多模态大模型

Human-Guided Agentic AI for Multimodal Clinical Prediction: Lessons from the AgentDS Healthcare Benchmark

人类引导的智能体AI用于多模态临床预测：来自AgentDS医疗基准的教训

Lalitha Pranathi Pulavarthy, Raajitha Muthyala, Aravind V Kuruvikkattil, Zhenan Yin, Rashmita Kudamala, Saptarshi Purkayastha

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 通过人类引导智能体AI在多模态临床预测任务中取得领先性能，提炼出领域知识引导特征工程、任务特定多模态融合和临床动机模型集成三大通用经验。

Comments Presented at the Data Challenge track at the 14th IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI) 2026 on June 3, 2026

M4FC: a Multimodal, Multilingual, Multicultural, Multitask Real-World Fact-Checking Dataset

M4FC：一个多模态、多语言、多文化、多任务的真实世界事实验证数据集

Jiahui Geng, Jonathan Tonglet, Iryna Gurevych

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（Mohamed bin Zayed人工智能大学） ； Ubiquitous Knowledge Processing Lab（ubiquitous知识处理实验室） ； Department of Computer Science, TU Darmstadt（TU Darmstadt计算机科学系） ； National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（应用网络安全国家研究中心ATHENE） ； Department of Electrical Engineering, KU Leuven（KU Leuven电气工程系） ； Department of Computer Science, KU Leuven（KU Leuven计算机科学系） 纠错

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

AI总结 为解决现有事实验证数据集规模小、语言单一、任务局限等问题，提出包含4982张图片和6980条声明的多模态数据集M4FC，覆盖6个验证任务，并提供基线结果。

Comments Preprint under review. Code and data available at: https://github.com/UKPLab/M4FC

Sustainability assessment using multimodal AI agents

使用多模态AI代理进行可持续性评估

Zhihan Zhang, Alexander Metzger, Yuxuan Mei, Felix Hähnlein, Zachary Englhardt, Tingyu Cheng, Gregory D. Abowd, Shwetak Patel, Adriana Schulz, Vikram Iyer

机构 * Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, University of Washington（保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院，华盛顿大学） ； Computer Science and Engineering, University of Notre Dame（计算机科学与工程，诺丁汉大学） ； Electrical and Computer Engineering, Northeastern University（电气与计算机工程，东北大学） 纠错

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

AI总结 提出多模态多代理AI系统，模拟生命周期评估专家与利益相关者协作，自动估算电子设备碳足迹，将数据收集时间从数周缩短至一分钟，误差在19%以内。

Comments This article is published in Nature Electronics, and is available online at: https://www.nature.com/articles/s41928-026-01653-w

OmniSch: A Multimodal PCB Schematic Benchmark For Structured Diagram Visual Reasoning

OmniSch：面向结构化图表视觉推理的多模态PCB原理图基准

Taiting Lu, Kaiyuan Lin, Yuxin Tian, Mingjia Wang, Yubo Wang, Muchuan Wang, Sharique Khatri, Akshit Kartik, Yixi Wang, Amey Santosh Rane, Yida Wang, Sung-Liang Chen, Yifan Yang, Yi-Chao Chen, Yincheng Jin, Mahanth Gowda

机构 * Pennsylvania State University, USA（宾夕法尼亚州立大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Binghamton University, USA（布ingham顿大学） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 提出首个多模态PCB原理图理解基准OmniSch，包含四项任务评估大模型在视觉定位、图推理和几何推理上的能力，揭示现有模型在工程图表理解上的显著差距。

OGA-AID: Clinician-in-the-loop AI Report Drafting Assistant for Multimodal Observational Gait Analysis in Post-Stroke Rehabilitation

OGA-AID：用于中风后康复多模态观察性步态分析的临床医生在环AI报告起草助手

Khoi T. N. Nguyen, Nghia D. Nguyen, Hui Yu Koh, Patrick W. H. Kwong, Karen Sui Geok Chua, Ananda Sidarta, Baosheng Yu

机构 * Rehabilitation Research Institute of Singapore, Nanyang Technological University, Singapore（新加坡康复研究中心，南洋理工大学，新加坡） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, Singapore（李光前医学院，南洋理工大学，新加坡） ； The Grainger College of Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign, United States（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格雷格学院，美国） ； Department of Rehabilitation Sciences, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong（香港理工大学康复科学系，香港） ； VinUni-Illinois Smart Health Center, VinUniversity, Vietnam（Vin大学Vin-伊利诺伊智能健康中心，越南） ； Institute of Rehabilitation Excellence, Tan Tock Seng Hospital, NHG Health, Singapore（卓越康复研究所，坦托克桑格医院，NHG健康，新加坡） 纠错

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

AI总结 提出OGA-AID，一种临床医生在环的多智能体大语言模型系统，通过协调三个专业智能体合成患者运动记录、运动学轨迹和临床资料，生成结构化步态评估报告，在真实患者数据上优于单次多模态基线，并展示了AI辅助分析与人类临床判断的互补关系。

Comments 2026 CV4Clinic CVPR Workshop Proceedings

RefBench-PRO: Perceptual and Reasoning Oriented Benchmark for Referring Expression Comprehension

RefBench-PRO：面向感知与推理的指称表达理解基准

Tianyi Gao, Hao Li, Han Fang, Xin Wei, Xiaodong Dong, Hongbo Sun, Ye Yuan, Zhongjiang He, Jinglin Xu, Jingmin Xin, Hao Sun

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（国家人机混合增强智能重点实验室） ； National Engineering Research Center for Visual Information and Applications（国家视觉信息与应用工程技术研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究院（TeleAI）） ； China Telecom（中国电信） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

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

AI总结 RefBench-PRO提出一个面向感知与推理的指称表达理解基准，通过分解指称表达为感知和推理两个维度，设计六个逐步递增的挑战任务，并引入Ref-R1强化学习方案提升定位精度，实现对多模态大语言模型的可解释评估。

MMOU: A Massive Multi-Task Omni Understanding and Reasoning Benchmark for Long and Complex Real-World Videos

MMOU：面向长且复杂真实世界视频的大规模多任务全模态理解与推理基准

Arushi Goel, Sreyan Ghosh, Vatsal Agarwal, Nishit Anand, Kaousheik Jayakumar, Lasha Koroshinadze, Yao Xu, Katie Lyons, James Case, Karan Sapra, Kevin J. Shih, Siddharth Gururani, Abhinav Shrivastava, Ramani Duraiswami, Dinesh Manocha, Andrew Tao, Bryan Catanzaro, Mohammad Shoeybi, Wei Ping

机构 * NVIDIA, USA（NVIDIA美国分公司） ； University of Maryland, College Park, USA（马里兰大学帕克分校） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；audio-visual(abstract)；omni-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 提出MMOU基准，包含2万个人工标注问题与11877个长视频，覆盖13项技能，评估多模态大模型在长视频中的全模态理解与推理能力，最佳闭源模型仅64.2%准确率，开源模型46.8%。

Comments Project Page: https://huggingface.co/datasets/nvidia/MMOU

Biocompatible Vaterite Carriers Enable Multimodal Quantum Sensing with Nanodiamonds

双折射生物矿物微载体稳定液体中的多模态纳米金刚石量子传感

T. Amro, M. Attrash, A. Droby, A. Ushkov, R. Malkinson, P. Penshin, A. Hen, V. Bobrovs, P. Ginzburg, H. Barhum, N. Bar-Gill

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 本研究利用双折射球文石微球作为载体，组装氮空位纳米金刚石，开发杂化平台实现液体中多模态量子传感，可用于磁场与质子浓度、pH值检测，性能优异。

Neurai-VN Benchmark: Standardized Machine Learning Models for Multimodal Digital Phenotyping in Mental Health Classification

神经-VN基准：用于心理健康分类中多模态数字表型分析的标准化机器学习模型

Quoc-Cuong Pham, Hoang-Thuy-Duong Vu, Thi-Thanh-Huong Ha, Huy-Hieu Pham

机构 * College of Engineering and Computer Science, VinUni-Illinois Smart Health Center, VinUniversity（工程与计算机科学学院，VinUni - 伊利诺伊智能健康中心，Vin大学） ； School of Biomedical Engineering, International University, Vietnam National University HCMC（生物医学工程学院，胡志明市越南国立大学国际大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 该研究基于Neurai-VN数据集构建可重复基准，定义四个临床相关二元分类任务，用标准化受试者交叉验证评估，在预定义特征配置下评估多种基线模型，给出各任务F1分数，为心理健康分类任务的多模态DP研究提供可重复基线。

WiWorld-RealData: A Real-World Multi-Modal Dataset for 6G Wireless World Models

WiWorld-RealData：用于6G无线世界模型的真实世界多模态数据集

Yinyin Jiao, Huixin Xu, Jianhua Zhang, Yuelong Qiu, Jingjing Wang, Shaoyi Liu, Yuxiang Zhang, Li Yu, Xuebin Sun, Guangyi Liu

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title,abstract)

AI总结 提出WiWorld-RealData数据集，包含3.7 GHz和6.775 GHz的信道冲激响应、多视角图像、全景图像、LiDAR点云、毫米波雷达记录和GNSS轨迹，支持环境辅助的信道预测，路径损耗预测MAE为2.02 dB。

Comments 6 pages, 6 figures, 3 tables

MapTab: A Diagnostic Benchmark for Long-Horizon Multi-Criteria Multimodal Reasoning on Heterogeneous Topological Graphs

MapTab: MLLMs 是否已准备好在异构图中进行多标准路线规划？

Ziqiao Shang, Ling-Yue Ge, Zian Xu, Zi-Jian Cheng, Shi-Yu Tian, Zhenyu Huang, Wenbo Fu, Weiming Wu, Yang Chen, Xiangwen Zhang, Yulan Hu, Bin Liu, Lan-Zhe Guo

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） ； School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University（西南交通大学计算机与人工智能学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 本文提出MapTab基准测试，用于评估多模态大语言模型在多标准路线规划任务中的综合推理能力，发现当前模型在多模态推理方面存在显著挑战。

Challenges and proposed solutions in modeling multimodal medical data: A systematic review

多模态医疗数据建模的挑战与解决方案：一项系统综述

Maryam Farhadizadeh, Maria Weymann, Michael Blaß, Johann Kraus, Christopher Gundler, Sebastian Walter, Noah Hempen, Hannah Bast, Harald Binder, Nadine Binder

机构 * Institute of General Practice/Family Medicine（一般医学/家庭医学研究所） ； Freiburg Center for Data Analysis, Modeling and AI（弗赖堡数据分析、建模与人工智能中心） ； Institute of Medical Biometry and Statistics（医学生物统计研究所） ； Institute for Applied Medical Informatics（应用医学信息研究所） ； Institute of Medical Systems Biology（医学系统生物学研究所） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 本系统综述针对多模态医疗数据建模面临的模态缺失、样本量有限等挑战，结合69项研究，介绍迁移学习等解决方案，为该领域未来研发提供实用指导。

MM-ARC: Multimodal Adaptive Routing of Capital with Robustness-Audited Strategy Pools

MM-ARC：具有稳健性审核策略池的资本多模态自适应路由

Yang Chen, Yuchen Cao, Jacky Keung, Leilei Gan, Kun Kuang, Yueheng Jiang, Zhaozhao Ma, Jianping Zhu, Fei Wu, Jinpeng Li

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 研究金融交易系统如何转化多模态市场历史，提出MM-ARC方法，通过多视图在不同专家间分配资本，经稳健性审核筛选候选方案，实验显示该方法在夏普比率和最大回撤等指标上优于基线，有相对基准的支持。

NSF Future Manufacturing Data Challenge: A Multimodal DED Dataset for Probabilistic Representation and Prediction of Laser-Track Geometry

NSF未来制造数据挑战：用于激光轨迹中概率局部几何预测的多模态DED数据集

Abhishek Hanchate, Himanshu Balhara, Satish T. S. Bukkapatnam

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 该研究针对NSF未来制造数据挑战，引入多模态DED数据集预测激光轨迹局部几何变化，包含热图像序列、SEM图像和高度图三种模态，在不同激光功率下进行实验，发布相关代码及坐标约定。

Comments 4 pages, 2 figures

Device-Cloud Collaborative LLM Inference with Multi-Modal, Multi-Task, Multi-Turn Conversations

具有多模态、多任务、多轮对话的设备-云协作大语言模型推理

Liangqi Yuan, Dong-Jun Han, Shiqiang Wang, Christopher G. Brinton

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, Purdue University（普渡大学电气与计算机工程学院） ； Department of Computer Science and Engineering, Yonsei University（延世大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science, University of Exeter（埃克塞特大学计算机科学系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title,abstract)

AI总结 研究大语言模型部署挑战，设计TMO设备-云推理系统，结合轻量级设备LLM和大规模云LLM，开发资源受限强化学习策略优化推理，贡献M4A1数据集，实验证明TMO在延迟、成本和响应质量方面效果显著。

Comments ACM MobiHoc 2025 (Best Paper Runner-Up) -> IEEE/ACM Transactions on Networking (extended journal version)

HEART-Watch: A multimodal physiological dataset from a Google Pixel Watch across different physical states

HEART-Watch：来自谷歌Pixel手表的不同身体状态下的多模态生理数据集

Jathushan Kaetheeswaran, Boyi Ma, Ali Abedi, Shehroz Khan, Milad Lankarany

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 针对消费级智能手表心血管监测算法开发缺现实多样数据的问题，提出HEART-Watch多模态生理数据集，涵盖40名健康成年人三种身体状态下的多种信号及血压测量值，以支持相关算法开发与基准测试。

GrandTour: A Legged Robotics Dataset in the Wild for Multi-Modal Perception and State Estimation

GrandTour: 一种用于多模态感知与状态估计的野外腿式机器人数据集

Turcan Tuna, Jonas Frey, Frank Fu, Katharine Patterson, Tianao Xu, Maurice Fallon, Cesar Cadena, Marco Hutter

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； Oxford University（牛津大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title,abstract)

AI总结 GrandTour数据集为多模态感知与状态估计提供了大规模野外腿式机器人数据，支持SLAM和高精度状态估计的研究与开发。

Comments Turcan Tuna, and Jonas Frey contributed equally. Submitted to Sage The International Journal of Robotics Research

PoliTok-DE: A Multimodal Dataset of Political TikToks and Deletions From Germany

PoliTok-DE：德国政治TikTok及删除内容的多模态数据集

Tomas Ruiz, Andreas Nanz, Ursula Kristin Schmid, Carsten Schwemmer, Yannis Theocharis, Diana Rieger

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 提出PoliTok-DE多模态数据集，包含两次德国选举的93万条TikTok帖子，其中33万条被删除，用于研究不宽容、政治传播及平台政策。

Quantifying Perovskite Solar Cell Degradation via Machine Learning from Spatially Resolved Multimodal Luminescence Time Series

通过空间分辨多模态发光时间序列的机器学习量化钙钛矿太阳能电池退化

Giulio Barletta, Simon Ternes, Saif Ali, Zohair Abbas, Chiara Ostendi, Marialucia D'Addio, Erica Magliano, Pietro Asinari, Eliodoro Chiavazzo, Aldo Di Carlo

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 提出深度学习框架LumPerNet，利用多模态发光成像（EL、PLoc、PLsc）直接估计钙钛矿太阳能电池的效率保持率，通过对比空间均匀化控制，发现全局发光演变包含主要预测信号，空间信息提供次要鲁棒性贡献。

Comments 32 pages, 14 figures

Asymmetry-Aware Routing for Industrial Multimodal Monitoring: A Diagnostic Framework

面向工业多模态监测的非对称感知路由：一个诊断框架

Sungwoo Kang

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 提出非对称感知路由框架，通过三步诊断（单模态性能差距、门权重归因、模态损坏测试）决定多模态融合策略，在三个数据集上验证了其有效性。

Comments A subsequent extension of this analysis to a larger corpus found that the heterogeneity predictor is collinear with the industrial-versus-general domain split, so the corresponding effect is not identifiable on the available data

A Multimodal Approach to Alzheimer's Diagnosis: Geometric Insights from Cube Copying and Cognitive Assessments

一种多模态阿尔茨海默病诊断方法：来自立方体复制和认知评估的几何洞察

Jaeho Yang, Kijung Yoon

机构 * Department of Electronic Engineering, Hanyang University（电子工程系，翰阳大学） ； Department of Artificial Intelligence, Hanyang University（人工智能系，翰阳大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 提出多模态框架，将手绘立方体草图转换为图结构，结合人口统计和神经心理测试分数，用于阿尔茨海默病分类，图表示优于像素模型，多模态融合提升性能。

Localized Kernel Projection Outlyingness: A Two-Stage Approach for Multi-Modal Outlier Detection

局部核投影离群度：一种用于多模态离群检测的两阶段方法

Akira Tamamori

机构 * Department of Computer Science, Aichi Institute of Technology（爱知技术大学计算机科学系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title,abstract)

AI总结 提出两阶段LKPLO框架，结合自适应损失函数、全局核PCA和局部聚类，解决多模态离群检测问题，在10个基准数据集上取得最优性能。

Comments 12 pages, 5 figures; accepted by The IEICE Transactions on Information and Systems

AssemLM: A Spatial Reasoning Multimodal Large Language Model for Robotic Assembly

AssemLM: 用于机器人装配的空间推理多模态大语言模型

Zhi Jing, Jinbin Qiao, Ouyang Lu, Jicong Ao, Shuang Qiu, Huazhe Xu, Yu-Gang Jiang, Chenjia Bai

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究所（TeleAI），中国电信） ； Tianjin University（天津大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 提出AssemLM，一种融合装配手册、点云和文本指令的多模态大语言模型，通过专用点云编码器提取几何与旋转特征，实现精确的6D装配位姿推理，并构建含90万样本的AssemBench基准，在真实机器人装配任务中取得最优性能。

Comments Project Page: https://assemlmhome.github.io/

SmartMage: Dynamic Modality Orchestration for 3D Scene Understanding

SmartMage：面向3D场景理解的动态模态编排

Yue Zhang, Yingzhao Jian, Yunqiu Xu, Xiaoxiao Sun, Hehe Fan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文针对现有MLLMs采用固定模态组合的缺陷，提出SmartMage模型，通过SMART和MAGE模块动态编排模态，在5个3D场景理解基准上取得最优性能，在RGB视频理解基准上表现具竞争力。

Comments Accepted to ACM MM 2026

Tarot-SAM3: Training-free SAM3 for Any Referring Expression Segmentation

Tarot-SAM3: 无需训练的SAM3用于任意指称表达分割

Weiming Zhang, Dingwen Xiao, Songyue Guo, Guangyu Xiang, Shiqi Wen, Minwei Zhao, Lei Chen, Lin Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 Tarot-SAM3通过引入推理辅助提示和自修复机制，实现对任意指称表达的高效分割，有效解决传统方法对长或隐含表达的处理难题。

Comments We need to make a huge revision

CodePercept: Code-Grounded Visual STEM Perception for MLLMs

CodePercept: 基于代码的MLLM视觉STEM感知

Tongkun Guan, Zhibo Yang, Jianqiang Wan, Mingkun Yang, Zhengtao Guo, Zijian Hu, Ruilin Luo, Ruize Chen, Songtao Jiang, Peng Wang, Wei Shen, Junyang Lin, Xiaokang Yang

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（人工智能大模型重点实验室，人工智能学院，计算机科学学院，上海交通大学） ； Qwen Team（通义实验室） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：MLLM(title_cn,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文发现多模态大模型在STEM视觉推理中感知能力是瓶颈，提出通过代码作为感知媒介，构建ICC-1M数据集和STEM2Code-Eval基准来增强和评估感知能力。

Comments Accepted by CVPR2026

MMArt: A Multi-Perspective Multimodal Dataset for Visual Art Understanding

MMArt：用于视觉艺术理解的多视角多模态数据集

Shuai Wang, Wangyuan Ding, Yixian Shen, Jia-Hong Huang, Stevan Rudinac, Monika Kackovic, Nachoem Wijnberg, Marcel Worring

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Amazon AGI（亚马逊AGI） ； College of Business and Economics, University of Johannesburg（约翰内斯堡大学经济与商学院） 纠错

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

AI总结 针对现有艺术数据集单视角局限，推出含74234幅WikiArt画作的多视角多模态数据集MMArt，通过分析各视角特性证实多视角设计的必要性，为视觉艺术理解提供支撑。

From Multimodal Perception to Strategic Reasoning: A Survey on AI-Generated Game Commentary

从多模态感知到策略推理：AI生成游戏评论综述

Qirui Zheng, Xingbo Wang, Keyuan Cheng, Yunlong Lu, Muhammad Asif Ali, Lingfeng Li, Yongyi Wang, Wenxin Li

机构 * Peking University（北京大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出统一框架，将AI生成游戏评论分为描述性、分析性和背景性三类，综述方法、数据集和评估指标，并指出未来方向。

MCBench: A Multicontext Safety Assessment Benchmark for Omni Large Language Models

MCBench：面向全能大语言模型的多上下文安全评估基准

Manh Luong, Tamas Abraham, Junae Kim, Amar Kaur, Rollin Omari, Gholamreza Haffari, Trang Vu, Lizhen Qu, Dinh Phung

机构 * Monash University（墨尔本大学） ； Defence Science and Technology Group（国防科学与技术集团） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、eess.AS

AI总结 针对现有多模态安全基准仅处理视觉输入的局限，提出MCBench基准，包含1196个跨四类安全场景的测试，要求整合多模态信息进行安全评估，揭示当前全能大语言模型在跨模态安全推理上的不足。

BRITE: A Benchmark for Reliable and Interpretable T2V Evaluation on Implausible Scenarios

BRITE：面向不可信场景的可靠可解释文本到视频评估基准

Advait Tilak, Jiwon Choi, Nazifa Mouli, Wei Le

机构 * Department of Computer Science, Iowa State University, Ames, Iowa, USA（计算机科学系，爱荷华州立大学，爱荷华州阿姆斯，美国） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；audio-visual(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.MM

AI总结 提出BRITE基准，通过人工参与协议统一不可信提示、细粒度音视频一致性评估和可解释QA评估，揭示现有模型在对象-动作绑定和音视频同步上的显著缺陷。