中持续学习的具有多模态大语言模型的层自适应专家混合模型

Wen Dong, Zhao Wang, Shuangqing Zhang, Kai Sun, Ben Li, Guo-Sen Xie, Caifeng Shan, Fang Zhao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； China Mobile Zijin Innovation Institute（中国移动紫金创新研究院） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大语言模型持续学习计算昂贵及现有方法语义纠缠问题，提出CL-Anomaly框架，用隔离共享协作实现参数高效微调，介绍任务私有专家PrivLoRA等，实验表明其性能优于现有方法。

FUSE: FK-Steered Multi-Modal Flow Matching for Efficient Simulation-Based Posterior Estimation

FUSE：用于高效基于模拟后验估计的费曼-卡茨引导多模态流匹配

Weichen Qin, Yufan Xie, Peihao Wang, Chia-Jui Chou, Minghui Du, Peng Xu, Ziren Luo, Yi Yang, Jingyi Yu, Bo Liang, Jiakai Zhang

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Cellverse, Co., Ltd.（Cellverse公司） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)

AI总结 针对现有基于模拟推理方法多模态建模效果差的问题，提出双架构FUSE结合FK引导采样，提升后验估计精度，在基准测试和系外行星任务上性能优于现有方法。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). 22 pages, 5 figures

CoFEND: A Cross-Modal Fusion End-to-End Network for Cold-Start Drug-Drug Interaction Prediction

CoFEND：用于冷启动药物-药物相互作用预测的跨模态融合端到端网络

Di Wu, Hongyi Sun, Haichao Xu, Jia Chen, Zhong Chen, Jie Yang

机构 * College of Computer and Information Science, Southwest University（西南大学计算机与信息科学学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； School of Computing, Southern Illinois University Carbondale（南伊利诺伊大学卡本代尔分校计算机学院） ； School of Physics and Electronic Science, Zunyi Normal University（遵义师范学院物理与电子科学学院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)

AI总结 针对新药冷启动药物-药物相互作用预测难题，提出CMF-ELN。利用多模态信息构建知识图谱，设计图自动编码器融合跨模态相似性，采用两阶段可解释性方案，提升预测准确性与机制解释性。

Comments 11 pages, 2 figures, accepted by KDD 2026

OmniFocus: Query-Guided Modality-Balanced Token Compression for Omni-Modal Large Language Models

OmniFocus：用于全模态大语言模型的查询引导模态平衡令牌压缩

Shijie Cao, Qingyu Zhang, Boxi Yu, Yuzhong Zhang, Boxi Cao, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Xianpei Han, Le Sun

机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉科学学院） ； Chinese Information Processing Laboratory, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所中文信息处理实验室） ； University of Limerick（利默里克大学） ； CUHK, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：omni-modal(title)；audio-visual(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究全模态大语言模型推理成本高的问题，提出无训练的查询引导令牌压缩方法OmniFocus，独立评估音视频重要性，实现模态对称压缩，提升性能。

Learning Taxonomic Trees with Hierarchical Representation Regularization for Large Multimodal Models

使用层次表示正则化学习大型多模态模型的分类树

Hulingxiao He, Zhi Tan, Yuxin Peng

机构 * PKU-ICST-MIPL（北京大学信息科学技术学院多媒体信息处理实验室） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究大型多模态模型缺乏分类知识致层次视觉识别一致性低的问题，提出层次表示正则化方法，含语义感知视觉树构建框架，结合两个互补目标，有效捕捉分类结构。

Comments Published as a conference paper at ICML 2026

Clinical Cognition Alignment for Gastrointestinal Diagnosis with Multimodal LLMs

多模态大语言模型在胃肠诊断中的临床认知对齐

Huan Zheng, Yucheng Zhou, Tianyi Yan, Dubing Chen, Hongbo Lu, Wenlong Liao, Tao He, Pai Peng, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学协同创新研究院物联网国家重点实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； COWARobot Co. Ltd.（COWARobot有限公司） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 本文提出CogAlign框架，通过构建层次化临床认知数据集和监督微调提升模型临床分析能力，并采用反事实强化学习消除视觉偏差，实现胃肠诊断的因果关联与高准确率。

Comments ECCV 2026

Parameter Efficient Multimodal Instruction Tuning for Romanian Vision Language Models

罗马尼亚视觉语言模型的参数高效多模态指令微调

George-Andrei Dima, Răzvan-Alexandru Smădu, Dumitru-Clementin Cercel

机构 * National University of Science and Technology（科学技术大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对罗马尼亚语这种低资源语言，通过翻译并扩展Flickr30K数据集，采用参数高效的LoRA方法微调开源视觉语言模型来降低多模态NLP资源差距，模型在视觉问答等任务中能力提升且语法错误减少。

Cross-Modal Fusion of OCT and OCT angiography enface for Improved Diagnostics of Diabetic Retinopathy

用于改善糖尿病视网膜病变诊断的OCT与OCT血管造影en face跨模态融合

Rashadul Hasan Badhon, Atalie Carina Thompson, Jennifer I. Lim, Theodore Leng, Minhaj Nur Alam

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对糖尿病视网膜病变精准筛查需求，提出双向跨模态注意力网络融合OCT与en face OCTA实现自动分类，实验验证该方案性能优于单模态模型，生成式OCTA可降低硬件依赖。

Deep Learning for Semen Analysis in Male Infertility: Computer Vision, Multimodal Fusion, and Clinical Translation

男性不育症精液分析深度学习技术：计算机视觉、多模态融合与临床转化

Runwei Guan, Shaofeng Liang, Jiacheng Weng, Xiaoyi Gu, Jia Weng, Daizong Liu, Duo Pan, Qingxin Zhang, Xiao Liang, Weiping Ding, Suoyu Zhu, Ming Yuan, Yanhua Fei

机构 * Department of Gynaecology and Obstetrics, The Affiliated Jiangyin Hospital of Nantong University（南通大学附属江阴医院妇产科） ； Department of Oncology, the Affiliated Jiangyin Hospital of Nantong University（南通大学附属江阴医院肿瘤科） ； Thrust of AI, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能推力实验室） ； FertiTech AI（生殖科技人工智能公司） ； Department of Oncology, Suzhou Xiangcheng People’s Hospital（苏州市相城区人民医院肿瘤科） ； Department of Biological Sciences and Bioinformatics, School of Science, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学理学院生物科学与生物信息学系） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, Nantong University（南通大学人工智能与计算机科学学院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对传统精液分析的主观性强等缺陷，综述聚焦计算机视觉与深度学习驱动的精子分析技术，梳理方法、数据集与落地障碍，提出分阶段临床转化路线。

Comments 46 pages, 14 figures

Global Logic and Local Search: Dual-Stream Multimodal In-Context Learning for Verifiable Industrial Anomaly Detection

全局逻辑与局部搜索：用于可验证工业异常检测的双流多模态上下文学习

Runzhi Deng, Yundi Hu, Yiming Zhong, Zhao Wang, Xixi Liu, Hongsong Wang, Caifeng Shan, Fang Zhao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； China Mobile Zijin Innovation Institute（中国移动紫金创新研究院） ； Southeast University（东南大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对工业异常检测难题，提出无训练框架GLLS，利用视觉逻辑图谱组织参考和规范，结合全局逻辑流与细粒度动作流，实验表明其优于基线且决策可追溯

Comments Accepted by ECCV 2026. 18 pages, 3 figures, 6 tables

Representation Forcing for Bottleneck-Free Unified Multimodal Models

表示强制：无瓶颈统一多模态模型

Yuqing Wang, Zhijie Lin, Ceyuan Yang, Yang Zhao, Fei Xiao, Hao He, Qi Zhao, Zihan Ding, Fuyun Wang, Shuai Wang, Youliang Zhang, Haoqi Fan, Xihui Liu

机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出表示强制（RF）技术，通过让解码器自回归预测视觉表示作为中间令牌，再在相同骨干网络中引导像素扩散，从而消除统一多模态模型对预训练VAE的依赖，实现无瓶颈的端到端模型。

Comments Project page: https://yuqingwang1029.github.io/RepresentationForcing

GlaBoost: A Multimodal Structured Framework for Glaucoma Risk Stratification

GlaBoost：用于青光眼风险分层的多模态结构化框架

Cheng Huang, Zeyu Han, Weizheng Xie, Karanjit Kooner, Tsengdar Lee, Jui-Kai Wang, Jia Zhang

机构 * Department of Computer Science, Southern Methodist University（计算机科学系，南方 Methodist 大学） ； Department of Ophthalmology, UT Southwestern Medical Center（眼科学系，UT 南方医学中心） ； High Performance Computing Program, National Aeronautics and Space Administration（高性能计算计划，国家航空航天局） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对青光眼检测，提出多模态梯度提升框架GlaBoost，统一眼底图像嵌入、文本评估及生物标志物三信号预测风险，融合后用增强XGBoost分类，性能超基线且可解释。

Comments Accepted by IEEE 48th EMBC (2026)

Seeing Once is Enough? Online Geometry-Aware Token Pruning for 3D Question Answering

看一次就够了？用于3D问答的在线几何感知令牌剪枝

Ruei-Chi Lai, Bolivar Solarte, Chin-Hsuan Wu, Yi-Hsuan Tsai, Min Sun

机构 * National Tsing Hua University（国立清华大学） ； Industrial Technology Research Institute ITRI（工业技术研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Atmanity Inc（Atmanity公司） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对3D问答中多模态大语言模型推理成本高的问题，提出在线令牌剪枝方法，利用深度和相机姿态投影到体素空间，识别重叠区域并剪枝冗余令牌，减少令牌使用，提升效率和性能。

Comments published at ICLR 2026 Workshop on Efficient Spatial Reasoning

Edge-Assisted Multimodal UAV Localization with Resource-Efficient Compression and Robust Fusion

基于资源高效压缩和鲁棒融合的边缘辅助多模态无人机定位

Zhong Ye, Yinghui He, Guanding Yu, Pavel Loskot

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 设计多模态无人机定位框架，利用相机、LiDAR和雷达传感模态。通过信息瓶颈压缩等模块应对传感节点资源有限、数据差异大及模态数据退化缺失等挑战，实验表明该框架能准确可靠定位无人机。

AirTF: Over-the-Air Token Fusion for Task-Oriented Multi-Modal Token Communications

AirTF：面向任务的多模态令牌通信的空中令牌融合

Bole Liu, Li Qiao, Minghui Wu, Yulin Shao, Zhen Gao

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(title,abstract)

AI总结 针对车联网中高维多模态传感数据传输面临的频谱瓶颈，提出AirTF框架。利用视觉变压器编码器提取语义令牌，通过共享无线信道并发传输，利用多址信道叠加特性空中融合多模态语义，提升频谱效率。

Comments Manuscript under review

ATS-ToDMA: Adaptive Token Selection and Token-Domain Multiple Access for Cross-Modal Semantic Communications

ATS-ToDMA：用于跨模态语义通信的自适应令牌选择和令牌域多址接入

Sachin Kadam, Dong In Kim

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)

AI总结 针对语义通信系统效率问题，提出ATS-ToDMA框架，通过联合进行语义令牌选择、干扰感知调度和语义感知功率分配，引入SSINR指标，开发调度器，推导分析边界，相比基准有性能提升。

Comments 13 pages, 9 figures. Submitted to a journal, under review

A Unified Multi-Modal Sensing and Active-Stabilization Framework for Autonomous IoT Nodes in Connectivity-Denied Environments: From Perimeter Sentinel to High-Value Cargo Protection

用于连接受限环境中自主物联网节点的统一多模态传感与主动稳定框架：从周边哨兵到高价值货物保护

Naahi Mumtaj Rihan

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(title)

AI总结 探讨连接受限环境下自主物联网节点需求，提出广义节点架构，扩展其传感与通信模态，通过复合风险指数耦合遥测与地理信息系统，统一两种部署模式并给出分析与实例。

SurgAM: Surgical Affordance Map Prediction with Multimodal Feature Fusion for Robot Autonomy

SurgAM：用于机器人自主的多模态特征融合手术能力地图预测

Lei Song, Yonghao Long, Mengya Xu, Jiayi Geng, Xiuyuan Chen, Qi Dou

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Department of Thoracic Surgery, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸外科） ； Thoracic Oncology Institute, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院胸部肿瘤研究所） ； Research Unit of Intelligence Diagnosis and Treatment in Early Non-small Cell Lung Cancer, Chinese Academy of Medical Sciences（中国医学科学院早期非小细胞肺癌智能诊断与治疗研究组） ； Institute of Advanced Clinical Medicine, Peking University（北京大学先进临床医学院） ； Beijing Key Laboratory of Innovative Application of Big Data in Lung Cancer, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院肺癌大数据创新应用北京市重点实验室） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title)

AI总结 研究如何通过视觉数据识别手术可操作区域，提出自适应特征融合框架、分层提示学习机制和场景引导注意力解码器，建立新数据集验证，在真实模型上验证框架对下游自动化的适用性。

Comments ICRA 2026

Sparse4D-Radar: An Efficient and Robust Framework for Surround-View 3D Object Detection via 4D Radar-Camera Fusion

Sparse4D-Radar：一种通过4D雷达-相机融合实现高效且稳健的环视3D目标检测框架

Fuyuan Ai, Yuchen Tan, Jiehui Chen, Zhiwei Xu, Chunyi Song

机构 * State Key Laboratory of Ocean Sensing and Ocean College, Zhejiang University（浙江大学海洋传感与海洋学院海洋传感技术国家重点实验室） ； Engineering Research Center of Oceanic Sensing Technology and Equipment, Ministry of Education, Zhejiang University（浙江大学海洋传感技术与装备教育部工程研究中心） ； Donghai Laboratory（东海实验室） ； Ocean College, Institute of Marine Electronics and Intelligent Systems, Zhejiang University（浙江大学海洋学院海洋电子与智能系统研究所） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对4D成像雷达在环视感知缺乏成熟方案的问题，提出Sparse4D-Radar框架。设计可变形融合模块等，经实验验证该框架在环视3D检测性能上达先进水平，兼顾精度、鲁棒性与效率。

Comments 13 pages, 6 figures

Uni-OPD: Unifying On-Policy Distillation with a Dual-Perspective Recipe

Uni-OPD：基于双视角方案的统一策略内蒸馏框架

Wenjin Hou, Shangpin Peng, Weinong Wang, Zheng Ruan, Yue Zhang, Zhenglin Zhou, Mingqi Gao, Yifei Chen, Kaiqi Wang, Hongming Yang, Chengquan Zhang, Zhuotao Tian, Han Hu, Yi Yang, Fei Wu, Hehe Fan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； LLM Department, Tencent（腾讯大模型部门） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 针对策略内蒸馏存在的信息状态探索不足、教师监督不可靠问题，提出跨大语言与多模态大模型的统一框架Uni-OPD，经多域实验验证其通用性与有效性。

CRISP: A Spatiotemporal Camera-Radar Backbone for Driving via Forecasting-Based World-Model Pretraining

CRISP：一种通过基于预测的世界模型预训练实现驾驶的时空相机-雷达主干网络

Jingyu Song, Yi Liu, Katherine A. Skinner

机构 * Department of Robotics, University of Michigan（密歇根大学机器人系） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究通过基于预测的表示学习预训练时空相机-雷达主干网络CRISP，利用历史多视图图像和雷达扫描，通过预测未来激光雷达点云学习统一鸟瞰图表示，介绍相关组件，实验表明其能提升点云预测并有效迁移至下游任务。

Comments 17 pages, under review

MetricAnything: Scaling Metric Depth Pretraining with Noisy Heterogeneous Sources

MetricAnything：利用噪声异构源扩展度量深度预训练

Baorui Ma, Jiahui Yang, Donglin Di, Xuancheng Zhang, Jianxun Cui, Hao Li, Yan Xie, Wei Chen

机构 * Li Auto Inc（李自动公司） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究针对度量深度估计扩展难题，提出MetricAnything框架，通过随机掩码创建稀疏度量提示解耦空间推理与偏差，用多样3D数据预训练，在多任务中表现出色，推动度量感知发展。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://metric-anything.github.io/metric-anything-io/

MOSAIC: Interpretable Multi-Token Cross-Attention of Biophonetic and Self-Supervised Representations for Unified Voice Anti-Spoofing

MOSAIC：融合生物语音特征与自监督表示的可解释多令牌交叉注意力统一语音防欺骗方法

Yugwon Won

机构 * AI Security R&D Team（人工智能安全研发团队） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(abstract)；分类 eess.AS

AI总结 针对现有语音防欺骗融合方法可解释性差、跨模态学习受限问题，提出MOSAIC可解释多令牌交叉注意力框架，实现跨特征对齐可视化，在多数据集上取得优异性能。

Comments 5 pages, 2 figures. Submitted to IEEE Signal Processing Letters

MentalThink: Shaping Thoughts in Mental SVG World

MentalThink：在心理SVG世界中塑造思想

Kangheng Lin, Jisheng Yin, Dingming Li, En Yu, Yana Wei, Han Zhou, Liang Zhao, Hongyu Zhou, Hongbo Peng, Jianjian Sun, Zheng Ge, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang, Jingyu Wang

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 介绍MentalThink视觉符号推理范式，核心是think-with-SVG管道，通过两阶段训练框架实例化，在空间理解和推理基准测试中性能优越，为动态视角获取等提供可视化工作区。

Comments 17 pages, 6 figures

MAGE: View-guided Point Cloud Completion with Efficient Modality Alignment and Adaptive Geometry Enhancement

MAGE：基于视图引导的点云补全，具有高效模态对齐和自适应几何增强

Weize Quan, Zhengwei Wu, Kai Wang, Dong-Ming Yan

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所MAIS研究室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； GIPSA-lab, Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP（格勒诺布尔大学GIPSA实验室，法国国家科学研究中心，格勒诺布尔国立综合理工学院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出统一几何感知框架，集成高效模态对齐与自适应几何增强，解决视图引导点云补全的跨模态几何不一致问题，含几何感知模态对齐等模块，实验证明性能优于现有方法。

A quantitative analysis of semantic information in deep representations of text and images

深度文本和图像表示中语义信息的定量分析

Santiago Acevedo, Andrea Mascaretti, Riccardo Rende, Matéo Mahaut, Marco Baroni, Alessandro Laio

机构 * Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (SISSA)（国际先进研究科学研究所（SISSA）） ； Universitat Pompeu Fabra (UPF)（庞培法拉大学（UPF）） ； Catalan Institute of Research and Advanced Studies (ICREA)（加泰罗尼亚研究与高级科学研究所（ICREA）） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过信息不平衡度分析，发现语义信息在深度模型中分布广泛，且在特定网络层具有最强的预测能力，同时揭示了语言和模型规模对表示预测性的影响。

Comments Published as a journal article at Transactions of Machine Learning Research (TMLR)

Journal ref TMLR 2026: https://openreview.net/forum?id=sBnaFSIuGR