多模态大模型

DepressionAgent: Reading, Listening, Seeing, and Deliberating Multimodal Evidence for Depression Risk Assessment

DepressionAgent：用于抑郁风险评估的阅读、倾听、观察与审议多模态证据框架

Fangjie Zhu, Haifeng Lu, Sicheng Zhao, Runhao Zeng, Xiping Hu

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 研究针对现有多模态抑郁评估隐式特征融合的不足，提出以证据为中心的DepressionAgent框架，通过显式证据审议等机制在多基准上取得竞争力性能，且有效性与可检查性获多维度验证。

GBU-Palm: A Multimodal Video Dataset and Benchmark for Palm Presentation Attack Detection

GBU-Palm：用于掌纹呈现攻击检测的多模态视频数据集与基准

Yingjie Ma, Zitong Yu, Wei Jia, Ajay Kumar, Linlin Shen

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出GBU-Palm多模态掌纹PAD数据集与基准，通过控制泄漏协议分离身份与攻击谱系，测试4种视频架构，发现环境变化下架构性能下降，RGB-NIR融合未始终优于仅RGB输入，为跨环境掌纹PAD研究提供基准。

A Pathway to General-Purpose Scientific AI: Multimodal Comprehension of Scientific Images

通用科学人工智能的实现路径：科学图像的多模态理解

Jennifer D'Souza, Fahad Ahmed, Cecilia Andrea Bustamante Andrade, Lina Frolova, Poorani Gnanasambandan, Dilshad Hussain, Muhammad Uzair Khan, Nkembeng Kevin Nkengfoa, Paul Praveen J., Fabio Priante, Sjoerd Franciscus van der Werf, Thomas Frederik Jan van Roeden

机构 * TIB Leibniz Information Centre for Science and Technology（莱布尼茨科学与技术信息中心（TIB）） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） ； International Center for Chemical and Biological Sciences, University of Karachi（卡拉奇大学国际化学与生物科学中心） ； National University of Sciences and Technology（国家科技大学） ； University of Warwick（华威大学） ； PSG College of Technology（PSG理工学院） ； Aalto University（阿尔托大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 该研究提出以科学图像多模态理解构建通用科学AI的路径，依托ALD/E-ImageMiner基准与2026年ICDAR竞赛，明确相关任务能力检验维度及长期研究方向，推动可机器执行的科学视觉知识与可验证多模态科学AI发展。

Comments 15 pages, 1 figure

Can We Defend Against AI-Generated Video Attacks on Real-World Crisis Events? A Systematic Evaluation of Detectors, Generators and Social Dissemination

我们能否防御AI生成视频对现实世界危机事件的攻击？对检测器、生成器及社交传播的系统性评估

Shuo Liang, Yixing Ma, Pengfei Zhou, Xingyan Chen, Zihan Mei, Manting Li, Feihan Chen, Zhiwen Wang, Bin Xu, Haotian Zhang, Jiajun Song, Shiya Su, Run Liu, Zhenghang Ni, Yifa Yu, Jintao Hong, Bolong Feng, Yifei Liu, Zirui Zhang, Jingxuan Zhang, Songlin Zhao, Yifan Bai, Kang Tan, Yizhe Liu, Junhao Du, Yongtao Ge, Zhaopan Xv, Xinyuan Zhang, Mengru Ma, Chunhua Shen, Wei Wang, Yang You, Zheng Zhu, Kaipeng Zhang, Wangbo Zhao

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本研究推出RA-Bench基准，系统评估AI生成视频检测器、生成器及社交传播特性，发现现有检测器泛化性差、难以检测逼真生成视频，需鲁棒检测器。

Comments 63 pages, 20 figures, 32 tables

CFM-Bench: A Unified Multi-Domain, Multi-Task Benchmark for Channel Foundation Models

CFM-Bench：用于信道基础模型的统一多域、多任务基准测试

Yuan Gao, Wenjun Yu, Jun Jiang, Yunfan Li, Xinyu Guo, Shugong Xu

机构 * School of Communication and Information Engineering, Shanghai University（上海大学通信与信息工程学院） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对信道基础模型评估缺乏统一基准的问题，发布CFM-Bench，涵盖多种信道配置、官方分区，规定数据使用规则，组织六个任务组，为比较信道表示跨模型、域和任务的可迁移性提供通用平台。

Comments CFM-Bench dataset download: this https URL (https://www.chaspark.com/) \#/s/CFM-Bench

CVT-Bench: Probing Spatial-State Integrity through Counterfactual Viewpoint Transformations

CVT-Bench：反事实视角变换揭示多模态大语言模型中不稳定的空间表征

Shanmukha Vellamcheti, Uday Kiran Kothapalli, Disharee Bhowmick, Sathyanarayanan N. Aakur

机构 * CSSE Department, Auburn University（计算机科学与工程系，阿伯杜大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CVT-Bench通过控制诊断基准评估多模态大语言模型在反事实视角变换下的关系一致性，发现尽管单视角准确率高，但系统在反事实视角变换下存在系统性退化，揭示了表征结构对反事实空间推理的重要性。

Comments Reframed CVT-Bench around spatial-state integrity, added real-world benchmark derived from 3dSGG, context controls and other minor changes. 21 pages, 10 figures, 15 tables. Project page: this https URL (https://shanmukha-here.github.io/CVT-Bench)

Data-driven registration and modeling of brain deformation for image-guided neurosurgery

数据驱动的图像配准与变形建模在图像引导神经外科中的应用：系统综述

Tiago Assis, Colin P. Galvin, Joshua P. Castillo, Nazim Haouchine, Marta Kersten-Oertel, Zeyu Gao, Mireia Crispin-Ortuzar, Stephen J. Price, Thomas Santarius, Yangming Ou, Sarah Frisken, Nuno C. Garcia, Alexandra J. Golby, Reuben Dorent, Ines P. Machado

机构 * LASIGE, Faculty of Sciences, University of Lisbon（里斯本大学科学学院LASIGE） ； Department of Neurosurgery and Department of Radiology, Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院布里洛妇女医院神经外科与放射科） ； Gina Cody School of Engineering and Computer Science, Concordia University（康科迪亚大学工程与计算机科学学院） ； Cancer Research UK Cambridge Centre, University of Cambridge（剑桥大学癌症研究英国中心） ； Department of Oncology, University of Cambridge（剑桥大学肿瘤科） ； Department of Clinical Neurosciences, University of Cambridge（剑桥大学临床神经科学系） ； Computational Health Informatics Program (CHIP) and Department of Radiology, Boston Children's Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院波士顿儿童医院计算健康信息学计划与放射科） ； Sorbonne Université, Institut du Cerveau - Paris Brain Institute - ICM（索邦大学巴黎脑研究所-ICM） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 系统综述2020-2025年间基于学习的脑变形补偿方法，包括深度学习配准、变形场回归、多模态对齐、切除感知架构及混合模型，指出当前方法在鲁棒性、标准化基准、可解释性和临床部署方面的局限，并展望未来研究方向。

Comments 41 pages, 7 figures, 9 tables. Final postprint version available in Medical Image Analysis at this https URL (https://doi.org/10.1016/j.media.2026.104217)

Research-Oriented Human-Centric Evaluation for Foundation Models

面向研究的基础模型以人为中心的评估

Yijin Guo, Kaiyuan Ji, Xiaorong Zhu, Junying Wang, Farong Wen, Chunyi Li, Zicheng Zhang, Guangtao Zhai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对现有基础模型评估忽视用户主观体验的问题，提出Human-Centric Evaluation框架，通过604次人类评估会话及LLM-as-a-judge实验，证实人类主观评估不可替代，为基础模型研究提供新评估方式。

FlatLab: A Unified Methodology Framework and Simulation-Based Benchmark for Robotic Manipulation of Flat Objects

FlatLab：面向扁平物体机器人操作的统一方法论框架及基于仿真的基准测试

Xingyu Zhu, Wenshuo Han, Zhouyu Wang, Yuran Wang, Ruihai Wu, Hao Dong, Fan Tang, Hechang Chen, Hyung Jin Chang, Yixing Gao

机构 * Jilin University（吉林大学） ； Peking University（北京大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(abstract)

AI总结 该研究针对扁平物体机器人操作泛化能力有限的问题，提出含策略生成器与执行模块的统一框架，并构建FlatLab仿真基准，方法泛化效果优于现有基线。

Comments This paper is accepted to ICML 2026

Recent Advances in Deep Learning-Based Drug-Target Binding Affinity Prediction

基于深度学习的药物-靶点结合亲和力预测的最新进展

Jafin Khan, Md Hossain Shuvo

机构 * Prairie View A&M University（普雷里维尤农工大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文综述近期基于深度学习的药物-靶点结合亲和力预测方法，分析其优势、局限与研究缺口，指出当前方法存在数据集偏差等问题，探讨未来研究方向。