多模态大模型

EvoGuard: An Extensible Agentic RL-based Framework for Practical and Evolving AI-Generated Image Detection

EvoGuard: 一种基于代理强化学习的可扩展框架，用于实际和演化的AI生成图像检测

Chenyang Zhu, Maorong Wang, Jun Liu, Ching-Chun Chang, Isao Echizen

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） 纠错

专题命中 其他多模态 ：MLLM(summary_cn,abstract_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出EvoGuard框架，利用多模态大语言模型和非MLLM检测器，通过能力感知的动态编排机制实现高效AIGI检测，优化后无需细粒度标注，实验表明其在准确性和可扩展性上均达最优。

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ShapKO: Shapley-Adaptive Modality Knockout for Robust Multimodal Learning

ShapKO：用于稳健多模态学习的Shapley自适应模态剔除

Nusrat Binta Nizam, Fengbei Liu, Sunwoo Kwak, Minh Nguyen, Ruining Deng, Mert R. Sabuncu

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Cornell Tech（康奈尔科技学院） ； Weill Cornell Medicine（威尔康乃尔医学院） 纠错

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

AI总结 针对多模态医学模型在输入缺失或模态主导时性能不佳的问题，提出ShapKO动态训练策略，基于验证效用学习特定模态剔除概率，通过评估性能、估计重要性和更新概率促进互补表示，在多数据集上提升了模型性能。

Large Multimodal Model-Based Environment-Aware Mobility Management

基于大型多模态模型的环境感知移动性管理

Seokhyun Jeong, Sangmok Shin, Seungnyun Kim, Jiao Wu, Byonghyo Shim

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering and the Institute of New Media and Communications, Seoul National University（电气电子工程系和新媒体与通讯研究所，首尔国立大学） ； Information Systems Technology and Design (ISTD) pillar, Singapore University of Technology and Design（信息与系统技术与设计（ISTD）部门，新加坡科技设计大学） ； Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology（计算机、电子与数学科学与工程系，卡塔尔科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 针对LLMs在移动性管理应用少的问题，提出基于大型多模态模型的环境感知移动性管理方案，利用LMMs提取环境信息，学习信道容量图预测未来信道容量，据此确定主动切换决策，相比传统DL方法显著提升了信道容量。

When Context Dominates: Multimodal Signatures of Takeover Readiness Under Varying Hazard and Cognitive Load Conditions

当情境占主导时：不同危险和认知负荷条件下接管准备的多模态特征

Shiva Azimi, Yasaman Hakiminejad, Luis Gomero, Elizabeth Pantesco, Irene P. Kan, Meltem Izzetoglu, Arash Tavakoli

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 研究在驾驶模拟器实验中探究危险类型、次要任务等因素对驾驶员接管行为的影响，采用多模态传感框架评估，发现危险情境是主要决定因素，为半自动车辆人机协作策略奠定基础。

GHOST: Geometry-Guided Hallucination of Opaque Surface Textures

GHOST：不透明表面纹理的几何引导幻觉

Langxu Zhao, Zuan Gu, Tianhan Gao

机构 * School of Software, Northeastern University, Shenyang, China（软件学院，东北大学，沈阳，中国） 纠错

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

AI总结 针对透明物体给深度估计和3D重建带来的挑战，提出几何引导预处理框架GHOST，利用视觉基础模型，经多步骤处理分离属性、恢复法线先验并整合多模态线索，合成不透明RGB图像，显著提升相关模型对透明物体的处理精度。

Error Aware Distribution Prediction for Lightweight Implicit Neural Representations

轻量级隐式神经表示的误差感知分布预测

Zhimin Li, Jake D. Balla, Joshua A. Levine

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） 纠错

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

AI总结 研究针对隐式神经表示的预测误差问题，提出轻量级方法，将基于回归的INR训练转为分类任务，通过离散连续目标为bins实现灵活分布建模，经分析权衡表明该方法能通过不确定性估计获高重建质量和误差感知。

Deep-Ocean Application-Specific Neutrino Experiment

深海应用特定中微子实验：白皮书

Takumi Araki, Simran Chauhan, Lyla Choi, Brian C. Crow, Max A. A. Dornfest, John Graham, Misaki Hosoya, John G. Learned, Viacheslav A. Li, William F. McDonough, Takeru Ohno, Takanobu Ono, Taichi Sakai, Jackson Seligman, Nathan Sibert, Shang-Wen Stradleigh, David Vartanyan, Hiroko Watanabe, Zhihao Xu, Jeffrey G. Yepez

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 提出一种移动式深海探测器，通过探测地幔中铀和钍衰变产生的地球中微子，约束地球放射性热产生和化学成分，相比陆地探测器降低50-100倍地壳本底。

Developers' Experience with Generative AI -- First Insights from an Empirical Mixed-Methods Field Study

开发者与生成式AI的体验——一项实证混合方法田野研究的初步洞察

Charlotte Brandebusemeyer, Tobias Schimmer, Bert Arnrich

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本研究通过混合方法分析开发者与生成式AI交互的体验，探讨不同交互方式对效率、准确性和工作负载的影响。