多模态大模型

Memory-Driven Self-Disclosure and Relational Turning Points: A Longitudinal Multimodal Study of Human-AI Interaction

记忆驱动的自我表露与关系转折点：人机交互的纵向多模态研究

Ryuichi Sumida, Mao Saeki, Masaki Eguchi, Sadahiro Yoshikawa, Koji Inoue, Tatsuya Kawahara, Yoichi Matsuyama

机构 * Graduate School of Informatics, Kyoto University（京都大学信息学研究科） ； Equmenopolis, Inc.（Equmenopolis公司） ； Waseda University（早稻田大学） ； School of Informatics, Kyoto University（京都大学信息学系） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究通过纵向多模态研究，探讨对话式人工智能系统中交互如何发展为关系。核心方法是让参与者对五个关系构建要素评分，发现对话质量影响当下愉悦感，感知记忆受关系制约，关系有崩溃和激增等转折点，揭示了人机关系建立的方式。

Comments 15 pages, 3 figures. Accepted to ICMI 2026 (International Conference on Multimodal Interaction), October 5-9, 2026, Napoli, Italy

ToolSciVer: Multimodal Scientific Claim Verification with Visual Tool Augmented Reinforcement Learning

ToolSciVer：基于视觉工具增强强化学习的多模态科学声明验证

Binglin Zhou, Peng Shi, Ryo Kamoi, Nan Zhang, Rui Zhang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究多模态科学声明验证问题，提出ToolSciVer框架，为视觉语言模型配备三种类型感知视觉工具，用组相对策略优化训练策略，实验证明该方法在多模型上性能优于竞争基线。

SciForge: An AI-Native, Multimodal Workbench for Scientific Discovery

SciForge：用于科学发现的人工智能原生多模态工作台

SciForge Team, Zhangyang Gao, Minghao Fang, Yifei Liu, Hanhui Yang, Xinyu Gu, Shixiang Tang, Siqi Sun, Lei Bai, Cheng Tan, Mengdi Liu, Hao Wu, Shuizhou Chen

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 SciForge针对科学工作中异构工件难保存为连贯可审计状态的问题，构建多模态工作台，围绕五个支柱运行，结合多种组件，通过多种应用场景展示实际影响，当前为桌面应用，未来深化团队协作且开源。

ABot-AgentOS: A General Robotic Agent OS with Lifelong Multi-modal Memory

ABot-AgentOS：一个具有终身多模态记忆的通用机器人智能体操作系统

Jiayi Tian, Shiao Liu, Yuting Xu, Jia Lu, Zihao Guan, Honglin Han, Di Yang, Minqi Gu, Yifei Qian, Tianlin Zhang, Yanqing Zhu, Zeqian Ye, Menglin Yang, Fei Wang, Xu Hu, Xiuxian Li, Wei Zhang, Shihui Su, Yiyan Ji, Jingbo Wang, Ziteng Feng, Jiaheng Liu, Zhaoxiang Zhang, Xiaolong Wu, Zixiao Tang, Zhining Gu, Yang Cai, Linbo Zheng, Jingjing Ma, Mingyang Yin, Zedong Chu, Wenbin Tang, Mu Xu

机构 * AMAP CV Lab（AMAP计算机视觉实验室） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对长期具身智能体运行需求，提出ABot-AgentOS通用机器人智能体操作系统，引入EmbodiedWorldBench基准，采用通用多模态图记忆及失败驱动自我进化循环，在相关测试中表现良好，证明该系统层可提升具身执行并提供持久记忆。

Comments Code: https://github.com/amap-cvlab/ABot-AgentOS Project page: https://amap-cvlab.github.io/ABot-AgentOS

RESOURCE2SKILL: Distilling Executable Agent Skills from Human-Created Multimodal Resources

RESOURCE2SKILL: 从人类创建的多模态资源中提取可执行智能体技能

Yijia Fan, Zonglin Di, Zimo Wen, Yifan Yang, Mingxi Cheng, Qi Dai, Bei Liu, Kai Qiu, Yue Dong, Ji Li, Chong Luo

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 提出RESOURCE2SKILL框架，从教程视频、代码库、文章等人类多模态资源中提取可执行技能，构建分层多模态技能维基，提升智能体在七个领域的任务表现。

EgoExoMoCap: Distributed Ego-Exo Human Motion Capture

EgoExoMoCap：分布式自我-外部人体运动捕捉

Jiaxi Jiang, Bharat Lal Bhatnagar, Nan Yang, Lingni Ma, Sebastian Starke, Robin Kips, Nadine Bertsch, Christian Holz, Federica Bogo

机构 * Meta Reality Labs（元现实实验室） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对头戴式设备人体运动捕捉，提出EgoExoMoCap分布式框架，联合自我与外部中心多模态信号，利用头部等跟踪信号及DINOv3特征，能在复杂场景中稳健重建运动，突破了两种范式孤立的局限。

Comments Accepted by ECCV 2026, Project page and code: https://siplab.org/projects/EgoExoMoCap

Crayotter: Traceable Multi-Agent Workflows for Long-Form Video Editing

Crayotter: 用于长视频编辑的可追踪多智能体工作流

Lecheng Yan, Yichong Zhang, Xiantao Xu, Jianze Lin, Ben Pan, Xiaoyu Zheng, Jiawei Qian, Anqi Wu, Jiahui Geng, Ruizhe Li, Fengyu Cai, Jingcheng Niu, Raymond Li, Wenxi Li, Chenyang Lyu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出Crayotter，一个开源多模态多智能体系统，通过三阶段工作流（材料准备、基于工件的编辑研究、工具驱动的执行）实现长视频编辑的可追踪性和选择性修订，在人类评估中优于基线方法。

Comments 10 pages, 5 figures

Agents-K1: Towards Agent-native Knowledge Orchestration

Agents-K1：迈向智能体原生的知识编排

Zongsheng Cao, Bihao Zhan, Jinxin Shi, Jiong Wang, Fangchen Yu, Zhijie Zhong, Yingnan Han, Zijie Guo, Tianshuo Peng, Zhuo Liu, Yi Xie, Xiang Zhuang, Shengji Tang, Yue Fan, Runmin Ma, Shiyang Feng, Xiangchao Yan, Anran Liu, Peng Ye, Wenlong Zhang, Xiaosong Wang, Shufei Zhang, Chunfeng Song, Fenghua Ling, Jie Zhou, Liang He, Bo Zhang, Lei Bai

机构 * PJLab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出Agents-K1管道，将原始文档转化为智能体原生科学知识图谱，通过多模态解析器、GRPO训练的4B信息抽取骨干和三源智能体接口，实现科学信息抽取、知识图谱构建和多跳推理。