多模态大模型

Enabling 24-hour Agricultural Robotics: Unsupervised Day-to-Night Cross-Modal Image Translation for Nighttime Visual Navigation

实现24小时农业机器人技术：用于夜间视觉导航的无监督日夜跨模态图像翻译

Robel Mamo, Rajitha de Silva, Grzegorz Cielniak, Taeyeong Choi

机构 * LaSER Lab, Kennesaw State University（激光实验室，肯尼索州立大学） ； Lincoln Institute for Agri-Food Technology, University of Lincoln（林肯农业食品技术研究所，林肯大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(title)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 该研究针对农业机器人夜间视觉导航中大规模标注图像数据集难获取的问题，提出无监督图像翻译框架，整合CLIP模型并引入可见性掩码，复用白天语义标签训练模型，经实验验证提升了图像质量和下游语义分割性能。

Comments Accepted to IROS2026

UniVR: Thinking in Visual Space for Unified Visual Reasoning

UniVR：用于统一视觉推理的视觉空间思考

Zhongwei Ren, Yunchao Wei, Yao Zhao, Weibo Gong, Xiao Liu, Anran Wang, Xiangtai Li, Xiaojie Jin

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UniVR旨在从纯视觉演示中同时学习复杂推理、物理动力学和长期规划，核心是VR-GRPO强化学习范式。构建VR-X基准进行训练和评估，在VR-X上有25%的提升，还提高了多模态理解基准性能，相关资源已开源。

Comments Code and models are released at: https://maverickren.github.io/UniVR.github.io/

CoRe: A Comprehensive Framework for Cross-Image Comparative Reasoning in Vision-Language Models

CoRe：视觉语言模型中跨图像比较推理的综合框架

Lin Peng, Cong Wan, Zeyu Guo, SongLin Dong, Yihong Gong

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对视觉语言模型跨图像比较推理难题，提出CoRe框架，含自动构建的训练集CoRe-20K、结构化奖励框架TriSR及基准CoRe-Bench，实验显示其在CoRe-Bench上大幅超越现有模型，在标准基准上也有竞争力。

Comments Accepted by ACMMM2026

AVSCap: Orchestrating Audio-Visual Synergy for Omni-modal Video Captioning

AVSCap：为全模态视频字幕编排视听协同

Yanghai Wang, Jiahao Wang, Jiafu Tang, Yuanxing Zhang, Zhe Cao, Hanyan Bian, Zijie Zhang, Weiliang Luo, Zhiyu Pan, Zixuan Dong, Jiaheng Liu, Zhaoxiang Zhang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：audio-visual(title,abstract)；omni-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 研究全模态视频字幕编排视听协同问题，提出AVSCap框架，构建训练语料库，采用两阶段策略训练字幕生成器，引入新基准，实验表明该模型在非语音音频覆盖率和跨模态绑定方面表现出色，提升了整体性能。

CD-MED: Cross-Domain Multimodal Emotion Descriptor for Visual Comparison of Digital Objects

CD-MED：用于数字对象视觉比较的跨域多模态情感描述符

Elnara Kadyrgali, Muragul Muratbekova, Pakizar Shamoi

专题命中 音频语音多模态 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 研究针对数字对象跨模态情感比较难题，提出CD-MED方法，通过各模态情感识别模型输出转化为共享描述符，在共同情感空间表示对象，实现跨域情感比较、检索、推荐及可视化。

Comments Submitted to 2026 Joint 14th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 27th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS 2026)

A Calibrated Multimodal Ensemble for Ambivalence/Hesitancy Recognition: System Description and Private-Test Submission Strategy

用于矛盾/犹豫识别的校准多模态集成：系统描述与私密测试提交策略

Josep Cabacas-Maso, Ismael Benito-Altamirano, Carles Ventura

机构 * eHealth Center, Faculty of Computer Science, Multimedia and Telecommunicactions, Universitat Oberta de Catalunya（加泰罗尼亚开放大学计算机科学、多媒体与电信学院电子健康中心） ； MIND/IN2UB, Department of Electronic and Biomedical Engineeering, Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学电子与生物医学工程系MIND/IN2UB） ； Institute of Semiconductor Technology (IHT) & Laboratory for Emerging Nanometrology (LENA), Technische Universität Braunschweig（布伦瑞克工业大学半导体技术研究所（IHT）和新兴纳米计量实验室（LENA）） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：multimodal(title)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对BAH数据集上的ABAW A/H挑战，提出校准多模态集成系统，由三个融合模型组成。在公共测试集上宏F1达0.7358，介绍五次私密测试提交的配置等，首次提交在私密测试中宏F1为0.7361，验证系统能推广到未见参与者。

Comments 8 pages, 1 figure, ECCV workshops

The Sound of Absence: Audio-Language Embedding Models Struggle with Negation

缺失之音：音频-语言嵌入模型在处理否定时存在困难

Chun-Yi Kuan, Hung-yi Lee

机构 * Graduate Institute of Communication Engineering, National Taiwan University, Taiwan（国家台湾大学通讯工程研究所） ； Artificial Intelligence Center of Research Excellence (AI-CoRE), National Taiwan University, Taiwan（国家台湾大学人工智能卓越研究中心） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、eess.AS

AI总结 研究音频-语言嵌入模型在处理否定时的问题，引入NegEval-Audio框架将数据集转换为否定感知任务，发现模型在否定情况下性能大幅下降，肯定偏差是缺陷，需明确否定感知训练目标。

Comments Manuscript in progress

TSCA-Net: Temporal-Spatial Clique Attention for Interpretable Multimodal Pedestrian Trajectory Prediction

TSCA-Net：用于可解释多模态行人轨迹预测的时空团块注意力

Md Mustafizur Rahman, Guangchao Yang, A F M Abdun Noor, Md Imam Ahasan, Md Mahfuzur Rahman, Md Ariful Islam

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

AI总结 针对拥挤环境中行人轨迹预测难题，提出TSCA-Net框架，含时空团块注意力、跨行人团块势、自适应KAN网格细化三个模块，经实验验证其性能最优，消融研究证实模块互补作用。

Comments 10 pages, 4 figures, 4 tables. Submitted to the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2026, Applied Track

HSEmotion Team at the 11th ABAW Challenge: Multi-Task Learning and Ambivalence/Hesitancy Video Recognition

第11届ABAW挑战赛中的HSEmotion团队：多任务学习与矛盾/犹豫视频识别

Aleksei Bakin, Andrey V. Savchenko

机构 * Central University（中央大学） ； Sber AI Lab（Sber人工智能实验室） ； HSE University（俄罗斯高等经济研究大学） 纠错

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

AI总结 在第11届ABAW挑战赛中，团队用冻结轻量级面部提取器等方法进行多任务学习，在s - Aff - Wild2数据集上超ConvNeXt基线；扩展视听管道用于矛盾/犹豫视频识别，在BAH数据集上提升性能，无需微调重型骨干，展示了轻量级融合的优势。

Comments to be submitted to ABAW-11 workshop of ECCV 2026

EvoGraph-R1: Self-Evolving Multimodal Knowledge Hypergraphs for Agentic Retrieval

EvoGraph-R1：用于智能检索的自进化多模态知识超图

Jiashi Lin, Changhong Jiang, Xiangru Lin, Ruifei Zhang, Xinyi Zhu, Jiyao Liu, Cheng Tang, Ye Du, Shujian Gao, Junzhi Ning, Lihao Liu, Ziyan Huang, Tianbin Li, Jin Ye, Junjun He

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 研究针对现有GraphRAG方法将知识图视为静态数据结构的局限，提出EvoGraph-R1自进化框架，把检索建模为MDP，智能体通过多种操作使超图结构进化以支持多跳推理，实验证明该方法在多模态问答基准测试中大幅优于现有基线。

Comments 10 pages main paper, 6 figures. CVPR 2026 accepted paper

Towards Vision-Free CIR: Attribute-Augmented Scoring and LLM-Based Reranking for Zero-Shot Composed Image Retrieval

迈向无视觉的合成图像检索：基于属性增强评分和基于大语言模型的重排的零样本合成图像检索

Ryotaro Shimada, Yu-Chieh Lin, Yuji Nozawa, Youyang Ng, Osamu Torii, Yusuke Matsui

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Kioxia Corporation（铠侠株式会社） 纠错

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

AI总结 研究如何让无视觉方法有效处理合成图像检索任务，通过属性增强混合评分和基于大语言模型的重排两项关键技术构建框架，在开放域CIRR数据集实验中优于现有零样本方法，在FashionIQ上凸显语义推理与视觉匹配权衡，消融研究验证技术有效性。

Do You Remember? Toward Memory-Centric Multimodal AI

你还记得吗？迈向以记忆为中心的多模态人工智能

Xuguang Yu, Weigang Zheng, Minyue Yu

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

AI总结 研究针对当前多模态语言模型缺乏重建性记忆的问题，提出DoYouRemember三阶段架构，通过VQ-VAE、LoRA微调语言模型和扩散解码器实现，经实验发现语言模型隐藏状态视觉信息少，还解决了共享记忆矩阵训练问题，统一相关发现于信息论框架。

Comments 43 pages, 8 figures, 3 tables

MAMMOTH: A Multi-Modal End-to-End Policy for Off-Road Mobility Robust to Missing Modality

MAMMOTH：一种对缺失模态具有鲁棒性的越野移动多模态端到端策略

Ahaan Kotian, Shivani Subramanyan, Suresh Sundaram

机构 * Indian Institute of Science（印度科学研究所） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(title,abstract)

AI总结 研究针对非结构化越野环境自主导航难题，提出MAMMOTH多模态端到端策略。它融合多模态观测，用模态丢弃训练，还采用扩散策略学习联合概率分布，经实验验证性能优越，能提升避撞等能力及对缺失模态的泛化。

Comments Accepted to IROS 2026 Main Conference

SymbOmni: Evolving Agentic Omni Models via Symbolic Concept Learning

SymbOmni：通过符号概念学习进化智能全能模型

Jinxiu Liu, Jianru Li, Tanqing Kuang, Xuanming Liu, Kangfu Mei, Yandong Wen, Weiyang Liu

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对视觉生成模型无法累积学习与自主进化的问题，提出SymbOmni智能全能模型，通过符号概念学习和归纳-转导循环运行，经言语反向传播训练。实验验证其在多方面性能优越，能有效降低令牌消耗并实现持续学习。

Comments ECCV 2026 (49 pages, 10 figures, project page: https://spherelab.ai/symbomni)

Auditing Data Leakage in Whole-Slide Image Multimodal Benchmarks

全切片图像多模态基准测试中的数据泄露审计

Wenhao Zhang, Zhongliang Zhou, John Kang, Sheng Li

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Merck & Co., Inc.（默克公司） 纠错

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

AI总结 研究针对计算病理学中WSI VQA基准测试数据泄露问题，通过追踪标识符发现患者级和机构级泄露，证明其可从基础模型特征空间解码，导致准确率差距，当前评估无法区分推理与检索，最后给出无污染评估建议。

Open-KNEAD: Knowledge-grounded Nutrition Estimation via Agentic Decomposition

Open-KNEAD：通过智能分解实现基于知识的营养估计

Bruce Coburn, Jingbo Yue, Jinge Ma, Siddeshwar Raghavan, Gautham Vinod, Fengqing Zhu

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究探讨多模态大语言模型用于膳食评估时检索增强基础方法是否仍有价值。提出无需训练、可本地部署的Open-KNEAD框架，通过营养感知检索关联食物项与FNDDS代码，提高份量估计，还能恢复非美国烹饪风格估计偏差，优势显著并开源相关框架与知识库。

Comments 10 pages main paper, 5 pages supplementary

Reading the Eyes in VR: Multimodal Modeling of Social Intelligence

在虚拟现实中解读眼神：社会智能的多模态建模

Mohammad Fahim Abrar, Shayla Sharmin, Roghayeh Leila Barmaki

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title)

AI总结 研究通过在 Unity 中为桌面和 VR 实现 RMET 并进行 2x2 混合研究，探究呈现媒介和反馈对 RMET 行为的影响。结果表明即时反馈影响注视和脑电，呈现媒介无客观差异，VR 可用性高，为 RMET 在受控环境作过程感知评估任务提供证据。

TerraLogic: A Benchmark for Hierarchical Geospatial Reasoning in Earth Observation

TerraLogic：地球观测中分层地理空间推理的基准

Yuhang Yan, Linchao Mou, Bokang Yang, Qingyu Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对遥感中认知地理空间推理研究不足的问题，引入TerraLogic基准及HieraPlan工具增强智能体，通过545个任务推动评估向认知级发展，实验显示HieraPlan在分层地理空间推理上表现出色，为相关研究提供强大基线。

Comments 8 pages, 3 figures, and 7 tables. Dataset and agent code are available at https://github.com/Ireliya/TerraLogic

IQA-T1: Tool-based Visual Evidence Reasoning for Image Quality Assessment

IQA-T1：基于工具的图像质量评估视觉证据推理

Jinjian Wu, Jiaqi Tang, Wei Wei, Yingying Yan, Jianmin Chen, Botong Geng, Lei Zhang, Qifeng Chen

机构 * School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机科学学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对开放世界图像质量评估难题，提出IQA-T1框架，通过自主调用工具生成视觉证据增强多模态大语言模型推理，构建Q-Tool数据集，实验表明该框架性能最佳且评估可解释、基于证据。

Comments Accepted by ECCV 2026

Hy-Embodied-VLM-1.0: Efficient Physical-World Agents

Hy-Embodied-VLM-1.0：高效的物理世界智能体

Ziyi Wang, Xumin Yu, Yongming Rao, Yonggen Ling, Yunheng Li, Oran Wang, Mingqi Gao, Yuchen Zhou, Yves Liang, Zuyan Liu, Yani Zhang, Rui Huang, Xiaoran Xu, Bowen Yuan, Yifu Yuan, Xu Tan, He Zhang, Yufei Huang, Shenghao Zhang, Hongsheng Wu, Han Hu, Zhengyou Zhang

机构 * Tencent Robotics X（腾讯Robotics X团队） ； Hy Vision Team（腾讯混元视觉团队） ； Futian Laboratory（福田实验室） 纠错

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

AI总结 研究旨在构建物理世界具身智能体，介绍Hy-Embodied-VLM-1.0模型。定义以行动为中心的能力分类法，开发数据管道。基于特定主干和编码器构建模型，用专家混合架构提升效率。在多基准测试中性能出色，较上一代有显著提升，在具身智能任务中也表现强大。

Comments Tech Report. Code and models are open-sourced at https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-Embodied

Globalized Constrained Stein Variational Inference for Diverse Feasible Robot Motion Planning

用于多样化可行机器人运动规划的全局约束斯坦变分推理

Jiayun Li, Georgia Chalvatzaki

机构 * PEARL Lab, Dept. of Computer Science, TU Darmstadt（珍珠实验室，达姆施塔特工业大学计算机科学系） ； Robotics Institute Germany (RIG)（德国机器人研究所） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)

AI总结 研究机器人运动规划多模态问题，提出SteinSQP方法，通过约束斯坦变分推理演化粒子集合，用无矩阵原始对偶算法解决子问题，引入优点函数全局化方法，在多任务中表现良好，收敛快且可行性高。

Continual Learning with Elastic Regularization and Synthetic Replay for Federated MLLM Fine-Tuning

用于联邦多模态大语言模型微调的弹性正则化和合成重放持续学习

Jing Liu, Chenxuanyin Zou, Jiayang Ren, Gaoyun Fang, Chengfang Li, Yan Wang, Zhenchao Ma, Bo Hu

机构 * The University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Royal College of Science, Imperial College London（伦敦帝国理工学院皇家科学学院） ； Dyson School of Design Engineering（戴森设计工程学院） ； Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology (SIBET), Chinese Academy of Sciences（中国科学院苏州生物医学工程技术研究所） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 研究针对联邦多模态大语言模型微调中灾难性遗忘问题，提出FedCMM框架，在参数、数据、聚合三个层面嵌入持续学习保障，经实验验证该框架在准确性和反向迁移上优于基线，能实现跨异构网络AI部署的稳健进化适应。

Comments submitted to IEEE JSTSP

Text-Aided Multi-Modal Panoptic Symbol Spotting for CAD Floor Plan Drawings

用于CAD平面图的文本辅助多模态全景符号识别

Yan Gong, Bohao Li, Bowen Du, Junchen Ye

机构 * CCSE Lab, Beihang University（北京航空航天大学CCSE实验室） ； School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 针对CAD平面图全景符号识别中现有方法未充分利用文本注释的问题，提出多模态框架TextCAD，设计TACE编码注释语义，引入语义层次对齐框架，实验表明该方法有效提升符号识别性能并达最优。

Segregate, Refine, Integrate: Decomposing Multimodal Fusion for Sentiment Analysis

分离、细化、整合：用于情感分析的多模态融合分解

Alexios Filippakopoulos, Elias Kallioras, Nikolaos Xiros, Efthymios Georgiou, Alexandros Potamianos

机构 * National Technical University of Athens（雅典国立技术大学） ； Athena Research Center（雅典娜研究中心） ； University of Bern（伯尔尼大学） ； Archimedes AI（阿基米德人工智能公司） ； Synaptic Bloom PBC（突触绽放有限责任公司） 纠错

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

AI总结 研究情感分析中的多模态融合问题，提出SeRIn方案，通过分离特定模态与跨模态路径，各自细化演变，将跨模态交互推迟到预测步骤，在CH - SIMS和CMU - MOSEI上取得领先成果。

MQAdapter: Multi-Modal Quantum Adapter for Coarse-to-Fine VLM Fine-tuning

MQAdapter：用于从粗到细的视觉语言模型微调的多模态量子适配器

Yumiao Zhao, Bo Jiang, Min Lu, Xiao Wang, Jin Tang

机构 * Anhui University（安徽大学） ； Origin Quantum Computing Company Limited（本源量子计算有限公司） 纠错

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

AI总结 针对视觉语言模型在少样本学习中细粒度区分不足的问题，提出多模态量子适配器MQAdapter。先检索Top-K候选类别作语义锚点，再用跨模态量子学习机制，利用量子特性建模高阶交互，细化视觉特征，参数高效且能集成现有算法提升性能。

Adaptive Cross-Modal Fusion with Sparse Attention for Pedestrian Crossing Intention Prediction

基于稀疏注意力的自适应跨模态融合用于行人过街意图预测

Md Mahfuzur Rahman, Pengzhan Zhou, A F M Abdun Noor, Md Imam Ahasan, Kah Ong Michael Goh, S. M. Hasan Mahmud, Md Mustafizur Rahman, Kaixin Gao

机构 * Faculty of Information Science & Technology, Multimedia University（信息科学与技术学院，马来西亚多媒体大学） 纠错

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

AI总结 研究针对自动驾驶中行人过街意图预测问题，提出ADAPT多模态框架，通过五个模块联合建模视觉和运动信息，实验证明该方法优于现有技术，在准确率和实时性上取得平衡，为智能交通等应用提供有效方案。

Comments 17 pages, 5 figures, 4 tables. Under review at PeerJ Computer Science

UMSS: Towards Unsupervised Multi-modal Semantic Segmentation

UMSS：迈向无监督多模态语义分割

Haitian Zhang, Thai Duy Nguyen, Xiangyuan Wang, Mohan Liu, Lin Wang

机构 * EmPACT Lab, School of EEE, Nanyang Technological University（电气与电子工程学院电磁脉冲与天线研究室，南洋理工大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文针对无监督多模态语义分割问题，提出基于DINOv3的UniM2框架，通过跨模态对应协同学习统一潜在空间提取语义线索，并引入跨模态协调器缓解冲突，实验证明该框架相比现有框架有明显优势。

DeGuNet: Depth-Guided Ultra-Compact Backbones for Efficient LiDAR-Camera 3D Detection

DeGuNet：用于高效激光雷达-相机3D检测的深度引导超紧凑骨干网络

Haifa Zhang, Yijing Wang, Peixi Peng, Zhiqiang Zuo

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 研究针对自动驾驶中激光雷达与相机融合检测依赖2D预训练骨干网络的问题，提出DeGuNet，通过稀疏感知机制有效对齐图像与激光雷达深度，实验证明其能消除架构冗余，提升效率并提高mAP，建立参数高效多模态3D感知新范式。

Comments Accepted to ECCV 2026

Seeing Globally, Refining Locally: Global Visual Guidance and Local Ultrasound Cues for Robust Freehand 3-D Ultrasound Reconstruction

全局观察，局部细化：用于稳健徒手三维超声重建的全局视觉引导和局部超声线索

Yameng Zhang, Zhongyu Chen, Dianye Huang, Xiangyu Chu, K. W. Samuel Au, Zhongliang Jiang

机构 * Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong（香港大学机械工程系） ； Multi-Scale Medical Robotics Center（多尺度医疗机器人中心） ； Department of Mechanical and Automation Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学机械与自动化工程系） 纠错

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

AI总结 研究针对徒手三维超声重建中探头姿态估计易累积误差问题，提出全局到局部姿态估计框架，利用双相机分支和B模式分支及跨模态融合模块，经多尺度姿态损失约束，在数据集和体内实验中有效降低轨迹漂移，提升重建效果。

PFAdapter: Hierarchical LoRA Decomposition for Personalized Federated MLLMs

PFAdapter：用于个性化联邦多模态大语言模型的分层LoRA分解

Jing Liu, Kun Yang, Yan Wang, Dingkang Yang, Xiaoshuai Hao, Wei Zhang, Yang Liu, Wei Zhou

机构 * College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息技术学院） ； Division of Natural and Applied Sciences, Duke Kunshan University（昆山杜克大学自然科学与应用科学部） ； Department of Electrical and Computer Engineering, The University of British Columbia（英属哥伦比亚大学电气与计算机工程系） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） ； School of Data Science and Engineering, East China Normal University（华东师范大学数据科学与工程学院） ； College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University & Fysics AI（复旦大学智能机器人与先进制造学院及复肆智能科技（上海）有限公司） ； Xiaomi EV, Xiaomi Campus（小米汽车、小米园区） ； Information and Communications Technology Cluster, Singapore Institute of Technology (SIT)（新加坡理工学院信息通信技术集群） ； College of Electronic and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（卡迪夫大学计算机科学与信息学院） 纠错

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

AI总结 针对分布式网络中联邦微调平衡全局知识与局部适应的挑战，提出PFAdapter框架，用分层LoRA分解将适配器参数分离，通过正交正则化和选择性聚合协议减少通信成本，实验证明该框架在多数据集上性能优于基线，为智能AI部署提供有效方案。

Comments submitted to IEEE TCCN