多模态大模型

Generalizable Operating Room Expert with Multimodal Enhancement

具备多模态增强能力的可泛化手术室专家

Peiqi He, Zhenhao Zhang, Yixiang Zhang, Jiaxin Liu, Xiongjun Zhao, Shaoliang Peng

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对手术室空间建模的局限，提出仅用RGB图像推理的多模态大语言模型OR-Expert，通过内部推导空间线索实现三维推理，在手术室基准上达SOTA且泛化性良好。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026

RIG-RoPE: Relation-Stratified Multimodal Attention with Instance-Local Rotary Geometry and Representation-Aware Traversal Coordinates

RIG-RoPE：具有时长感知时间坐标的关系与实例门控旋转位置编码

Donggen Li

机构 * Sichuan University（四川大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对多模态场景中静态多维位置分配的局限，提出RIG-RoPE机制，通过关系与实例门控及时长感知时间坐标优化位置编码，未增加可学习参数，确立了相关公式与验证路径。

Comments 24 pages, 2 figures. Major theoretical revision: reformulated cross-instance geometry, null-relation analysis, relation-stratified normalization, and representation-aware traversal coordinates; expanded related work and implementation details. Preliminary technical report; empirical validation is left to future work

When Is a Task Vector Enough? An Empirical Theory of Implicit Multimodal ICL

何时仅需任务向量？隐式多模态上下文学习的经验理论

Jiaqian Li

机构 * Brown University（布朗大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出选择-实现假说，通过受控多模态任务和VQA基准研究发现，静态任务向量的成功取决于演示诱导变化的跨查询共享程度，为隐式多模态上下文学习的方法选择提供了统一经验理论。

Comments Accepted by Empirical Theory in Representation Learning @ ECCV 2026, Oral

CardioState-JEPA: Delay-Aware Cross-Modal Learning of a Shared Cardiac Representation

CardioState-JEPA：面向共享心脏表征的延迟感知跨模态学习

Hamza Shafiq, Hung Manh Pham, Bin Zhu, Pan Zhou, Jun Hu, Aaqib Saeed

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)

AI总结 CardioState-JEPA是一种延迟感知跨模态心脏基础模型，通过对齐ECG、PPG、PCG的共享生理表征，在25项下游任务上显著提升了各模态的分类性能，实现了异质心脏信号的相互监督。

Falsehood and Impossibility Are Different Directions in an AI's Representation of Language

AI对语言的表征中，虚假与不可能是不同的方向

Yoon Pyo Lee

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

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究通过对Gemma 3 4B IT模型的激活分析，发现其内部能区分语言的不可能性与虚假，但将偶然虚假混同于矛盾，且不可能性表征与真值、语义异常表征方向不同。

P2Fusion: Prompt-based Progressive Infrared-Visible Image Fusion via Dual-Prior Distillation

P2Fusion：基于提示的双先验蒸馏红外-可见光图像渐进融合

Yi Shi, Huichao Xie, Yuqing Wang, Mingyu Wang, Kaihui Yang, Yu Liu, Ruitao Lu, Lizhe Li, Junwei Han, Dingwen Zhang

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Rocket Force University of Engineering（火箭军工程大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） 纠错

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

AI总结 针对红外-可见光图像融合的信息差异挑战，提出基于双固有提示的P2Fusion框架，结合Teach-to-Fuse机制与GDER模块，在多数据集上实现SOTA性能并提升下游感知鲁棒性。

Comments Accepted by ECCV 2026. Website: https://p2fusion.github.io

Constitutional On-Policy Safe Distillation

宪法性在策略安全蒸馏

Ming Wen, Yuxuan Liu, Kun Yang, Yunhao Feng, Zhuoer Xu, Yuhao Sun, Shiwen Cui, Xiang Zheng, Yi Liu, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI（可信具身人工智能研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 针对在策略自蒸馏在安全对齐中因宪法条件导致教师分布收缩、表达能力下降的问题，提出宪法性在策略安全蒸馏（COPSD），通过交叉SFT冷启动校准教师分布，再进行宪法条件在策略蒸馏，在12个基准上实现了更优的安全-有用性权衡并降低安全税。