多模态大模型

Mage-VL: An Efficient Codec-Native Streaming Multimodal Foundation Model

Mage-VL：一种高效的编解码器原生流式多模态基础模型

Senqiao Yang, Kaichen Zhang, Zhaoyang Jia, Jinghao Guo, Yifei Shen, Xinjie Zhang, Xiaoyi Zhang, Haoqing Wang, Xiao Li, Peng Zhang, Xiang An, Yin Xie, Zhening Liu, Xun Guo, Jiahao Li, Shicheng Zheng, Jinglu Wang, Zongyu Guo, Wenxuan Xie, Zihan Zheng, Yuxuan Luo, Bin Li, Yan Lu

机构 * Microsoft（微软） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；multimodal foundation model(title)；image-text(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 研究针对标准视觉语言模型在流式感知任务的不足，提出Mage-VL。核心方法是用Mage-ViT选择性编码关键区域，减少视觉令牌消耗。该模型在多模态理解和交互上表现出色，推理速度加快，还有多项关键实证发现。

Comments Project page: https://microsoft.github.io/Mage

Fine-Grained Food Image Understanding via Target-Aware Data Alignment

通过目标感知数据对齐实现细粒度食品图像理解

Jui-Feng Chi, Wei-Lun Chu, Bruce Coburn, Jinge Ma, Fengqing Zhu

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对细粒度食品图像理解，提出以数据为中心的多模态对齐方法，先选视觉相关训练子集，再细化字幕，训练互补检索专家并融合决策，提升了检索性能，完整方法检索分数超纯VLM检索两倍且更高效。

Argus-Unified: Towards A Compact and Economical Unified Model for Image Understanding and Generation

阿格斯统一模型：迈向紧凑且经济的图像理解与生成统一模型

Weiming Zhuang, Jiabo Huang, Jingtao Li, Zhizhong Li, Chen Chen, Sina Sajadmanesh, Lingjuan Lyu

机构 * Sony AI（索尼人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究旨在统一图像理解与生成，提出阿格斯统一模型，利用预训练视觉语言模型，引入混合视觉令牌，分两阶段训练，以最少数据和低成本实现良好性能，达当前最优，可作统一模型开发基线。

Detect Before You Leap: Mirage Detection in Vision-Language Models

在跳跃前检测：视觉语言模型中的幻象检测

Sayeed Shafayet Chowdhury, Md. Shaown Miah, S. M. Taiabul Haque, Syed Ishtiaque Ahmed

机构 * Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） ； Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉语言模型在缺乏视觉证据时产生自信但无根据回答的幻象问题，提出文本条件层内对齐方法，通过分析视觉编码器各层补丁令牌与问题嵌入的对齐轨迹，结合像素统计、零样本域路由和结构化自评估，实现高精度预响应幻象检测。

AGMark: Attention-Guided Dynamic Watermarking for Large Vision-Language Models

AGMark：基于注意力的动态水印技术用于大视觉-语言模型

Yue Li, Xin Yi, Dongsheng Shi, Yongyi Cui, Gerard de Melo, Linlin Wang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Hasso Plattner Institute（哈索普拉特纳研究所） ； University of Potsdam（波茨坦大学） 纠错

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

AI总结 AGMark通过动态注意力机制提升大视觉-语言模型的水印可靠性，实现高质量生成和强视觉语义保真度。

Comments KDD 2026

ProcAgent: An Agentic Framework for Procedural Task Guidance on Edge with Human-in-the-Loop

ProcAgent：一种用于边缘端人机协作的过程性任务指导的智能体框架

Azizul Zahid, Subrata Biswas, Bashima Islam, Sai Swaminathan

机构 * University of Tennessee Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校） ； Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 研究针对家具组装等过程性任务，提出ProcAgent框架，利用提议与验证架构，结合多种技术，在边缘设备上实现实时自适应指导，经多维度评估及用户研究，证明能在不牺牲可用性的情况下于边缘硬件达成自适应过程性辅助。