多模态大模型

Farm-LightSeek: An Edge-centric Multimodal Agricultural IoT Data Analytics Framework with Lightweight LLMs

Farm-LightSeek：一种以边缘为中心的多模态农业物联网数据分析框架，集成轻量级语言模型

Dawen Jiang, Zhishu Shen, Qiushi Zheng, Tiehua Zhang, Wei Xiang, Jiong Jin

机构 * School of Computer Science and Artificial Intelligence, Wuhan University of Technology（武汉理工大学计算机科学与人工智能学院） ； School of Engineering, Swinburne University of Technology（斯威本科技大学工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） ； School of Computing, Engineering and Mathematical Sciences, La Trobe University（拉筹伯大学计算、工程与数学科学学院） 纠错

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

AI总结 针对智能农业面临的挑战，提出Farm-LightSeek框架，将大语言模型与边缘计算集成。通过传感器收集多源数据，在边缘节点进行跨模态推理等。创新包括闭环架构等，实验表明该框架在关键任务中性能可靠，推动了智能实时农业及两者深度集成。

Comments Accepted by IEEE Internet of Things Magazine

Open Your Model's Eyes: Video and Context-Aware Multimodal Backchannel Prediction

睁开模型之眼：视频与上下文感知的多模态反馈预测

Min-Jae Kim, Jun-Yeong Moon, Mujeen Sung, Gyeong-Moon Park

机构 * Korea University（韩国大学） ； Kyung Hee University（庆熙大学） 纠错

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

AI总结 研究视频与上下文感知的多模态反馈预测问题，提出CAMA - BC框架，利用多层多模态对齐，分上下文对齐和反馈对齐两阶段，显著优于现有方法及简单多模态基线，尤其在识别复杂反馈上效果突出。

Comments 18 pages, Accepted at ACL 2026

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), Association for Computational Linguistics, pp. 3738-3755, 2026

Sparse Evidence Can Suffice: Agentic Evidence Seeking for Multimodal Video Misinformation Detection

稀疏证据就足够了：用于多模态视频错误信息检测的智能证据搜索

Haochen Zhao, Yongxiu Xu, Xinkui Lin, Dong Xie, Jiarui Lu, Yuqi Qian, Yubin Wang, Hongbo Xu, Gaopeng Gou

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

AI总结 研究多模态视频错误信息检测，提出SIEVE框架，通过智能体探索多模态证据构建证据包，由验证器判断真实性。智能体经特殊训练，实验表明该框架性能优于基线，能提供可检查证据线索，提升检测透明度与可信度。

Binge Watch: Reproducible Multimodal Benchmarks Datasets for Large-Scale Movie Recommendation on MovieLens-10M and 20M

binge观看：用于大规模电影推荐的可重复多模态基准数据集，基于MovieLens-10M和20M

Giuseppe Spillo, Alessandro Petruzzelli, Cataldo Musto, Marco de Gemmis, Pasquale Lops, Giovanni Semeraro

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

AI总结 本文发布M3L-10M和M3L-20M两个大规模多模态数据集，通过丰富MovieLens-10M和20M数据集，为大规模电影推荐提供可重复的基准数据。

Comments Accepted at RecSys 2026

VisTR: Visualizations as Representations for Time-series Table Reasoning

VisTR：将可视化作为时间序列表推理的表示

Jianing Hao, Zhuowen Liang, Chunting Li, Yuyu Luo, Jie Li, Wei Zeng

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 针对时间序列表推理难题，VisTR框架以可视化核心，利用其连接数据与认知，通过多模态大语言模型对齐输入，集成机制处理大数据，实现交互式可视化，经评估和案例验证了其在时间序列推理任务中的有效性和适用性。

Comments 15 pages, 10 figures

The Visual Bottleneck: Sparse-Frame Adaptation of MLLMs for Joint Spatial-Temporal Video Grounding

视觉瓶颈：用于联合时空视频定位的多模态大语言模型的稀疏帧适配

Jiameng Zhang, Srikanth Madikeri

机构 * University of Zurich（苏黎世大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型在视频定位中训练与部署条件不匹配问题，通过实验表明视觉特征提取是稀疏帧输入瓶颈，提出适配特定层及边界感知采样策略，证明训练策略对稀疏帧视频定位比模型规模更关键。

Comments 15 pages, 5 figures

MarineEVT: Advancing Event-Centric Marine Video Understanding via Visual Tool Reasoning

MarineEVT：通过视觉工具推理推进以事件为中心的海洋视频理解

Tuan-An To, Yuk-Kwan Wong, Tuan-Anh Vu, Ziqiang Zheng, Sai-Kit Yeung

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 针对海洋视频理解面临的挑战，构建MarineEVT数据集，将其理解分解为EVT-R1过程，利用视觉工具驱动模型。实验显示EVT-R1优于多个SOTA VLMs，为海洋相关发展奠定基础并推动VLMs进步。

Comments Accepted to The 19th European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

Spatio-Temporal Conditional Denoising Transformer for Modality-Missing RGBT Tracking

用于模态缺失的RGBT跟踪的时空条件去噪Transformer

Andong Lu, Ziyi Zha, Jiandong Jin, Shihao Li, Chenglong Li, Jin Tang, Bin Luo

机构 * School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Anhui University（安徽大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 针对RGBT跟踪中模态缺失致性能下降问题，提出时空条件去噪Transformer（SCDT）。它整合时空线索，通过利用不同时间线索及噪声调制适应机制，在统一框架下实现缺失模态信息重建等，实验证明其性能优于现有方法。

Comments Accepted by CVPR2026

ReflexTrack: A Feedback-Driven Agent for Training-Free Referring Video Object Segmentation

ReflexTrack：一种用于无训练的引用视频对象分割的反馈驱动智能体

Yuanjia Li, Tianyang Xu, Tao Zhou, Zhangyong Tang, Xiao-Jun Wu, Josef Kittler

机构 * School of Artificial Intelligence and Computer Science, Jiangnan University（江南大学人工智能与计算机科学学院） ； Centre for Vision, Speech and Signal Processing, University of Surrey（萨里大学视觉、语音和信号处理中心） 纠错

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

AI总结 研究针对引用视频对象分割问题，提出无训练、反馈驱动的ReflexTrack智能体。通过掩码引导空间细化和视频级掩码反射实现空间与时间层面反馈，提升预测可靠性，在Ref-VPS和ReasonVOS上取得较好分数。

CALMRec: Causally Aligned Language Memory for Long-Horizon Recommendation

CALMRec：用于长期推荐的因果对齐语言记忆

Gengyu Zhan

机构 * Shenzhen University（深圳大学） 纠错

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

AI总结 研究针对当前大语言模型推荐器的问题，提出CALMRec框架，利用冻结多模态语言模型转换信息，维护多种记忆，通过倾向加权更新等减少偏差，在多环境评估中表现良好，提升了折扣长期价值，释义基准上语义原子NDCG显著提高。

Neuromorphic Object Detection: An In-Depth Study and Future Directions

神经形态目标检测：深入研究与未来方向

Jianing Li, Dianze Li, Arren Glover, Xiaopeng Fan, Guoqi Li, Chiara Bartolozzi, Ryad B. Benosman, Yonghong Tian

机构 * Peking University（北京大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Italian Institute of Technology（意大利理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Sorbonne Université（索邦大学） ； INSERM（法国国家健康与医学研究院） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Institut de la Vision（视觉研究所） 纠错

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

AI总结 针对传统相机在特定条件下目标检测的挑战，本文对神经形态目标检测算法进行全面调查和基准测试，从多视角探索现有方法，评估多种模型并分析结果，讨论未解决问题，为该领域研究提供资源与方向。

Comments Accepted by Proceedings of the IEEE

From Pen to Palette: Mathematical Analysis of van Gogh's Psychological Trajectory

从笔到调色板：梵高心理轨迹的数学分析

Anna Singley, Eli Goldwyn, Mark Pitzer, Jessica Logue

专题命中 视频多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 该研究通过对梵高信件片段情感分析和画作分形维数分析，运用临界慢化理论，发现视觉复杂性与死亡情绪相关，重大危机前有CSD模式，如1888年割耳事件，揭示数学方法可检测历史人物心理转变特征。

A Visuo-Tactile Data Collection System with Haptic Feedback for Coarse-to-Fine Imitation Learning

一种带有触觉反馈的视觉-触觉数据采集系统用于粗到细模仿学习

Yeseung Kim, Nayoung Oh, Jun Park, Teetat Thamronglak, Daehyung Park

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出一种视觉-触觉数据采集系统，生成时间结构丰富的接触密集演示，用于模仿学习。通过直接驱动夹具和触觉阵列，保留自然触觉反馈，结合实时注释，生成多模态数据集以支持粗到细学习算法。