多模态大模型

The Role of Natural Language Understanding in Multimodal Video-Based Dengue Diagnosis

自然语言理解在基于多模态视频的登革热诊断中的作用

Danial Sharifrazi, Saadat Behzadi, Julakha Jahan Jui, Mojtaba Mohammadi, Nouman Javed, Roohallah Alizadehsani, Prasad N. Paradkar, Asim Bhatti

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本研究提出基于YOLO和CLIP的视觉-语言框架，从视频中分类未受感染与DENV2感染的蚊子，帧级准确率达98.54%、灵敏度达99.91%，证实该框架可用于分析感染相关生物行为。

Intern-S2-Preview: Scientific Agentic Foundation Model

Intern-S2-Preview：科学智能体基础模型

Lei Bai, Jiaqi Cao, Chiyu Chen, Guanzhou Chen, Kai Chen, Guangran Cheng, Erfei Cui, Xuanlang Dai, Shengyuan Ding, Shangheng Du, Yanhui Duan, Yue Fan, Youqing Fang, Quan Gan, Yuanyuan Gao, Jiaye Ge, Lixin Gu, Yuzhe Gu, Qipeng Guo, Junjun He, Xin Hong, Ming Hu, Zhouqi Hua, Haian Huang, Junhao Huang, Zixian Huang, Minxi Jin, Lingkai Kong, Alexander Lam, Zehao Li, Zonglin Li, Tianhao Liang, Dahua Lin, Junyao Lin, Tianyang Lin, Zhouhan Lin, Jiangning Liu, Jin Liu, Kuikun Liu, Wenran Liu, Yifei Liu, Yuhong Liu, Yuhong Liu, Zhoumianze Liu, Ziyan Liu, Ziyu Liu, Haijun Lv, Han Lv, Chengqi Lyu, Le Ma, Ningsheng Ma, Zerun Ma, Haoyang Peng, Runyu Peng, Jifei Shan, Zixin Shang, Kou Shi, Xiang Shi, Qisheng Su, Xuerui Su, Hao Sun, Xiao Sun, Yanan Sun, Yu Sun, Huanze Tang, Yinghao Tang, Wenhui Tian, Zhongbo Tian, Bingli Wang, Haomin Wang, Jiarui Wang, Jingzhi Wang, Rui Wang, Xiquan Wang, Yi Wang, Zhecan Wang, Ziyi Wang, Zun Wang, Rubin Wei, Lianyi Wu, Wen Wu, Yue Wu, Yuhan Wu, Zhenyu Wu, Zijian Wu, Shuhao Xing, Jun Xu, Xingle Xu, Xuenan Xu, Xiangchao Yan, Ziang Yan, Bowen Yang, Danni Yang, Lin Yang, Zhiqi Yang, Qian Yao, Haochen Ye, Peng Ye, Jinhui Yin, Jiashuo Yu, Dingbo Yuan, Fei Yuan, Yuhang Zang, Bo Zhang, Chao Zhang, Chen Zhang, Hongjie Zhang, Junming Zhang, Wenlong Zhang, Wenwei Zhang, Yiming Zhang, Zhuo Zhang, Ziyang Zhang, Haiteng Zhao, Penghao Zhao, Yibo Zhao, Zhonghan Zhao, Zhihang Zhong, Bowen Zhou, Peiheng Zhou, Xin Zhou, Xinyu Zhou, Yunhua Zhou, Dongsheng Zhu, Yicheng Zou

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 本研究提出Intern-S2-Preview系列科学智能体基础模型，通过多阶段训练与架构优化，在多类基准上取得领先结果，相关模块可提升科学任务表现且无需修改主干模型。

Comments 35 pages, 12 figures

CityRiSE: Reasoning Urban Socio-Economic Status in Large Vision-Language Models via Reinforcement Learning

CityRiSE：基于强化学习的大视觉语言模型城市社会经济地位推理框架

Tianhui Liu, Hetian Pang, Xin Zhang, Jie Feng, Pan Hui, Yong Li

机构 * Information Hub, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）信息中心） ； Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究提出CityRiSE框架，结合强化学习与大视觉语言模型，提升城市社会经济感知的预测准确性与泛化能力，尤其在未见城市和指标上表现优异。

Comments Accepted by ACM MM 2026, https://github.com/tsinghua-fib-lab/CityRiSE

Reduced Matrix Multiplication: Input-Adaptive Matrix-Product Reduction for LLM Inference

减少矩阵乘法：面向大语言模型推理的输入自适应矩阵乘积约简方法

Zixuan Lan, Yanhong Li, Jiawei Zhou

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对Transformer语言模型推理开销高的问题，提出无需训练的输入自适应RMM方法，通过选择矩阵乘积信息切片减少计算，在多任务多模型上验证其鲁棒性，可提升长序列推理效率，且适用于多模态场景。

Comments 24 pages

SHARP: Spectrum-aware Highly-dynamic Adaptation for Resolution Promotion in Remote Sensing Synthesis

SHARP: 为遥感合成促进分辨率提升的频谱感知高动态适应

Bingxuan Zhao, Qing Zhou, Chuang Yang, Junyu Gao, Qi Wang

机构 * School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi'an, China（计算机科学学院，西北工业大学，西安，中国） ； School of Artificial Intelligence, OPtics and ElectroNics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University, Xi'an, China（人工智能学院，光学与电子学（iOPEN），西北工业大学，西安，中国） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SHARP方法，通过频谱感知的高动态适应策略，在无需训练的情况下提升遥感图像分辨率，优于现有无训练基线，在CLIP分数、审美分数和HPSv2上表现更优。

Comments Accepted by the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026)

Journal ref Proceedings of the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026)