多模态大模型

When Modalities Fail to Tango: Conformal Backdoor Detection in Multimodal Contrastive Learning

当模态无法“共舞”：多模态对比学习中的共形后门检测

Yiming Chen, Kemou Li, Haiwei Wu, Jiantao Zhou

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

AI总结 针对多模态对比学习后门检测方法的缺陷，提出CASCADE两阶段共形框架，在CC3M数据集上实现高TPR下低FPR与高AUROC，可应对自适应攻击。

AffectAgent: Collaborative Multi-Agent Reasoning for Retrieval-Augmented Multimodal Emotion Recognition

AffectAgent：协同多智能体推理用于检索增强的多模态情感识别

Zeheng Wang, Zitong Yu, Yijie Zhu, Bo Zhao, Haochen Liang, Taorui Wang, Wei Xia, Jiayu Zhang, Zhishu Liu, Hui Ma, Fei Ma, Qi Tian

机构 * Great Bay University（大湾大学） ； Guangming Laboratory（光明实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AffectAgent，通过协同多智能体推理框架，解决多模态情感识别中的模态模糊和复杂情感依赖问题，引入MB-MoE和RAAF提升表现。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Bridging Source Code and Bytecode for Smart Contract Vulnerability Detection via Dual-Perspective Cross-Modal Distillation

ExDoS：专家引导的双焦点跨模态蒸馏用于智能合约漏洞检测

Ye Tian, Yifan Jia, Yanbin Wang, Jianguo Sun, Haitao Xu, Xin Wang, Zhihua Fu

专题命中 跨模态检索 ：cross-modal(title,abstract)

AI总结 本文提出ExDoS方法，通过双焦点蒸馏框架，从源代码到字节码转移语义知识，提升智能合约漏洞检测的细粒度对齐与识别能力。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

CoCo-IR: Contextual Composed Image Retrieval

CoCo-IR：上下文组合图像检索

Shengcao Cao, Tanmaya Shekhar Dabral, Zhongli Ding, Madhuri Shanbhogue, Kaifeng Chen, Zhe Li, Mojtaba Seyedhosseini, Yu-Xiong Wang, Liang-Yan Gui

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； OpenAI 纠错

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

AI总结 针对现有图像检索系统无法处理多轮交互的局限，提出CoCo-IR任务，构建基于LMM的模型并开发自主数据引擎，在CIRCO和自建CoCo-IR基准上取得最优性能。

Comments ECCV 2026

Embedding Large Language Models into Flow Controls: An Agentic Framework for Adaptive and Trustworthy Automated Cooking

将大语言模型嵌入流程控制：一种用于自适应且可信的自动化烹饪的智能体框架

Zihan Song, Hongwei Huang, Yueshuo Sun, Yonglin Tian, Fei-Yue Wang, Bai Li

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

AI总结 针对自动化烹饪机器人的个性化与可信性问题，提出智能体框架，通过多智能体分解需求、分阶段生成执行代码，实验验证其在真实场景中可靠且实用。

Engineering Nanodiamonds for Quantum Sensing: Material Constraints at the Nanoscale

用于量子传感的纳米金刚石工程：纳米尺度下的材料约束

Ashutosh Rathi, Keisuke Oshimi, Kento Sasaki, Kensuke Kobayashi, Yutaka Shikano, Oliver Benson, Tim Schröder, Shery L. Y. Chang, Masazumi Fujiwara

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 该研究聚焦纳米金刚石中氮-空位中心的材料约束机制，提出缓解策略，推动其作为移动量子传感器在生物传感与纳米尺度科学中的可靠应用。

Comments Published in ACS Nano under CC-BY 4.0

Journal ref ACS Nano 20, 17143 (2026)