多模态大模型

MultiFair: Multimodal Balanced Fairness-Aware Medical Classification with Dual-Level Gradient Modulation

MultiFair：具有双级梯度调制的多模态平衡公平感知医学分类

Md Zubair, Hao Zheng, Grayson W. Armstrong, Lucy Q. Shen, Gabriela Wilson, Yu Tian, Xingquan Zhu

机构 * School of Computing and Informatics, University of Louisiana at Lafayette（路易斯安那州立大学拉法叶分校计算机与信息学学院） ； Louisiana Center for Health Innovation and College of Nursing & Health Sciences, University of Louisiana at Lafayette（路易斯安那州立大学拉法叶分校健康创新中心及护理与健康科学学院） ； Massachusetts Eye and Ear, Harvard Medical School（哈佛医学院马萨诸塞眼耳医院） ； Department of Computer Science, University of Central Florida（佛罗里达州立大学计算机科学系） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, Florida Atlantic University（佛罗里达Atlantic大学电子工程与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对多模态医学分类中数据模态学习不均衡和模型对特定群体不公平的问题，提出MultiFair方法，通过双级梯度调制过程动态调整训练梯度，在多数据集上评估，有效解决了上述挑战。

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A Vision Toward Energy-Efficient Domain-Specific Artificial Intelligence Models and Agents

迈向节能领域特定人工智能模型和智能体的愿景

Abhijit Chatterjee, Niraj K. Jha, Jonathan D. Cohen, Thomas L. Griffiths, Hongjing Lu, Diana Marculescu, Ashiqur Rasul, Wenrui Xu, Keshab K. Parhi

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

AI总结 研究提出下一代人工智能应是轻量级领域特定多模态模型，能在动态环境中推理决策并持续进化。核心方法是重新设计硬件提升能源效率。主要贡献是为未来人工智能系统发展提供新愿景，推动从大数据训练的大模型向节能领域特定智能体转变。

NFTR: From Provable Mode-Averaging to Geodesic Subgoal Selection in Offline Goal-Conditioned RL

NFTR：从可证明的模式平均到离线目标条件强化学习中的测地线子目标选择

Erdemt Bao, Xing Lei, Jun Chen

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 针对分层隐式Q学习在离线目标条件强化学习中存在的问题，提出NFTR方法，用条件归一化流取代高斯策略，结合基于架构三角不等式的三角松弛分数及RWDR目标，可避免高斯坍塌且在随机动力学下保持稳定。

The Importance of Encoder Choice:A Tabular-Image Study

编码器选择的重要性：表格-图像研究

Ilia Koloiarov, Diego Coello de Portugal Mecke, Vijaya Krishna Yalavarthi, Tom Hanika, Lars Schmidt-Thieme

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究首次评估表格模型作图像-表格设置的编码器，指出表格领域最佳的上下文学习模型因需标签处理实例，嵌入训练和测试实例不易，通过解决此问题强调了编码器因素在多模态学习中的重要性。

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Quantum Sensors for Chemistry and Materials Science

用于化学和材料科学的量子传感器

Piotr Put, Arjun Pillai, Xuan Hoang Le, Mikhail D. Lukin, Hongkun Park

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 探讨量子传感器（光泵磁力计和金刚石氮空位中心）在化学和材料科学中的应用，对比其不同特性，介绍在多种分析监测中的使用，以及在高通量化学分析和无损材料诊断方面的集成，有望应对现实分析挑战。

Comments 22 pages, 5 figures

Unravelling the mechanisms underlying crack initiation in additively manufactured steel

揭示增材制造钢中裂纹萌生的潜在机制

KenHee Ryou, Yaozhong Zhang, James A. D. Ball, Dan Rubio-Ejchel, Dillon Jobes, Buhari Ibrahim, Charles Romain, Minh-Son Pham, Henry Proudhon, Jerard V. Gordon

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究增材制造钢裂纹萌生机制，结合多模态技术观察裂纹尖端塑性三维演变，发现锻造钢与增材制造合金在裂纹尖端塑性表现不同，揭示抗断裂能力受其空间演变控制，为提高损伤容限提供机理框架。