多模态大模型

CertBind from Multimodal Connectivity to Certifiable Retrieval Decisions

CertBind：从多模态连接到可验证的检索决策

Shuheng Cao, Zhenhao Zhang, Ruiqi Chen, Renjie Cao, Weijia Zhang, Siyu Zhang, Jiaxin Liu, Xiangyu Zeng, Haotian Geng, Fan Gu

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

AI总结 该研究提出CertBind多尺度理论，解决多模态编码器组合后的检索决策可验证问题，通过多尺度设计实现误差控制与恢复，在实验中验证了其对原生检索能力的可控性与无损害性。

Dual-Space Modality Consistency Learning for Universal Cross-Modal Re-Identification

用于通用跨模态行人重识别的双空间模态一致性学习

Yujian Zhao, Yukang Zhao, Hankun Liu, Haoxuan Xu, Bo Li, Hanzi Wan, Guanglin Niu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； School of Humanities and Social Sciences, Beihang University（北京航空航天大学人文与社会科学高等研究院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） 纠错

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

AI总结 提出DSMCL即插即用框架，联合建模空间与频域一致性，在5个数据集的17项协议上提升跨模态ReID基线性能，适配多样化异构模态场景。

DocMemo: Dynamic Evidence Discovery via Probabilistic Memory-Guided Retrieval for Multi-Modal Document Understanding

DocMemo：面向多模态文档理解的概率记忆引导检索动态证据发现框架

Hanshu Yao, Janfeng Zhong, Niu Lian, Jinpeng Wang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(title)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.MM

AI总结 针对长文档理解的静态检索与跨轮记忆局限，提出记忆引导框架DocMemo，通过三层记忆与多轮优化实现动态证据发现，在3个基准上取得SOTA性能。

Comments DocMemo is a memory-guided framework for long-document reasoning that uses tri-level memory and dynamic Bayesian belief updating to overcome static retrieval limits and improve evidence tracking. 16 pages, 4 figures, 14 tables

Foundation Models Adaptation for Multi-View Multi-modal Cardiac MRI Segmentation and Direct Ejection Fraction Estimation

基础模型在多视图多模态心脏MRI分割与直接射血分数估算中的适配

Sina Amirrajab, Cian M Scannell, Volker Vehof, Michael Bietenbeck, Ali Yilmaz

机构 * Maastricht University（马斯特里赫特大学） ； University Hospital Münster（明斯特大学医院） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(title)；分类 cs.CV

AI总结 本研究针对CMR-Multi挑战，微调CineMA并组合冻结CMR基础模型，实现多视图CMR分割与直接LVEF估算，验证了基础模型适配多视图CMR分析的有效性。