多模态大模型

Task-Specific Multimodal Question Answering Agents via Confidence Calibration and Incremental Reasoning for QANTA 2026

通过置信度校准和增量推理实现特定任务的多模态问答代理，用于QANTA 2026

Nirjhar Das, Md. Al-Mamun Provath

机构 * Department of Computer Science ； Engineering, Chittagong University of Engineering \& Technology, Chattogram, Bangladesh 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对QANTA 2026共享挑战，开发特定任务双代理架构，抢答代理用带置信度校准的模型及数值推理策略，加分代理用多种推理整合信息，强调仅托管环境下的高效推理与校准，系统取得高分，证明轻量级策略在资源受限问答中性能强。

Comments 10 pages, 1 figure. Accepted at the EMM-QA 2026 Workshop, ICML 2026 (Non-Archival). Rank #1 overall system in the QANTA 2026 Challenge

Multimodal Scenario Similarity Search for Autonomous Driving

用于自动驾驶的多模态场景相似性搜索

Tamás Matuszka, András Tamásy, Balázs Szolár

机构 * aiMotive（爱莫提夫） 纠错

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

AI总结 研究自动驾驶场景相似性搜索，提出多模态框架结合视觉与轨迹表示，对比两种基于轨迹的方法与视觉基线，实验表明轨迹表示在运动事件中性能强，视觉嵌入在外观线索丰富时出色，结合二者可提升检索质量。

Contrastive Learning on Multimodal Analysis of Electronic Health Records

电子健康记录多模态分析中的对比学习

Tianxi Cai, Feiqing Huang, Ryumei Nakada, Linjun Zhang, Doudou Zhou

机构 * Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛T.H. 柏林公共卫生学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 研究针对电子健康记录多模态数据传统分析方法不足，提出多模态特征嵌入生成模型及对比损失来学习特征表示，经理论分析、模拟研究和真实数据验证，该方法有效且具隐私保护特性，展现了多模态学习优势。

Omni-Sleep: A Sleep Foundation Model via Hierarchical Contrastive Learning of CNS-ANS Dynamics

全睡眠：一种通过中枢神经系统-自主神经系统动态分层对比学习的睡眠基础模型

Zhoujie Hou, Song Wang, Kexin Lou, Mo Wang, Chen Wei, Quanying Liu

机构 * Department of Biomedical Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学生物医学工程系） ； Omni-Intelligence（全知智能） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 介绍全睡眠模型，利用CNS/ANS划分，通过分层对比学习的三个目标进行拓扑约束表示学习，在多中心多模态PSG数据预训练后用于睡眠分期和多疾病分类，性能优于基线，凸显生理层次对睡眠表示学习的价值。