多模态大模型

SHAP-Weighted Cross-Modal Expert Fusion for Emotion and Sentiment Recognition: Evidence and Limits

用于情感和情绪识别的SHAP加权跨模态专家融合：证据与局限

Adis Alihodzic, Selma Skopljakovic Hubljar

机构 * Faculty of Science, University of Sarajevo（萨拉热窝大学理学院） 纠错

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

AI总结 研究多模态情感和情绪识别，重新审视XAI引导的自适应融合\xgaf，分析专家特征维度不等时SHAP归因减少的影响，通过实验对比不同融合方法在情感识别任务中的表现，揭示SHAP减少、专家维度和跨模态专家设计对模块化多模态融合的作用。

ToDMA: Large Model-Driven Massive Token Communications for Semantic Multiple Access

ToDMA：用于语义多址接入的大模型驱动海量令牌通信

Li Qiao, Mahdi Boloursaz Mashhadi, Zhen Gao, Robert Schober, Deniz Gündüz

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； University of Surrey（Surrey大学） ； Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nurnberg（埃森哲-亚琛工业大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ToDMA，一种大模型驱动的语义多址接入方案，将无源随机接入与上下文感知令牌处理结合，用于海量令牌通信。通过压缩感知检测令牌及估计信道状态信息，利用上下文模型恢复冲突令牌，能降低接入延迟并保持令牌恢复与语义重建质量。

Comments Submitted to IEEE journals

LDFE: Laplacian Decoupled Feature Enhancement Block for Dual-Stream CNN-based RGB-IR Object Detection

LDFE：用于基于双流 CNN 的 RGB-IR 目标检测的拉普拉斯解耦特征增强模块

Wenhao Dong, Xiaoyan Luo, Linlin Yang, Haodong Zhu, Xiaorong Shi, Guodong Guo, Baochang Zhang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； State Key Laboratory of High-Efficiency Reusable Aerospace Transportation Technology（高效可重复使用航天运输技术国家重点实验室） ； The School of Astronautics（航天学院） ； The National Key Laboratory of Integrated Air-Ground Navigation Technologies（集成空天地导航技术国家实验室） ； The State Key Laboratory of Media Convergence and Communication（媒体融合与传播国家重点实验室） ； The School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； The School of Automation Science and Electrical Engineering（自动化科学与电气工程学院） ； Beijing Institute of Control and Electronics Technology（北京控制电子技术研究所） ； Ningbo Institute of Digital Twin（宁波数字孪生研究所） ； Eastern Institute of Technology（东部技术研究所） ； Hangzhou Research Institute, School of Artificial Intelligence（杭州研究院，人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究基于双流 CNN 的 RGB-IR 目标检测问题，提出拉普拉斯解耦特征增强模块 LDFE，通过全局-局部分解等操作融合不同阶段特征，在多个数据集上显著提升目标检测性能，mAP 超 SOTA 方法。

Journal ref Pattern Recognition,Volume 179, Part D,2026,113935

OmniOPSD: Rationale-Privileged On-Policy Self-Distillation for Affective Computing

OmniOPSD：面向情感计算的理性特权在线自蒸馏

Zebang Cheng, Shuimu Chen, Boxue Yang, Yuanshen Guan, Jingyi Chen, Zheng Lian, Xiaojiang Peng, Fei Ma, LaiZhong Cui, Qi Tian

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Tongji University（同济大学） ； Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 针对多模态大模型在复杂推理任务中奖励稀疏的问题，提出OmniOPSD框架，利用前沿模型生成的理性作为教师特权证据而非学生模仿目标，通过在线自蒸馏提供密集令牌级监督，在MER-UniBench上取得84.19平均分的最优性能。

Rethinking Small VLM Quantization: From Component-Wise Analysis to Hardware-Aware Edge Deployment

重新思考小型视觉语言模型量化：从组件级分析到硬件感知边缘部署

Hyeju Shin, Chorwon Kim, Ryangsoo Kim, Hark Yoo, Jaein Kim

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文针对小型视觉语言模型量化，提出系统评估框架，在特定硬件上验证五个假设，分离相关组件得出结论，包括量化敏感性受结构范式影响、SigLIP编码器延迟情况、大语言模型INT4量化利弊、复合量化误差特点及不同平台每焦耳智能差异。

Comments 14 pages. Accepted at the ICML 2026 Workshop on Hypothesis Testing

Invariance Audits for Quantum Kernels and Variational Rewinding: A Real-to-Hermitian Taxonomy of Projector, Flag, Anchor, and Density Geometry

量子核与变分回绕的不变性审计：投影器、标志、锚和密度几何的实到厄米特分类法

Azadeh Alavi, Fatemeh Kouchmeshki, Hossein Akhoundi

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究量子机器学习中向量替换表示的不变性决策，开发实到厄米特分类法，形式化相关核并证明性质，通过多种实验表明量子和几何提升在不变性与任务匹配时有用，丢弃带标签信息时正确失败。