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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。

2026-07-30 至 2026-07-30 共收录 5 信号源:cs.CV, cs.CL, cs.AI, cs.MM, eess.AS

1. 多模态Agent 5 篇

2607.27145 2026-07-30 cs.CV 新提交 85%

Explainable and Resource-Efficient Spatial Reasoning in Multimodal LLMs for Decision-Critical Applications

面向决策关键型应用的多模态大语言模型中可解释且资源高效的空间推理

Piyush Jain, Kousik Dasgupta, Rajarshi Roy, Subarna Tripathi

机构 * Heritage Institute of Technology(遗产技术学院) Kalyani Government Engineering College(卡利亚尼政府工程学院) IAIRO Intel Corporation(英特尔公司)

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

AI总结 针对多模态大语言模型空间判断不透明及细粒度空间理解不足的问题,提出无需训练的ByDeWay-V2框架,结合YOLO-World-L注入空间谓词,在多个基准上显著提升空间推理性能,适配资源受限场景。

Comments 14 pages

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2604.14029 2026-07-30 cs.CV 版本更新 83%

POINTS-Seeker: An Open Recipe for Multimodal Search Agents with Visual Memory Management

POINTS-Seeker:从零开始训练多模态代理搜索模型

Yikun Liu, Yuan Liu, Haicheng Wang, Zhongyin Zhao, Le Tian, Xiao Zhou, Jiangchao Yao, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学人工智能学院) CMIC, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学CMIC) WeChat AI, Tencent(腾讯WeChat AI)

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

AI总结 本文提出POINTS-Seeker模型,通过引入代理播种机制和V-Fold压缩方案,解决长周期交互中的证据检索问题,并在六个基准测试中超越现有模型。

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2507.04398 2026-07-30 cs.HC cs.CY 版本更新 78%

The Agency Gap in AI-Supported Writing: How Reactive and Proactive Agent Designs Shape Multimodal Reasoning

AI辅助写作中的主体差距:反应式与主动式智能体设计如何塑造多模态推理

Yueqiao Jin, Kaixun Yang, Roberto Martinez-Maldonado, Dragan Gašević, Lixiang Yan

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

AI总结 该研究针对AI辅助写作中的主体差距,对比反应式与主动式智能体设计的效果,发现主动式设计可强化多模态推理关联,还能缩小AI素养相关的表现差异,为教育AI智能体设计提供了方向。

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2607.26155 2026-07-30 cs.AI 新提交 74%

ClinLens: Towards Long-Horizon Coding Agents for Longitudinal Multimodal Clinical Data Science

ClinLens:面向纵向多模态临床数据科学的长周期编码智能体

Yuan Zhu, Ethan B. Liu, Frank Nie, Jindong Han

机构 * Shandong University(山东大学)

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

AI总结 该研究推出CLINLENS基准,包含200项基于5种MIMIC资源的临床可执行任务,实验显示现有编码智能体与生物医学系统在正确临床分析上存在显著差距。

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2607.26460 2026-07-30 cs.RO 新提交 50%

RLMM-Flow: A Flow-based Mobile Manipulation Framework with Latent-Space Reinforcement Learning

RLMM-Flow:一种基于流的隐空间强化学习移动操作框架

Shuhang Wang, Ziming Li, Hui Cheng

专题命中 多模态Agent :multimodal(abstract)

AI总结 该研究提出RLMM-Flow框架,结合流策略预训练与隐空间强化学习,在移动操作基准上提升任务成功率等指标,同时保留流的快速推理能力。

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