多模态大模型

Cross-Modal Generative Framework for Signal Translation from Fetal-Maternal Electrocardiograms to Fetal Doppler Waveforms

用于从胎儿-母亲心电图到胎儿多普勒波形信号转换的跨模态生成框架

Tongli Su, Alireza Rafiei, Marly van Assen, Reza Sameni, Gari D. Clifford, Faezeh Marzbanrad, Nasim Katebi

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Monash University（莫纳什大学） 纠错

专题命中 视频多模态 ：cross-modal(title,abstract)

AI总结 该研究针对胎儿-母亲心血管系统关系建模问题提出跨模态生成框架，结合扩张卷积、跨模态注意力及自注意力，经训练可从双导联心电图合成多普勒包络，降低误差，量化母婴耦合贡献，推进了相关计算建模及胎儿评估。

Comments Accepted for oral presentation at IEEE EMBC 2026. 7 pages

Pose-to-Biomechanics: Bridging 3D Human Pose Estimation and Biomechanical Attribute Prediction

姿态到生物力学：连接3D人体姿态估计与生物力学属性预测

Ayda Eghbalian, Kevin Desai

机构 * University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校） 纠错

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

AI总结 研究旨在连接3D人体姿态估计与生物力学属性预测。提出BioModule轻量级插件式时间变压器，连接在3D姿态估计器下游预测生物力学属性，无需修改上游模型。构建数据集训练评估，在七个先进姿态估计器上基准测试，成为两者间紧凑模块化桥梁。

Comments 23 pages, 2 figures

Behavior Foundations for Quadruped Robots: ABot-C0 Technical Report

四足机器人的行为基础：ABot-C0技术报告

Xufeng Zhao, Fuzhi Yang, Jianhui Chen, Li Gao, Zhang Meng, Jie Gao, Yao Zheng, Congyang Zhao, Tianxiong Lv, Menglin Yang, Minqi Gu, Yaru Zhao, Wenyu Liu, Honglin Han, Shihui Su, Zixiao Tang, Liu Liu, Mu Xu, Yang Cai, Wenbin Tang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 该研究聚焦四足机器人运动控制，提出ABot-C0通用系统，构建数据金字塔生成运动片段，训练流匹配通用策略展示跟踪缩放定律，采用特定框架推动全地形遍历运动，经实验验证其能让四足机器人迈向产品级行为智能。

Comments Abot-C0 project page will be released soon

Generative Action Tell-Tales: Assessing Human Motion in Synthesized Videos

生成式动作叙事：评估合成视频中的人体运动

Xavier Thomas, Youngsun Lim, Ananya Srinivasan, Audrey Zheng, Deepti Ghadiyaram

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Belmont High School（贝利蒙高中） ； Canyon Crest Academy（坎波尔峡谷学院） ； Runway 纠错

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

AI总结 研究视频生成模型中评估复杂人类动作指标难的问题，提出融合骨骼与外观特征的评估指标，经多方面基准验证，该指标相比现有方法有显著改进，与人类感知相关性强，揭示了当前模型局限性并建立新标准。

StreamVLN: Streaming Vision-and-Language Navigation via SlowFast Context Modeling

StreamVLN：通过快慢上下文建模实现流式视觉与语言导航

Meng Wei, Chenyang Wan, Xiqian Yu, Tai Wang, Yuqiang Yang, Xiaohan Mao, Chenming Zhu, Wenzhe Cai, Hanqing Wang, Yilun Chen, Xihui Liu, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 研究现实世界中视觉与语言导航问题，提出StreamVLN框架，采用混合快慢上下文建模策略，通过快速流式对话上下文与缓慢更新内存上下文配合，实现实时对话，在VLN-CE基准实验中展现低延迟最优性能。

Comments Accepted to ICRA 2026

XOV-Action: Towards Generalizable Open-Vocabulary Action Recognition

XOV-Action：迈向可泛化的开放词汇动作识别

Kun-Yu Lin, Henghui Ding, Jia-Run Du, Jiaming Zhou, Yi-Xing Peng, Yu-Ming Tang, Zhilin Zhao, Chen Change Loy, Wei-Shi Zheng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Institute of Big Data, Fudan University（复旦大学大数据研究院） ； AI Thrust, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能方向） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 研究针对开放词汇动作识别模型泛化性不足的问题，提出XOV-Action模型，通过学习多样化表示和场景无关表示克服两大挑战，还构建XOVABench基准，实验证明该模型能有效提升跨视频领域的动作识别性能。

Comments Accepted by TPAMI