多模态大模型

HyperClaim: Fine-Grained Cross-Modal Hypergraph Reasoning for Video Misinformation Detection

HyperClaim：用于视频虚假信息检测的细粒度跨模态超图推理

Xiangbo Wang, Jiasheng Zhang, Xingtong Yu, Luoqiang Lei, Delvin Ce Zhang

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

AI总结 HyperClaim是一种用于视频虚假信息检测的判别式时间超图框架，通过细粒度跨模态超图推理，在FactGuard协议下的三个数据集上准确率优于基线方法。

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GIM-ENDO: A Multimodal Endoscopic Image and Video Dataset for Gastric Intestinal Metaplasia Morphology and Pathology

GIM-ENDO：用于胃肠化生形态与病理的多模态内镜图像和视频数据集

Mojgan Forootan, Mahziar Setayeshfar, Ali Darvishi, Mohammad Tashakoripour, Hamidreza Bolhasani

机构 * Gastroenterology and Liver Disease Research Center, Research Institute for Gastroenterology and Liver Diseases, Shahid Beheshti University of Medical Sciences（沙希德·贝赫什提医科大学胃肠病与肝病研究中心，胃肠病与肝病研究所） ； Iran University of Medical Sciences（伊朗医科大学） ； Shiraz University of Medical Sciences（设拉子医科大学） ； Gastroenterology Department, Amiralam Hospital, Tehran University of Medical Sciences（德黑兰医科大学阿米拉拉姆医院胃肠病科） ； Department of Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University（伊斯兰阿扎德大学科学与研究分校计算机工程系） 纠错

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

AI总结 针对胃黏膜肠化生（GIM）公开数据集缺失的问题，构建了包含多模态内镜图像、视频及病理标注的数据集GIM-ENDO，涵盖六种主要内镜征象和亚型分级，以促进AI辅助诊断。

Beyond Frame Selection: Generative Latent Evidence Aggregation for Long-Video Understanding

超越帧选择：用于长视频理解的生成式潜在证据聚合

Bowen Liu, Shuning Wang, Xinpeng Ding, Zhiheng Wu, Bodong Du, Xiaomeng Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对长视频理解的帧选择局限，提出GenEvA框架，通过查询条件化分布聚合跨帧潜在证据，在四个基准和两个视频多模态大语言模型主干上显著提升性能且开销极低。

Latent States in Neural Networks: Recovering the Temporal Structure of Drifting Data from Model Weights

神经网络中的隐状态：从模型权重中恢复漂移数据的时间结构

Kevin Guan

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 该研究通过对连续时间窗口分类器的对齐权重轨迹拟合HMM，从模型权重中恢复离散状态，在Fakeddit和Yelp数据集上验证了状态内迁移优势，且该优势与数据分布外的迁移结构相关。

StateScribe: Towards Accessible Change Awareness Across Real-World Revisits

StateScribe: 向现实世界重访中的可访问性变化意识迈进

Ruei-Che Chang, Xirui Jiang, Rosiana Natalie, Hao Chen, Vlad Roznyatovskiy, Jianzhong Zhang, Kang G. Shin, Ke Sun, Anhong Guo

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 StateScribe通过双层记忆架构实现跨重访的现实变化感知，提高盲人和低视力用户对环境变化的认知能力，准确率达83.1%。