多模态大模型

PrimitiveVLA: Learning Reusable Motion Primitives for Efficient and Generalizable Robotic Manipulation

PrimitiveVLA：学习可复用的运动基元以实现高效且可泛化的机器人操作

Yutai Li, Shaohui Peng, Jiaming Guo, Di Huang, Zihao Zhang, Yuxuan Guo, Yunkai Gao, Siming Lan, Ling Li, Xing Hu, Yunji Chen

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（处理器国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； Jiangsu Key Laboratory of AI for Industries, Institute of AI for Industries, CAS（江苏人工智能工业重点实验室，人工智能工业研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Cambricon Technologies（寒武科技） ； Intelligent Software Research Center, Institute of Software, CAS（软件研究所智能软件研究中心，中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出PrimitiveVLA框架，通过将视觉-语言-动作模型从直接指令到控制映射转向以基元为中心的拆解与组装范式，利用多模态规范表示和自动化流水线，提升数据效率并实现零样本泛化。

AvAtar: Learning to Align via Active Optimal Transport

AvAtar: 通过主动最优输运学习对齐

Qi Yu, Ruizhong Qiu, Zhichen Zeng, My T. Thai, Huan Liu, Hanghang Tong

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出AvAtar框架，利用主动学习策略通过熵正则化最优输运的梯度影响量化候选点信息量，并采用伴随状态法高效求解，以提升对齐性能。

Comments Published as a conference paper at ICML 2026

Radar and Acoustic Sensor Fusion using a Transformer Encoder for Robust Drone Detection and Classification

基于Transformer编码器的雷达与声学传感器融合用于鲁棒的无人机检测与分类

Gevindu Ganganath, Pasindu Sankalpa, Samal Punsara, Demitha Pasindu, Chamira U. S. Edussooriya, Ranga Rodrigo, Udaya S. K. P. Miriya Thanthrige

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(abstract)

AI总结 针对无人机入侵安全问题，提出雷达与声学传感器融合的Transformer编码器方法，利用原始声学信号减少参数，在户外实验中优于现有技术。

Comments Accepted at IEEE 12$^{\text{th}}$~Moratuwa Engineering Research Conference 2026 (MERCon 2026)

Journal ref IEEE 12th Moratuwa Engineering Research Conference 2026 (MERCon 2026)

SeekRBP: Leveraging Sequence-Structure Integration with Reinforcement Learning for Receptor-Binding Protein Identification

SeekRBP: 利用强化学习整合序列-结构信息识别受体结合蛋白

Xiling Luo, Le Ou-Yang, Yang Shen, Jiaojiao Guan, Dehan Cai, Jun Zhang, Guoliang Xing, Yanni Sun, Jiayu Shang

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出SeekRBP框架，通过多臂老虎机策略动态采样难负例，融合蛋白质语言与结构嵌入，有效识别序列差异大的受体结合蛋白，在噬菌体宿主预测中表现优异。

Comments 7 pages, 5 figures

ECGFlowCMR: Pretraining with ECG-Generated Cine CMR Helps Cardiac Disease Classification and Phenotype Prediction

ECGFlowCMR: 利用心电图生成电影心脏磁共振的预训练助力心脏病分类和表型预测

Xiaocheng Fang, Zhengyao Ding, Guangkun Nie, Jieyi Cai, Yujie Xiao, Bo Liu, Jiarui Jin, Haoyu Wang, Shun Huang, Ting Chen, Hongyan Li, Shenda Hong

机构 * School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） ； Polytechnic Institute of Zhejiang University, Zhejiang University（浙江大学 polytechnic 院） ； Institute of Computing Technology, University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学健康数据科学国家研究院） ； Institute of Microelectronics, University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院微电子研究所） ； Department of Cardiology, Zhejiang University（浙江大学心内科部） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(abstract)

AI总结 提出ECGFlowCMR框架，通过相位感知掩码自编码器和解剖运动解耦流解决ECG与CMR的跨模态时序错配和解剖可观测性差距，生成逼真电影CMR序列，提升下游心脏病分类和表型预测性能。

Comments Accepted to KDD 2026

A deep learning framework for jointly solving transient Fokker-Planck equations with arbitrary parameters and initial distributions

一种联合求解具有任意参数和初始分布的瞬态Fokker-Planck方程的深度学习框架

Xiaolong Wang, Jing Feng, Qi Liu, Chengli Tan, Yuanyuan Liu, Yong Xu

机构 * School of Mathematics and Statistics, Shaanxi Normal University（陕西师范大学数学与统计学院） ； School of Mathematics and Statistics, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学数学与统计学院） ； MOE Key Laboratory for Complexity Science in Aerospace, Northwestern Polytechnical University（航空复杂科学教育部重点实验室，西北工业大学） ； School of Science, Xi’an University of Posts and Telecommunications（西安邮电大学理学院） ； Department of Systems and Control Engineering, Institute of Science Tokyo（东京科学大学系统与控制工程系） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(abstract)

AI总结 提出基于深度学习的伪解析概率解(PAPS)，通过单次训练同时求解任意多模态初始分布、系统参数和时间点的瞬态FPE，速度比GPU加速蒙特卡洛快四个数量级。

PCR-CA: Parallel Codebook Representations with Contrastive Alignment for Multiple-Category App Recommendation

PCR-CA: 基于对比对齐的并行码本表示用于多类别应用推荐

Bin Tan, Wangyao Ge, Yidi Wang, Xin Liu, Jeff Burtoft, Hao Fan, Hui Wang

机构 * Microsoft Suzhou China（微软苏州中国） ； Microsoft Beijing China（微软北京中国） ； Microsoft Redmond WA USA（微软雷德蒙德华盛顿州美国） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出PCR-CA框架，通过并行码本VQ-AE模块学习多类别应用的离散语义表示，结合对比对齐损失和双注意力融合，提升CTR预测，尤其对长尾应用效果显著。

Comments Accepted by KDD 2026, oral

Self-Supervised Multisensory Pretraining for Contact-Rich Robot Reinforcement Learning

面向接触丰富机器人强化学习的自监督多感官预训练

Rickmer Krohn, Vignesh Prasad, Gabriele Tiboni, Georgia Chalvatzaki

机构 * Interactive Robot Perception & Learning (PEARL) Lab, TU Darmstadt, Germany（图腾机器人感知与学习实验室，图腾施塔德大学，德国） ； Hessian.AI（海斯堡人工智能） ； Robotics Institute Germany (RIG)（德国机器人研究所（RIG）） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(abstract)

AI总结 提出MSDP框架，通过掩码自编码和跨模态预测学习多感官表示，并采用非对称架构（评论家使用交叉注意力提取动态特征，演员使用稳定池化表示）加速策略学习，在模拟和真实机器人任务中展现出鲁棒性和高效性。

Comments 8 pages, 11 figures

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, 2026, Vol. 11, No. 6, pp. 6799-6806

Domain Adapted Large Language Models for Additive Manufacturing

面向增材制造的领域自适应大语言模型

Peter Pak, Amir Barati Farimani

机构 * Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University（机械工程系，卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文通过约5000万token的小型数据集对开源大语言模型进行领域自适应预训练和指令微调，构建多模态领域自适应模型，在增材制造基准测试中达到90%以上准确率。

How Well Do Latent World Models Understand Partially Observable Safety Constraints?

潜在世界模型如何理解部分可观测的安全约束？

Matthew Kim, Kensuke Nakamura, Andrea Bajcsy

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究潜在世界模型在部分可观测安全约束下的故障模式，提出互信息度量和滚动预测度量来诊断估计间隙和预测间隙，并通过多模态监督和共形风险校准缓解问题，提高机器人操作安全性。

Comments 10 tables 5 figures

Rationale-Guided Learning for Multimodal Emotion Recognition

基于理由引导学习的多模态情感识别

Sujung Oh, Jung Uk Kim, Sangmin Lee

专题命中 其他多模态 ：MLLM(summary_cn,abstract)；multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多模态情感识别忽略人类因果推理的问题，提出理由引导学习框架，结合双加工理论与MLLM生成的理由训练模型，在IEMOCAP和MELD基准取得最优性能，且推理无额外开销。

Comments ICASSP 2026

LOCUS: Local Visual Cue Search for Enhancing Fine-Grained Perception in Multimodal Large Language Models

LOCUS: 局部视觉线索搜索增强多模态大语言模型的细粒度感知

Zhou Tao, Fang Zhang, Zewen Ding, Shida Wang, Xiaokun Sun, YongXiang Hua, Haoyu Cao, Linli Xu

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

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(summary_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出LOCUS训练框架，通过可验证的局部线索搜索代理任务，使MLLM内化细粒度证据选择，提升定位敏感视觉理解而不改变推理接口。

BigMac: Breaking the Pareto Frontier of Compute and Memory in Multimodal LLM Training

BigMac: 打破多模态大语言模型训练中的计算与内存帕累托前沿

Zili Zhang, Chengxu Yang, Shenglong Zhang, Chenyu Wang, Yufan Zhang, Tuo Dai, Zhouyang Li, Yuhong Ge, Chao Jin, Xin Jin, Yuliang Liu

机构 * Peking University（北京大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Xiaohongshu, Inc（小红书公司） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出BigMac训练流水线，通过嵌套编码器和生成器计算到LLM流水线中，同时优化计算效率和内存使用，打破帕累托前沿。

A Joint Variational Framework for Multimodal X-ray Ptychography and Fluorescence Reconstruction

多模态X射线ptychography与荧光重建的联合变分框架

Chengru Eric Zou, Elle Buser, Zichao Wendy Di, Yuanzhe Xi

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

AI总结 本文提出一种联合变分框架，整合X射线ptychography和荧光重建，通过共享空间变量解决非线性逆问题，提升稳定性和重建精度。

Comments Keywords: inverse problems, x-ray imaging science, ill-posedness, joint reconstruction. This work is sponsored by NSF DMS-2338904

EvoGuard: An Extensible Agentic RL-based Framework for Practical and Evolving AI-Generated Image Detection

EvoGuard: 一种基于代理强化学习的可扩展框架，用于实际和演化的AI生成图像检测

Chenyang Zhu, Maorong Wang, Jun Liu, Ching-Chun Chang, Isao Echizen

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） 纠错

专题命中 其他多模态 ：MLLM(summary_cn,abstract_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出EvoGuard框架，利用多模态大语言模型和非MLLM检测器，通过能力感知的动态编排机制实现高效AIGI检测，优化后无需细粒度标注，实验表明其在准确性和可扩展性上均达最优。

Comments Template changed

Lesioned Multimodal Language Models Reproduce Aphasic Picture-Naming Patterns

受损多模态语言模型再现失语症患者的图片命名模式

Yong Yang, Xiang Guan, Sophie Arheix-Parras, Saeed Ahmadi, Roger Newman-Norlund, Leonardo Bonilha, Christopher Rorden, Julius Fridriksson, Rutvik H. Desai, Srihari Nelakuditi

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究未针对临床模拟设计的通用语言模型能否再现失语症患者图片命名错误模式，通过对多模态语言模型进行扰动配置，建立定量框架再现个体失语症错误模式，表明语言模型或可成为中风后失语症患者数字替身。

Comments 15 pages, 8 figures; supplementary materials (18 pages, 6 sections) included

Persona Prompting in Multimodal Urban Perception: Descriptive Convergence and Interpretive Variation

分析多模态大语言模型代理在城市感知中生成解释的角色效应

Neemias da Silva, Matt Ratto, Myriam Delgado, Rodrigo Minetto, Daniel Silver, Thiago H Silva

机构 * Universidade Tecnologica Federal do Parana（巴西南里奥格兰德联邦技术大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 通过对比不同角色提示和无角色设置下多模态大语言模型生成的文本，发现标题描述趋同，但理由描述随社会经济和政治属性系统变化，感知标签无显著差异。

Comments 17 pages, 9 figures

MultiFair: Multimodal Balanced Fairness-Aware Medical Classification with Dual-Level Gradient Modulation

MultiFair：具有双级梯度调制的多模态平衡公平感知医学分类

Md Zubair, Hao Zheng, Grayson W. Armstrong, Lucy Q. Shen, Gabriela Wilson, Yu Tian, Xingquan Zhu

机构 * School of Computing and Informatics, University of Louisiana at Lafayette（路易斯安那州立大学拉法叶分校计算机与信息学学院） ； Louisiana Center for Health Innovation and College of Nursing & Health Sciences, University of Louisiana at Lafayette（路易斯安那州立大学拉法叶分校健康创新中心及护理与健康科学学院） ； Massachusetts Eye and Ear, Harvard Medical School（哈佛医学院马萨诸塞眼耳医院） ； Department of Computer Science, University of Central Florida（佛罗里达州立大学计算机科学系） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, Florida Atlantic University（佛罗里达Atlantic大学电子工程与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对多模态医学分类中数据模态学习不均衡和模型对特定群体不公平的问题，提出MultiFair方法，通过双级梯度调制过程动态调整训练梯度，在多数据集上评估，有效解决了上述挑战。

Comments This work has been accepted for publication in IEEE Transactions on Medical Imaging

Disentangling Perception and Reasoning in Multimodal LLMs via Reward Design

通过奖励设计解耦多模态大语言模型中的感知与推理

Omar Sharif, Eftekhar Hossain, Nikhil Singh, Patrick Ng

机构 * Department of Computer Science, Dartmouth College（达特茅斯大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Central Florida（中央佛罗里达大学计算机科学系） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 研究多模态大模型中感知与推理的瓶颈，发现感知是主要约束，并通过奖励设计提升视觉基础推理，平均提升5.56分。

Comments 24 pages, 15 Figures, 10 Tables

Dual-Uncertainty Guided Policy Learning for Multimodal Reasoning

双不确定性引导的多模态推理策略学习

Rui Liu, Dian Yu, Tong Zheng, Runpeng Dai, Zongxia Li, Wenhao Yu, Zhenwen Liang, Linfeng Song, Haitao Mi, Pratap Tokekar, Dong Yu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文汇） ； University of Maryland（马里兰大学） ； University of North Carolina（北卡罗来纳大学） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出DUPL方法，通过量化感知不确定性和输出不确定性来引导策略更新，在多个多模态推理基准上显著提升模型准确率，优于现有方法。

Correcting What You Cannot See: Credit Assignment for Perception Distillation in Multimodal Reasoners

修正不可见之缺陷：多模态推理器中感知蒸馏的信用分配

Feng Xiong, Leyan Xue, Hongyu Lin

机构 * Thinking Machines Lab（思维机器实验室） ； DeepSeek-AI（深度求索公司） 纠错

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

AI总结 该研究针对多模态推理器的感知蒸馏信用分配问题，提出感知修正蒸馏（PCD）方法，经8个基准测试，可提升不同规模模型的宏平均和结果，消融实验验证其有效性。

Sheaf-Laplacian Obstruction and Projection Hardness for Cross-Modal Compatibility on a Modality-Independent Site

sheaf-Laplacian 障碍与投影难度分析跨模态兼容性在模态无关站点

Tibor Sloboda

机构 * Faculty of Informatics and Information Technology, Slovak Technical University（斯洛伐克技术大学信息学与信息技术学院） ； aleph0 s. r. o. 纠错

专题命中 其他多模态 ：cross-modal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出统一框架分析学习表示中的跨模态兼容性，通过模态无关邻域站点和有限维实内积空间细胞sheaf，定义投影难度和sheaf-Laplacian障碍，分析两种失败模式并推导稳定性与误差界。

Comments 31 pages, 7 figures, submitted to Annals of Mathematics and Artificial Intelligence of Springer Nature, post-major revision

Visual Species Recognition with Large Multimodal Models as Post-Hoc Correctors

以大型多模态模型作为事后校正器的视觉物种识别

Tian Liu, Anwesha Basu, James Caverlee, Shu Kong

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Institute of Collaborative Innovation（协同创新研究院） 纠错

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

AI总结 研究视觉物种识别问题，比较少样本学习专家模型与大型多模态模型后发现后者虽有不足但有互补优势，进而提出事后校正框架，利用多模态提示策略提升少样本学习专家模型准确率，该框架具有通用性和有效性。

Comments website and code: https://tian1327.github.io/POC

Tuned Reverse Distillation: Enhancing Multimodal Industrial Anomaly Detection with Crossmodal Tuners

调谐反向蒸馏：使用跨模态调谐器增强多模态工业异常检测

Xinyue Liu, Jianyuan Wang, Biao Leng, Shuo Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of Intelligent Bionic Unmanned Systems, Ministry of Education（教育部智能仿生无人系统重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文针对多模态工业异常检测问题，提出基于多分支设计的调谐反向蒸馏方法，通过为各模态设独立分支及设计跨模态调谐器，增强模态交互，能更精细检测异常，实验验证其在多模态异常检测和定位上达最优性能。

Comments Accepted by TMM

DetPO: In-Context Learning with Multi-Modal LLMs for Few-Shot Object Detection

DetPO：基于多模态大语言模型的上下文学习用于少样本目标检测

Gautam Rajendrakumar Gare, Neehar Peri, Matvei Popov, Shruti Jain, John Galeotti, Deva Ramanan

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Roboflow 纠错

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出DetPO，一种无需梯度的测试时优化方法，通过最大化少样本视觉训练示例上的检测精度并校准预测置信度，优化文本提示，提升多模态大语言模型在少样本目标检测中的性能。

Comments This work has been accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026. Project Page: https://ggare-cmu.github.io/DetPO/

Hellinger Multimodal Variational Autoencoders

Hellinger多模态变分自编码器

Huyen Vo, Isabel Valera

机构 * Department of Computer Science, Saarland University（萨尔兰大学计算机科学系） ； MPI-SWS, Saarland Informatics Campus（萨尔兰信息学校区Max Planck研究所） 纠错

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

AI总结 提出基于Hellinger距离的矩匹配近似方法HELVAE，避免子采样，在多模态变分自编码器中实现更优的生成一致性与质量权衡。

Comments Accepted at AISTATS 2026. Camera-ready version

MLaGA: Multimodal Large Language and Graph Assistant

MLaGA: 多模态大语言与图助手

Dongzhe Fan, Yi Fang, Jiajin Liu, Djellel Difallah, Qiaoyu Tan

机构 * New York University（纽约大学） ； New York University Shanghai（纽约大学上海） ； New York University Brooklyn（纽约大学布鲁克林） ； Virginia Polytechnic Institute and State University（弗吉尼亚理工大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克） 纠错

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

AI总结 提出MLaGA模型，通过结构感知多模态编码器和指令微调，将大语言模型扩展到多模态图数据，在监督和迁移学习任务中优于基线方法。

Multimodal Fragmentation of All-Heavy Pentaquarks: Uncertainty-Aware Predictions for Hadron Colliders

所有重子五夸克的多模碎片化：用于强子对撞机的不确定性感知预测

Francesco Giovanni Celiberto

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 本文提出考虑不确定性的主导功率碎片化描述，用于研究强子对撞机中所有charm五夸克态的碎片化，构建多模碎片函数集PQ5Q1.1，结合微扰与非微扰不确定性，优化初始尺度输入以描述多夸克和双夸克产生机制，并应用于HL-LHC及未来FCC。

Comments 51 pages, 9 figures, 1 table, 264 references, version published in Phys. Rev. D. One novel set of multimodal (direct multicharm and diquark-like initial-scale inputs) PQ5Q1.1 NLO collinear fragmentation functions. Includes F-MHOU and F-NPWF uncertainty replicas, threshold-aware HF-NRevo DGLAP evolution, and LHAPDF release at https://github.com/FGCeliberto/Collinear_FFs

Topology and criticality in non-Hermitian multimodal optical resonators through engineered losses

通过可控损耗实现非厄米多模光学谐振器中的拓扑与临界性

Elizabeth Louis Pereira, Hongwei Li, Andrea Blanco-Redondo, Jose L. Lado

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 本研究提出多模非厄米晶格模型，证实其可呈现拓扑模式与临界性，分析其对损耗波动等的鲁棒性，发现可通过外部规范场调控局域化特性，为可控非厄米拓扑设计提供新策略。

Quantitative Multi-Modal Optical Coherence Photoacoustic Elastography

定量多模态光学相干光声弹性成像

Ekaterina Sherina, Lisa Krainz, Wolfgang Drexler, Otmar Scherzer

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(title,abstract)

AI总结 提出结合光学相干断层扫描（OCT）和光声断层扫描（PAT）的多模态弹性成像框架，通过混合反演算法融合互补信息，在硅胶体模上实现更高信噪比和更准确的刚度估计。

Comments 10 pages, 10 figures, 2 tables