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AI 大模型

多模态大模型

跨文本、图像、视频、音频等模态的大模型与学习方法。

2026-07-24 至 2026-07-24 共收录 6 信号源:cs.CV, cs.CL, cs.AI, cs.MM, eess.AS

1. 多模态Agent 6 篇

2607.21113 2026-07-24 cs.RO 新提交 78%

RL-MACRO: A Cybernetic Closed-Loop Intelligence Framework for Multimodal Adaptive Robotic Craniotomy

RL-MACRO:一种用于多模态自适应机器人开颅手术的控制论闭环智能框架

Xiao Zhang, Jiaxuan Li, Renzhen Le, Di Wu, Chao Sun, Jiachen Zhu, Haoyuan Zhang, Xiang Li, Jian Liu, Zhenzhi Ying, Pengfei Zhang, Liming Shu

机构 * Dalian University of Technology(大连理工大学) Second Hospital of Dalian Medical University(大连医科大学附属第二医院) The University of Tokyo(东京大学)

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

AI总结 研究针对自主机器人开颅手术面临的挑战,提出RL-MACRO框架,通过多模态感知、自适应决策和机器人执行实现闭环控制,利用CNN-LSTM观测器重建温度,经IQL策略和双头执行器优化行为,实验验证了该框架在骨切割方面的有效性。

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2607.21522 2026-07-24 cs.RO cs.AI cs.CL cs.CV 新提交 67%

GS-Agent: Creating 4D Physical Worlds With Generative Simulation

GS-Agent:通过生成式模拟创建4D物理世界

Hongxin Zhang, Chunru Lin, Junyan Li, Zhou Xian, Tsun-Hsuan Wang, Chuang Gan

机构 * University of Massachusetts Amherst(马萨诸塞大学阿默斯特分校) Genesis AI(创世纪人工智能公司)

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

AI总结 研究旨在从自然语言描述创建4D物理世界。核心方法是提出GS-Agent这一端到端多智能体框架,分解任务并让多智能体与物理引擎协作。主要贡献是能有效转换自然语言为物理合理的4D世界,实现相机和灯光控制,为新范式奠基。

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2511.12997 2026-07-24 cs.AI cs.CL 版本更新 62%

WebCoach: Self-Evolving Web Agents with Cross-Session Memory Guidance

WebCoach:具有跨会话记忆引导的自我进化网络代理

Genglin Liu, Shijie Geng, Sha Li, Hejie Cui, Sarah Zhang, Xin Liu, Tianyi Liu

机构 * University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校) Amazon(亚马逊)

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

AI总结 研究针对网页代理跨会话学习不足问题,提出WebCoach框架,通过三个关键组件赋予代理跨会话记忆,可长期规划与自我进化,在WebVoyager基准测试中提升了不同LLM backbone的代理性能。

Comments 18 pages

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2607.21404 2026-07-24 cs.CL 新提交 57%

MemTools: A Unified Research Framework for Interoperable Agent Memory

MemTools:用于可互操作智能体内存的统一研究框架

Chengfeng Zhao, Jinhui Chen, Sirui Liang, Shizhu He, Yequan Wang, Jun Zhao, Kang Liu

机构 * Institute of Automation, CAS(中国科学院自动化研究所) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Beijing Academy of Artificial Intelligence(北京人工智能研究院) Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence(中关村人工智能研究院)

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

AI总结 研究针对智能体内存架构碎片化问题,提出MemTools框架,通过解耦组件与环境、规范生命周期、分离数据集与协议、提供统一接口,实现跨系统组件集成等功能,为智能体内存研究提供实用可扩展基础设施。

Comments Work in progress

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2607.13357 2026-07-24 cs.HC 版本更新 56%

TANDE: Disentangling Verbal and Nonverbal Backchannels in Emotional AI-Avatar Conversations with Young Adults

TANDE:在与年轻人的情感人工智能-虚拟化身对话中区分言语和非言语反馈渠道

Ann-Kareen Gedeus, Jack Good, Nadine Wagener, Angelique Taylor

专题命中 多模态Agent :multimodal(abstract,comments)

AI总结 研究在与年轻人的情感人工智能-虚拟化身对话中反馈渠道模式的影响,引入TANDE这个由LLM驱动的ECA,通过实验探讨其对融洽关系、同理心和参与度的作用及性别差异,得出相关设计启示。

Comments This paper has been accepted for publication at the 28th ACM International Conference on Multimodal Interaction (ICMI 2026)

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2607.20912 2026-07-24 cs.RO 新提交 50%

URF: A Unified Robot Control-Policy Framework for Stable Contact Aware Manipulation

URF:用于稳定接触感知操纵的统一机器人控制策略框架

Jiyou Shin, Youngjin Seo, Jaeseog Won, Sungwon Seo, Hyunjun Kim, Seokmin Yoon, Tuan Luong, Hyungpil Moon

机构 * Faculty of Mechanical Engineering, Sungkyunkwan University(成均馆大学机械工程学院) Faculty of Intelligent Robotics, Sungkyunkwan University(成均馆大学智能机器人学院)

专题命中 多模态Agent :multimodal(abstract)

AI总结 研究针对基于学习的操纵策略中动作预测与执行分离在刚性接触时的问题,提出URF统一框架,结合多模态观察预测虚拟目标等,利用接触力构建标签监督控制器模式预测,在相关任务中提升成功率并减少失败模式。

Comments 8 pages, 5 figures, 2 tables. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

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