多模态大模型

FM-LLM: A frequency-enhanced mixture-of-experts framework for adapting LLMs to time series forecasting

FM-LLM：一种用于适配大语言模型（LLMs）进行时间序列预测的频率增强型混合专家框架

Rentao Gu, Yihang Ding, Junjie Li, Yi Ding, Weijing Sang, Xiaoli Huo, Xin Qin, Yuefeng Ji

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； China Telecom Research Institute（中国电信研究院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出FM-LLM框架，通过频谱标记对齐器与非对称MoE解码器等设计，在11个基准的多数指标上优于现有LLM基线，且具备良好迁移性。

Journal ref R. Gu, Y. Ding, J. Li, Y. Ding, W. Sang, X. Huo, X. Qin, and Y. Ji, Knowl.-Based Syst., vol.341, p.115776, 2026

ProtoHGF-Net: Prototype HyperGraph Fusion with Intra-modal Calibration for RGBT Object Detection

ProtoHGF-Net：用于RGBT目标检测的模态内校准原型超图融合网络

Xiangqi Chen, Xiuling Zhang, Chengzhuan Yang, Li Zhao, Dawei Zhang, Yanchao Wang, Liyuan Chen, Hua Wang, Hao Peng, Zhonglong Zheng

机构 * Zhejiang Normal University（浙江师范大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有RGBT目标检测方法密集跨模态交互易引入背景干扰的问题，提出ProtoHGF-Net框架，通过原型级语义交互与教师掩码校准蒸馏技术，在三个公开数据集上取得最优性能。

Comments Accepted to ACM MM 2026

UniSemAlign: Text-Prototype Alignment with a Foundation Encoder for Semi-Supervised Histopathology Segmentation

UniSemAlign：基于基础编码器的文本-原型对齐用于半监督病理分割

Le-Van Thai, Tien Dat Nguyen, Hoai Nhan Pham, Lan Anh Dinh Thi, Duy-Dong Nguyen, Ngoc Lam Quang Bui

机构 * AI VIETNAM Lab, Vietnam（AI VIETNAM实验室，越南） ； Hanoi University of Science and Technology, Vietnam（河内科技大学，越南） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UniSemAlign通过引入显式类别结构提升视觉分割，利用共享嵌入空间中的原型和文本对齐分支，减少类别模糊性并稳定伪标签优化，实验表明其在有限标注下显著优于现有半监督方法。

Comments Accepted at CVPR 2026 Workshop. 11 pages, 5 figures, 4 tables

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2026, pp. 6803--6813

QUARTZ: Qualitative Understanding via Accessible Representation and Visualization

QUARTZ：通过可访问表示与可视化实现定性理解

Omar Khan, JooYoung Seo

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)

AI总结 该研究针对盲人和低视力研究者无法访问定性数据可视化的问题，提出基于网络的QUARTZ系统，通过用户研究揭示相关障碍并提出设计准则，以提升该群体参与定性研究的可访问性。

Comments 24 pages, accepted at ASSETS 2026

Random close packing at extreme size ratios with an Adam-based inflation protocol

基于Adam优化膨胀协议的极端尺寸比下的随机密堆积

Kenneth Desmond

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 该研究提出基于Adam优化器的\texttt{rcpgenerator}代码，实现极端尺寸比下的高维密堆积生成，性能优于传统方法，结果与实验及理论预测吻合。

Comments 11 pages, 10 figures, 3 tables, Code: https://github.com/KD-physics/RCPGenerator; data archived at Zenodo, doi:10.5281/zenodo.21435447