多模态大模型

S-CARD-CMSA: A Score-Aware Candidate Archive with Density-Filtered Reporting for Multimodal Optimization

S-CARD-CMSA：一种用于多模态优化的具有密度过滤报告的分数感知候选存档

Dikshit Chauhan

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

AI总结 针对多模态优化，S-CARD-CMSA基于RS-CMSA-ESII构建，保留其核心机制并引入两个扩展。通过分数感知密度过滤报告规则平衡指标构建解集，开发实验显示其能减少冗余报告并提升相关指标，优化时不依赖真实全局最小位置信息。

Comments 11 pages, 2 figures with 7 subfigures

Infinity-Parser2 Technical Report

Infinity-Parser2技术报告

Zuming Huang, Jun Huang, Kexuan Ren, Baode Wang, Weizhen Li, Jianming Feng, Yu Wang, Yichen Yao, Shijun Lin, Yige Tang, Cheng Peng, Weidi Xu, Wei Chu, Yinghui Xu, Yuan Qi

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

AI总结 针对文档解析语料库稀缺问题，Infinity-Parser2结合可控数据合成与多任务强化学习。贡献包括构建合成引擎及开源语料库，引入多任务奖励系统，发布Infinity-Parser2-Flash和Infinity-Parser2-Pro两个变体，后者在多项任务中达先进水平。

RF-Informed Graph Neural Networks for Accurate and Data-Efficient Circuit Performance Prediction

基于射频信息的图神经网络用于准确且数据高效的电路性能预测

Anahita Asadi, Leonid Popryho, Inna Partin-Vaisband

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出基于射频信息的图神经网络框架，用于高效预测射频电路性能，实现高精度和低数据需求的自动化设计。

Comments This work is undergoing formal peer review process at IEEE for possible publication