多模态大模型

EchoCache: Energy-Guided Cross-Modal Caching for Efficient Audio-Driven Video Generation

EchoCache：面向高效音频驱动视频生成的能量引导跨模态缓存

Jiayu Chen, Xiaoyu Wu, Rongshan Gao, Maoliang Li, Zihao Zheng, Xinhao Sun, Hailong Zou, Guojie Luo, Xiang Chen

机构 * Peking University（北京大学） ； Taiyuan University of Technology（太原理工大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：cross-modal(title,abstract)；audio-visual(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EchoCache是一种能量引导跨模态缓存框架，通过利用音频时频能量锚点与动态缓存机制，在保持音频驱动视频生成质量的同时，实现了2.46倍的推理加速，优化了延迟-质量权衡。

Comments EchoCache is honored to be accepted by ACM MM 2026

From Prompts to Pavement: LMMs-based Agentic Behavior-Tree Generation Framework for Autonomous Vehicles

从提示到道路：基于大语言模型的代理行为树生成框架用于自动驾驶车辆

Omar Y. Goba, Ahmed Y. Gado, Catherine M. Elias, Ahmed Hussein

机构 * Computer Science & Engineering Department, German University in Cairo (GUC), Egypt（德国亚历山大·冯·洪堡大学（开罗分校）计算机科学与工程系，埃及） ； C-DRiVeS Lab: Cognitive Driving Research in Vehicular Systems, Cairo, Egypt（认知驾驶系统实验室（车辆系统中的认知驾驶研究），开罗，埃及） ； IAV GmbH, Berlin, Germany（IAV GmbH，柏林，德国） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型和多模态视觉模型的代理行为树生成框架，用于自动驾驶车辆在复杂环境中自适应导航。该框架通过链式符号提示评估场景关键性，通过上下文学习构建高层子目标，并通过生成器合成可执行的BT子树，实现了在CARLA+Nav2模拟中对突发障碍物（如道路堵塞）的成功绕行。

GUIDE: Governed Unified Intelligence for Document-to-Artifact Generation in Enterprise Settings

GUIDE：企业场景下从文档到制品生成的受控统一智能

Shivali Dalmia, Sumukha Thoppanahalli, Mohammadreza Sediqin, Abhishek Mukherji

机构 * Centific Research（森蒂菲克研究院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对企业指南文档手动处理效率低的问题，提出基于共享版本化规则库的多智能体框架GUIDE，在120份真实文档上实现96%成功率，大幅提升文档到制品的生成效率。

Pixel-Space Diffusion Transformers

像素空间扩散变换器

Renye Yan, Jikang Cheng, You Wu, Ling Liang, Wei Peng, Athanasios V. Vasilakos, Qingyu Zhao, Yu Zhang, Yimao Cai, Kilian M. Pohl, Guoying Zhao

机构 * Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； University of Oulu（奥卢大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文探讨像素空间扩散变换器，针对潜在扩散模型的局限，研究直接对原始像素建模的像素空间扩散方法，介绍其在高维建模中的挑战与多模态建模优势，从多方面回顾pDiTs，总结方法、识别挑战并展望未来方向。