多模态大模型

Hyper-modal Imputation Diffusion Embedding with Dual-Distillation for Federated Multimodal Knowledge Graph Completion

基于双蒸馏的超模态插补扩散嵌入用于联邦多模态知识图谱补全

Ying Zhang, Yu Zhao, Xuhui Sui, Baohang Zhou, Xiangrui Cai, Li Shen, Xiaojie Yuan, Dacheng Tao

机构 * College of Computer Science, VCIP, DISSec, Nankai University（计算机学院、VCIP、DISSec、南开大学） ； School of Software, Tiangong University（软件学院、天津工业大学） ； Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院、南洋理工大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.MM

AI总结 针对多模态知识图谱分散问题，提出FedMKGC任务及MMFeD3-HidE框架，客户端内用超模态插补扩散嵌入模型，客户端间用多模态联邦双蒸馏传输知识，通过FedMKGC基准验证了该框架的有效性、语义一致性和收敛鲁棒性。

Comments Published in IEEE Transactions on Multimedia, 2026

Can Retrieval Heads See Images? Multimodal Retrieval Heads in Long-Context Vision-Language Models

检索头能看见图像吗？长上下文视觉语言模型中的多模态检索头

Aaron Branson Cigres Li, Zhaowei Wang, Yu Zhao, Yiming Du, Haobo Li, Xiyu Ren, Ginny Wong, Simon See, Lishu Luo, Haodong Duan, Pasquale Minervini, Yangqiu Song

机构 * HKUST（香港科技大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； CUHK（香港中文大学） ； NVAITC, NVIDIA, Santa Clara, USA（NVIDIA Santa Clara 分公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种多模态检索头检测方法，发现视觉语言模型中仅有4.4-10.2%的注意力头贡献了50%的正检索分数，这些头对长上下文推理至关重要，且可直接用于文档检索提升性能。

Comments Work in Progress

Wiki-R1: Incentivizing Multimodal Reasoning for Knowledge-based VQA via Data and Sampling Curriculum

Wiki-R1: 通过数据和采样课程激励基于知识的多模态推理用于VQA

Shan Ning, Longtian Qiu, Xuming He

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Vision and Imaging（上海智能视觉与成像工程研究中心） ； Lingang Laboratory（临港实验室） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Wiki-R1框架，通过可控课程数据生成和课程采样策略，结合强化学习激励MLLMs在KB-VQA中的推理能力，在Encyclopedic VQA和InfoSeek上取得新SOTA。

Comments Accepted by ICLR 26, code and weights are publicly available

TechRAG: Evidence-Gated Multimodal Agentic RAG for Technical Literature Reasoning

TechGraphRAG：面向技术文献推理的智能图增强RAG框架

Kanwar Bharat Singh

机构 * Global Tire Intelligence and Solutions (GTIS)（全球轮胎智能与解决方案（GTIS）） ； The Goodyear Tire & Rubber Company（固特异轮胎与橡胶公司） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种13步自主流水线的智能检索增强生成框架，通过证据充分性评分、知识图谱遍历和自校正生成，支持领域特定技术文献推理。

CR-JEPA: Cross-Modal Joint-Embedding Predictive Learning for Remote Sensing Image Retrieval

CR-JEPA：用于遥感图像检索的跨模态联合嵌入预测学习

Md Aminur Hossain, Ayush V. Patel, Nitant Dube, Biplab Banerjee

机构 * Space Applications Centre, Indian Space Research Organisation（印度空间研究组织空间应用中心） ； Centre of Studies in Resources Engineering, Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买资源工程研究中心） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：cross-modal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CR-JEPA架构，通过模态特定主干、共享Transformer和JEPA预测目标实现跨模态语义对齐与同模态邻域保持，在BEN-14K等数据集上显著提升跨模态检索性能。

Comments 24 pages

UniCVR: From Alignment to Reranking for Unified Zero-Shot Composed Visual Retrieval

UniCVR：从对齐到重排序的统一零样本复合视觉检索

Haokun Wen, Xuemeng Song, Haoyu Zhang, Weili Guan, Xiangyu Zhao, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 UniCVR提出首个统一零样本复合视觉检索框架，结合多模态大语言模型与视觉语言预训练模型，通过两阶段方法实现多任务联合优化，实验表明其在五个基准测试中表现优异。

Xray-Visual Models: Scaling Vision models on Industry Scale Data

Xray-Visual模型：在产业级数据上扩展视觉模型

Shlok Mishra, Tsung-Yu Lin, Linda Wang, Hongli Xu, Yimin Liu, Michael Hsu, Chaitanya Ahuja, Hao Yuan, Jianpeng Cheng, Hong-You Chen, Haoyuan Xu, Chao Li, Sreya Dutta Roy, Abhijeet Awasthi, Jihye Moon, Don Husa, Michael Ge, Sumedha Singla, Arkabandhu Chowdhury, Phong Dingh, Satya Narayan Shukla, Yonghuan Yang, David Jacobs, Qi Guo, Jun Xiao, Xiangjun Fan, Aashu Singh

机构 * Meta-AI ； MIT（麻省理工学院） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 Xray-Visual通过三阶段训练流程和LLM2CLIP技术，在产业级数据上实现高效多模态视觉模型，取得最佳性能并提升鲁棒性与泛化能力。

Adjustable Text-Guided Backdoor Attacks with Natural-Word Triggers on Multimodal Pretrained Models

隐蔽且可调节的文本引导后门攻击多模态预训练模型

Yiyang Zhang, Chaojian Yu, Ziming Hong, Yuanjie Shao, Qinmu Peng, Tongliang Liu, Xinge You

机构 * National Anti-Counterfeit Engineering Research Center, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学国家防伪工程技术研究中心） ； School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院） ； Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼大学悉尼人工智能中心） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 本文提出一种基于文本的后门攻击方法，利用常见文本词汇作为触发器，提升攻击隐蔽性和实用性，并通过视觉对抗扰动调节模型对文本触发器的学习，实现可控的攻击效果。

Bridging Source Code and Bytecode for Smart Contract Vulnerability Detection via Dual-Perspective Cross-Modal Distillation

ExDoS：专家引导的双焦点跨模态蒸馏用于智能合约漏洞检测

Ye Tian, Yifan Jia, Yanbin Wang, Jianguo Sun, Haitao Xu, Xin Wang, Zhihua Fu

专题命中 跨模态检索 ：cross-modal(title,abstract)

AI总结 本文提出ExDoS方法，通过双焦点蒸馏框架，从源代码到字节码转移语义知识，提升智能合约漏洞检测的细粒度对齐与识别能力。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Learning Sparse Representations of Multimodal Content for Enhanced Cold Item Recommendation

学习多模态内容的稀疏表示以增强冷启动项目推荐

Gregor Meehan, Johan Pauwels

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 针对数字平台项目目录规模大及冷启动问题，提出利用稀疏嵌入优势，通过改进冷启动训练方法和设计预稀疏化激活技术，降低存储成本并提升冷启动推荐准确性，还展示了稀疏内容嵌入的可解释性与稳健性。

Comments Accepted at RecSys 2026

Contrastive Learning on Multimodal Analysis of Electronic Health Records

电子健康记录多模态分析中的对比学习

Tianxi Cai, Feiqing Huang, Ryumei Nakada, Linjun Zhang, Doudou Zhou

机构 * Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛T.H. 柏林公共卫生学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 研究针对电子健康记录多模态数据传统分析方法不足，提出多模态特征嵌入生成模型及对比损失来学习特征表示，经理论分析、模拟研究和真实数据验证，该方法有效且具隐私保护特性，展现了多模态学习优势。

FLOWREADER: Min-Cost Flow Optimization for Multi-Modal Long Document Q&A

FLOWREADER: 多模态长文档问答的最小成本流优化

Ambuj Mehrish, Sebastiano Vascon

机构 * Ca’ Foscari University of Venice（威尼斯卡布里亚大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(title)；multimodal(abstract)

AI总结 提出FLOWREADER，将多模态长文档中的证据组装建模为最小成本流问题，通过统一评分向量控制源选择、汇选择和边成本，在碎片化证据场景下优于top-k检索方法。

Room Scene Discovery and Grouping in Unstructured Vacation Rental Image Collections

非结构化度假租赁图像集合中的房间场景发现与分组

Vignesh Ram Nithin Kappagantula, Shayan Hassantabar

机构 * Expedia Group（Expedia集团） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对度假租赁平台图片缺乏结构化分类的问题，提出一种低延迟、样本高效的机器学习流水线，通过监督式房间类型检测、重叠检测和聚类算法实现房间分组，并利用多模态大语言模型识别床型，显著优于对比学习和预训练嵌入聚类方法。

Comments Presented at the Two-sided Marketplace Optimization Workshop, KDD 2025

MIRAGE: Runtime Scheduling for Multi-Vector Image Retrieval with Hierarchical Decomposition

MIRAGE：基于层次分解的多向量图像检索运行时调度

Maoliang Li, Ke Li, Yaoyang Liu, Jiayu Chen, Zihao Zheng, Yinjun Wu, Chenchen Liu, Xiang Chen

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（北京大学电子工程与计算机科学学院） ； School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） ； School of Integrated Circuit Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学集成电路科学与工程学院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MIRAGE框架，通过层次化分解和跨层次相似性一致性减少冗余计算，实现多向量图像检索的精度提升和3.5倍计算加速。

Comments Will appear in DAC'2026, camera ready

NMIRacle: Multi-modal Generative Molecular Elucidation from IR and NMR Spectra

NMIRacle：从红外和核磁共振谱进行多模生成分子解析

Federico Ottomano, Yingzhen Li, Alex M. Ganose

机构 * Federico Ottomano ； Yingzhen Li ； Alex M. Ganose 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(title)

AI总结 NMIRacle通过两阶段生成框架，利用红外和核磁共振光谱数据实现分子结构的高精度解析，优于现有方法并保持复杂性下的鲁棒性。

DualHNIE: Dual-Channel Hypergraph Learning for Node Importance Estimation in Heterogeneous Knowledge Graphs

MetaHGNIE：异构知识图谱中的元路径诱导超图对比学习

Jiawen Chen, Yanyan He, Qi Shao, Mengli Wei, Duxin Chen, Wenwu Yu, Yanlong Zhao

机构 * Jiangsu Key Laboratory of Networked Collective Intelligence, School of Mathematics, Southeast University（江苏网络集体智能重点实验室，数学学院，东南大学） ； Jiangsu Key Laboratory of Networked Collective Intelligence, School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（江苏网络集体智能重点实验室，网络科学与工程学院，东南大学） ； State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science, University of Chinese Academy of Sciences（数学科学国家重点实验室，数学与系统科学研究院，中国科学院大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究异构知识图谱中节点重要性估计问题，提出DualHNIE框架，通过构建高阶知识图谱、引入互补编码器及对比对齐机制进行显式高阶建模和解缠双通道表示学习，实验验证其优于现有方法。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Artificial Intelligence

SleepLM: Natural-Language Intelligence for Human Sleep

SleepLM：人类睡眠的自然语言智能

Zongzhe Xu, Zitao Shuai, Eideen Mozaffari, Ravi S. Aysola, Rajesh Kumar, Yuzhe Yang

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SleepLM系列睡眠语言基础模型，通过多模态对齐实现自然语言驱动的睡眠解释与交互，在零样本/少样本学习、跨模态检索等任务上超越现有方法。

Comments spotlight presentation

Journal ref Proceedings of the 43st International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Look Twice: Training-Free Evidence Highlighting for Knowledge-based Visual Question Answering

二次审视：多模态大语言模型中的免训练证据高亮

Marco Morini, Sara Sarto, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷焦艾米利亚大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出Look Twice框架，通过模型注意力模式识别相关视觉区域和文本证据，提升预训练MLLMs在多模态证据利用中的表现，实验显示在多个VQA基准上效果显著。

Comments Project Page: https://aimagelab.github.io/LoT/

MMEB-V3: Measuring the Performance Gaps of Omni-Modality Embedding Models

MMEB-V3: 多模态嵌入模型性能差距的测量

Haohang Huang, Xuan Lu, Mingyi Su, Xuan Zhang, Ziyan Jiang, Ping Nie, Kai Zou, Tomas Pfister, Wenhu Chen, Wei Zhang, Xiaoyu Shen, Rui Meng

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 本文提出MMEB-V3基准，评估文本、图像、视频、音频及基于代理的多模态嵌入，发现现有模型在跨模态检索中存在显著偏差和不足。

Comments Accepted at COLM 2026

Emotion Collider: Dual Hyperbolic Mirror Manifolds for Sentiment Recovery via Anti Emotion Reflection

情感碰撞：双双曲镜面流形用于通过反情感反射进行情感恢复

Rong Fu, Ziming Wang, Shuo Yin, Kun Liu, Xianda Li, Simon Fong

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tongji University（同济大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； University of Bologna（博洛尼亚大学） ； Minzu University of China（中央民族大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.MM

AI总结 本文提出Emotion Collider网络，利用双双曲镜面流形实现多模态情感和情绪建模，通过双曲空间对比学习提升类别分离，并在标准多模态情感基准上验证了其鲁棒性和准确性。

Comments 25 pages, 14 figures

Now You See the Hate: Adaptive View Retrieval for Hidden Hateful Illusions

现在你看到了仇恨：用于隐藏仇恨幻觉的自适应视图检索

Qianpu Chen, Derya Soydaner

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究针对仇恨性视觉错觉检测难题，提出自适应视图检索方法，将其公式化为感知检索问题，通过检索并校准框架组装视图库，该方法在多方面超越基线和其他方法，表明多模态审核需先恢复隐藏含义再判断是否有害。

A Survey on Knowledge-Oriented Retrieval-Augmented Generation

面向知识的检索增强生成综述

Mingyue Cheng, Yucong Luo, Jie Ouyang, Qi Liu, Huijie Liu, Li Li, Shuo Yu, Bohou Zhang, Jiawei Cao, Jie Ma, Daoyu Wang, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该综述对检索增强生成进行全面概述，涵盖其基本组件、关键特性、分类法、评估基准及应用等，讨论了相关挑战与新兴研究方向，强调其在自然语言处理中应对现实挑战及推动发展的潜力。

Comments Accepted by ACM Transactions on Information Systems (TOIS)

CLAR: Learning 3D Representations for Robotic Manipulation by Fusing Masked Reconstruction with Multi-Level Contrastive Alignment

CLAR: 通过融合掩码重建与多层级对比对齐学习用于机器人操作的3D表示

Wenbo Cui, Chengyang Zhao, Yuhui Chen, Haoran Li, Zhizheng Zhang, Dongbin Zhao, He Wang

机构 * SKL-MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所SKL-MAIS） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Galbot ； CFCS, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学与技术学院CFCS） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出CLAR框架，融合掩码自编码与全局跨模态对比学习，并引入基于可变形注意力的局部自适应对齐机制，解决3D预训练中空间几何与语义细节的权衡问题，在视觉运动策略学习中达到最优性能。

RSRCC: A Remote Sensing Regional Change Comprehension Benchmark Constructed via Retrieval-Augmented Best-of-N Ranking

RSRCC：通过检索增强的最佳N排序构建的遥感区域变化理解基准

Roie Kazoom, Yotam Gigi, George Leifman, Tomer Shekel, Genady Beryozkin

机构 * Google Research（谷歌研究） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出RSRCC基准，包含12.6万个细粒度遥感变化问答对，采用层次化半监督流程结合最佳N排序解决歧义，实现局部语义变化推理。

Akasha 2: Hamiltonian State Space Duality and Visual-Language Joint Embedding Predictive Architectur

Akasha 2: 哈密顿状态空间对偶与视觉-语言联合嵌入预测架构

Yani Meziani

机构 * Independent AI Researcher（独立AI研究员） ； Québec (QC), Canada（魁北克（QC），加拿大） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出 Akasha 2 多模态架构，结合哈密顿状态空间对偶与视觉-语言联合嵌入预测，通过稀疏混合哈密顿专家和哈密顿流匹配实现超低延迟视频预测与合成，在保持能量守恒下取得 SOTA 性能。

Comments No supporting claims were validated in this automated agentic R&D research run

A Mixed Diet Makes DINO An Omnivorous Vision Encoder

混合饮食使DINO成为杂食视觉编码器

Rishabh Kabra, Maks Ovsjanikov, Drew A. Hudson, Ye Xia, Skanda Koppula, Andre Araujo, Joao Carreira, Niloy J. Mitra

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对DINOv2等预训练视觉编码器在不同视觉模态间特征对齐差的问题，提出杂食视觉编码器，通过后训练框架学习模态无关特征空间，实现跨模态鲁棒理解。

Comments CVPR 2026 Highlight

TQA-Bench: Evaluating LLMs for Multi-Table Question Answering

TQA-Bench：评估大语言模型在多表问答中的表现

Zipeng Qiu, Chenyue Li, You Peng, Guangxin He, Binhang Yuan, Chen Wang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出TQA-Bench基准，通过长上下文多表问答任务评估LLM，揭示其在复杂数据驱动环境中的挑战与机遇。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Big Data

Subject-Aware Multi-Granularity Alignment for Zero-Shot EEG-to-Image Retrieval

面向主体的多粒度对齐用于零样本EEG到图像检索

Lin Jiang, Qingshan She, Jiale Xu, Haiqi Xu, Duanpo Wu, Zhenzhong Kuang

机构 * School of Automation, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学自动化学院） ； Zhejiang Provincial Key Laboratory of Brain Computer Collaborative Intelligence Technology and Applications, Hangzhou, Zhejiang（浙江省脑机协同智能技术与应用重点实验室，杭州，浙江） ； College of Computer Science and Technology, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SAMGA框架，通过多粒度对齐解决EEG到图像检索中主体依赖性和多尺度信息的问题，提升检索精度。

Robust Scene Transfer for PointGoal Navigation via Privileged Sensor Guided Contrastive Learning

基于特权传感器引导对比学习的点目标导航鲁棒场景迁移

Amirhossein Zhalehmehrabi, Tiziano Tezze, Alberto Castelini, Alessandro Farinelli

机构 * University of Padua（帕多瓦大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种传感器引导的自适应对比学习框架，利用特权LiDAR传感器在训练时引导视觉编码器学习导航相关结构，并通过解耦表征学习与策略优化以及跨阶段域不匹配来提升策略级场景迁移能力。

Comments 8 pages, Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

What is the Right Embedding Space for Contrastive Learning in REC?

REC中对比学习的合适嵌入空间是什么？

Kostas Triaridis, Panagiotis Kaliosis, E-Ro Nguyen, Jingyi Xu, Dimitris Samaras, Hieu Le

机构 * Stony Brook University（斯通布鲁克大学） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对REC任务现有对比学习策略的局限，提出视觉嵌入空间的C-REX框架，作为即插即用模块提升REC及类别无关计数任务性能，在REC上MAE最高提升28%、RMSE提升24.5%。

Comments 15 pages, 4 figures