多模态大模型

MM-ShiftKV: Decode-Aware Prefill-Stage KV Selection for Multimodal Large Language Models

MM-ShiftKV：用于多模态大语言模型的解码感知预填充阶段键值选择

Jinsong Shu, Chenyang Wu, Zhongle Xie, Baokun Wang, Lidan Shou

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（浙江大学区块链与数据安全国家重点实验室） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术产业开发区（滨江）区块链与数据安全研究院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究多模态大语言模型中KV缓存问题，提出MM-ShiftKV方法，通过构建方差扩展查询代理近似解码时查询行为，基于聚合注意力质量估计KV重要性，在严格缓存预算下性能优于现有方法。

Comments 19 pages, 11 figures

DICA: Dual-Indicator Guided Contrastive Alignment in Multimodal Large Language Models

DICA：多模态大语言模型中的双指标引导对比对齐

Hao Yang, Jin Wang, Xuejie Zhang

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型的问题，提出双指标引导对比对齐方法（DICA），通过跟踪视觉注意力熵和输出图像相关性两个指标，根据异常情况触发对比对齐，实验证明该方法能提升模型可靠性，优于现有方法。

Verification-Notebook Learning for Source-Aware Multimodal Misinformation Detection

用于源感知多模态错误信息检测的验证笔记本学习

Junyuan Tan

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

AI总结 针对多模态错误信息检测，提出验证笔记本学习框架VNL，通过构建包含决策原则等的笔记本，在推理时指导验证新示例，实验显示其性能优于基线，能提高源归因且紧凑可解释，无需模型训练积累知识。

Controlling Embedding Spaces with Text-Conditioned Transformations

通过文本条件变换控制嵌入空间

Joseph Fioresi, Fabian Caba Heilbron, Pankaj Nathani, Mubarak Shah, Kushal Kafle

机构 * Institute of Artificial Intelligence, University of Central Florida（中佛罗里达大学人工智能研究所） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 研究提出文本条件变换视觉嵌入，通过自然语言描述属性类别，网络生成仿射变换强调指定属性，能同时学习多属性，可在推理时访问，为控制嵌入空间提供统一高效框架，在多任务中展现近零推理成本的最优性能。

Comments Accepted at ECCV 2026

EGR: Embedding-Native Generative Retrieval with a Shared LLM

EGR：使用共享语言模型的嵌入原生生成式检索

Xiaodong Liu, Congfei Zhang, Hsiang-wei Chao, Siman Wang, Tong Zhao, Xiao Bai, Vincent Zhang, Jingxiao Ma, Zhe Liu, Wenfeng Zhuo, Zichu Li, Jitin Krishnan, Yunzhi Zhou, Yajun Wang, Jinchao Li, Yu Zhang

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究针对生成式检索在推荐和广告系统中的问题，提出EGR框架，利用共享语言模型在同一嵌入空间学习项目与用户表示，经联合对比训练，在多场景评估中表现出色，提升了转化率，简化了系统设计。

Comments Accepted to RecSys 2026