Multimodal Molecular Pretraining via Modality Blending
专题命中 多模态训练与对齐 :multimodal(title)
AI 大模型
跨文本、图像、视频、音频等模态的大模型与学习方法。
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Comments Abstract
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Comments Journal of Manufacturing Systems
Journal ref Journal of Manufacturing Systems 64 (2022) 497-507
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Journal ref TC-CPS Newsletter Volume 05, Issue 01 (Mar. 2020)
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Comments Manuscript to be published at the 2021 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR)
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Comments In Proceedings of SIGIR eCom'21 - SIGIR eCommerce Workshop Data Challenge 2021. https://sigir-ecom.github.io/
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Comments Matches version published in Phys. Rev. D. 23 pages (incl. appendices and bibliography), 17 figures
Journal ref Phys. Rev. D 103, 083022 (2021)
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Comments POGO Workshop, RSS 2020
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Comments in IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (2021)
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Comments 9 pages, 5 figures, 3 tables, AI-HRI FSS
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Comments 16 pages,5 figures
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Comments Paper presented at ML4H (Machine Learning for Health) workshop at NeurIPS 2019. https://ml4health.github.io/2019/
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专题命中 多模态训练与对齐 :cross-modal(title)
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Comments Accepted as full paper in the 32nd International FLAIRS Conference
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Comments 15 pages, 7 figures, revised version
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PEA-DPO:用于多模态大语言模型对齐的感知增强型直接偏好优化
机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) ; National University of Singapore(新加坡国立大学)
专题命中 多模态训练与对齐 :multimodal(abstract);分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI
AI总结 针对多模态大语言模型偏好优化存在的视觉不敏感性问题,提出PEA-DPO框架,利用视觉偏好信号缓解该问题,提升多模态对齐效果并减少幻觉。
Journal ref Proceedings of the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26), November 10--14, 2026, Rio de Janeiro, Brazil
REChart:基于大型推理模型的推理高效图表编辑方法
机构 * HKUST(GZ)(香港科技大学(广州))
专题命中 多模态训练与对齐 :multimodal(abstract);MLLM(abstract_cn);分类 cs.CV
AI总结 REChart是两阶段训练框架,通过过程级监督提升图表编辑的保真度与推理效率,在两个基准上实现同规模开源模型最优性能,推理token用量降低79.0%。
PixRec: 利用视觉上下文进行序列推荐中的下一项预测
机构 * Department of Computer Science, Northwestern University(北western大学计算机科学系) ; Elmore Family School of Electrical and Computer Engineering(电气与计算机工程学院)
专题命中 多模态训练与对齐 :multi-modal(abstract);image-text(abstract);分类 cs.CV
AI总结 PixRec通过整合视觉信息提升序列推荐的准确性,利用视觉-语言模型在电子商务中实现更精准的下一项预测。
Comments 9 pages, 2 figures
模态无关的由粗到细视网膜图像配准
专题命中 多模态训练与对齐 :multimodal(abstract);cross-modal(abstract);分类 cs.CV
AI总结 针对现有视网膜配准方法依赖模态的局限,提出可泛化的两阶段模态无关框架,含稀疏特征匹配模型与MI-RAFT网络,在多模态视网膜图像配准中性能优于现有方法。
Comments This paper is a submission to IEEE Transactions on Image Processing (TIP-40498-2026)
心脏能反映你的疼痛吗?用自监督心电表示学习应对X-ITE疼痛挑战赛
专题命中 多模态训练与对齐 :multimodal(abstract);cross-modal(abstract);分类 cs.AI
AI总结 本研究针对X-ITE疼痛挑战赛,结合自监督心电表示学习与多模态预训练,分析疼痛识别中的心电信号特性,为可穿戴疼痛监测提供了基础。
Comments 5 pages, 3 Figures, 1 Table, appear in the Proceedings of the 13th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction Workshops and Demos (ACIIW 2025)
MINT:一种用于交易数据的通用零样本预测器
机构 * Visa Inc.(维萨公司)
专题命中 多模态训练与对齐 :multimodal(abstract,abstract_cn);分类 cs.CL
AI总结 该研究提出通用零样本预测框架MINT,通过轻量级嵌入注入等技术连接交易序列编码器与LLM,在交易预测问答任务中性能领先且资源消耗更低,证实紧凑交易嵌入更具优势。