多模态大模型

CXR-Retrieve: Compositional Text-to-Image Retrieval in Chest Radiography

CXR-Retrieve：胸部X线摄影中的组合式文本到图像检索

Tomer Erez, Moshe Kimhi, Chaim Baskin, Ehud Rivlin

机构 * Technion – Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学） 纠错

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

AI总结 针对胸部X线检索的目标不匹配问题，提出CXR-Retrieve基准与标签感知对比微调方法，在双病理组合和否定查询的Precision@5上较CXR-CLIP分别提升8.5和22.0个百分点。

Gradient-free Task-Conditioned Retrieval for On-Device In-Context Learning

面向设备内上下文学习的无梯度任务条件检索

Xinyu Luo, Hui Liu, Yihua Shao, Junyi Yang, Arindam Basu, Haoliang Li

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出无梯度框架CoRA，实现设备内任务条件检索，无需检索器微调等操作，在多数据集及树莓派5部署中展现有效性。

Comments Under review

ANFI: Rethinking Neighbor Feature Interaction in Person Re-ID

ANFI：重新思考行人重识别中的邻居特征交互

Xulin Li, Yan Lu, Bin Liu, Jiaze Li, Qinhong Yang, Tao Gong, Qi Chu, Nenghai Yu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui Province Key Laboratory of Digital Security（安徽省数字安全重点实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对行人重识别中基于邻居方法仅依赖亲和关系、受噪声邻居影响的问题，提出ANFI方法，不仅建模亲和关系与差异关系，还用自适应加权，通过新邻域相似度导出差异关系，经噪声关系监督训练，实验证明其在多种设置下的优越性。

Comments accepted by ECCV2026

Achieving Text-based Person Retrieval with Any Granularity

实现任意粒度的基于文本的行人检索

Jialong Zuo, Hanyu Zhou, Dongyue Wu, Yongtai Deng, Mengdan Tan, Nong Sang, Changxin Gao, Xiang Bai

机构 * National Key Laboratory of Multispectral Information Intelligent Processing Technology, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院多光谱信息智能处理技术国家重点实验室） ； School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对基于文本的行人检索中查询粒度不确定问题提出新范式，构建多粒度数据集和评估基准，提出CMAM框架，通过多种策略实现粒度感知检索，实验证明其性能优于现有方法，为行人检索系统奠定基础。

Comments TPAMI-2026 Accepted Paper

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026, pp. 1-18

Distribution-Alignment Bridge for Uncertainty-Aware Text-to-Video Retrieval

用于不确定性感知文本到视频检索的分布对齐桥

Kyeongmo Chae, Jihoon Lee, Sangtae Ahn

机构 * School of Electronic and Electrical Engineering, Kyungpook National University（庆北国立大学电子与电气工程学院） 纠错

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

AI总结 研究文本到视频检索问题，提出分布对齐桥（DAB）框架，将其视为分布对齐任务，通过高斯分布建模考虑不确定性，用受扩散启发的桥和分布感知对比损失优化，在多基准测试中显著优于现有基线并提供校准排名。

Comments ECCV 2026

Not All Patches are Equal: Sampling Matters for Visible-Infrared Pre-Training

并非所有补丁都一样：可见-红外预训练中的采样很重要

Qiwei Ma, Bin Deng, Junjie Zhu, Qiangjuan Huang, Puhong Duan, Ke Yang, Xudong Kang, Shutao Li

机构 * Yuelushan Center for Industrial Innovation（岳麓山工业创新中心） ； Intelligent Game and Decision Lab（智能游戏与决策实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对可见-红外预训练，提出重要性感知采样（IAS）方法，通过从红外结构线索导出权重、学习重要性掩码及采用补丁课程学习策略调整训练重点，在多个VIS-IR基准实验中比基线有改进。

Comments 13 pages, 11 figures,

VizRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Hypergraph Visualization

VizRAG：通过超图可视化增强检索增强生成

Yanbin Wei, Yang Chen, Renling Gan, Ziru Liu, Xinyu Fu, Chun Kang, Ning Lu, Rui Liu, Yu Zhang, James Kwok

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huawei Research（华为研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在增强检索增强生成，核心方法是通过视觉线索将超图感知整合到RAG系统中，引入VizRAG支持视觉超图结构感知，实验证明该方法显著优于基线，验证了超图可视化用于RAG系统的潜力。

GUIDED Network-Agnostic Feature Initialization for Spatial Transferability in GNN-based Models

基于GNN的模型中用于空间可迁移性的引导式网络无关特征初始化

Alessandro Scalese, Santhanakrishnan Narayanan, Constantinos Antoniou

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 研究针对交通分配问题中GNN模型空间泛化差的问题，提出网络无关初始化层GUIDED，通过在虚拟链路注入需求标量属性标准化输入空间。实验表明其能提升模型性能、鲁棒性及参数效率，减少训练时间，为相关空间问题提供通用蓝图。

Enhancing Relation Modeling with Social Attributes for Social Media Popularity Prediction

利用社交属性增强关系建模以进行社交媒体人气预测

Bolun Zheng, Yuhao Luo, Wei Zhu, Ning Xu, An-An Liu, Lingyu Zhu, Canjin Wang

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

AI总结 针对社交媒体人气预测中检索准确率低的问题，提出关系增强检索增强框架RE-Rag，通过语义属性检索器和关系引导预测器，基于语义内容和社交属性建模UGC相似度，实验证明该方法在预测准确率和检索效率上优于现有方法。

GATE-3D: Geometry-Aware Test-time Adaptive Reranking for Open-Set 3D Shape Retrieval

GATE-3D：用于开放集3D形状检索的几何感知测试时自适应重排

Hao Wu, Heyi Lin, Zilin Wang, Huizai Yao, Hao Wang, Hui Xiong

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 研究针对开放集3D形状检索中几何与外观特征融合问题，提出GATE-3D轻量级查询自适应重排方法，通过捕捉模态不一致特征预测分数调整排名，实验表明该方法优于外观检索且更稳健，提升了mAP等指标，还发现线性路由在低数据时更有效。

Contrastive On-Policy Distillation

对比策略蒸馏

Jiacheng Ruan, Jun Tang, Wenzhen Yuan, Ting Liu, Shuai Bai, Dayiheng Liu, Zhibo Yang, Yuzhuo Fu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 研究提出对比策略蒸馏框架COPD，通过冻结教师模型在不同指令下对学生状态评分，以对数概率差为优势信号指导更新，减少推理长度，提升效率，且能集成到自蒸馏框架实现自对比监督。

Comments Work in progress. 15 pages, 4 figures

Dual-Edged Homogeneous-Modality Similarity: Towards Visible-Infrared Modality-Incomplete Person Re-Identification with Modality Adaptive Matching

双边同质模态相似性：迈向具有模态自适应匹配的可见-红外模态不完整行人重识别

Xin Xu, Shuhao Zhan, Wei Liu, Zheng Wang, Kui Jiang, Chia-Wen Lin

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

AI总结 研究开放世界场景下可见-红外模态不完整行人重识别问题，提出模态自适应匹配Transformer（MAMT），通过散度Transformer模块和共享Transformer模块提取特征，经模态自适应匹配模块动态融合，在新构建基准上实验，证明方法有效且具适应性。

Comments 18 pages, 7 figures

Fusion Embedding: A Unified Embedding Space for Text, Image, Video, and Audio

融合嵌入：文本、图像、视频和音频的统一嵌入空间

Abdul Basit Tonmoy, Kazi Fardinul Hoque, Md. Shahrier Islam Arham, Arman Luthra

机构 * Eximius Labs（卓越实验室） ； Wabash College（瓦贝什学院） ； Skop Intelligence Co.（斯科普智能公司） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：audio-visual(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究旨在构建文本、图像、视频和音频统一嵌入空间。提出融合嵌入家族，第一代训练参数少的连接器，第二代添加模态门控深度适配器，无需成对视听数据实现音频-图像检索，探索设计空间并公开相关资源。

Comments 23 pages, 5 figures. Models: https://huggingface.co/EximiusLabs/fusion-embedding-1-2b-preview and https://huggingface.co/EximiusLabs/fusion-embedding-2-2b-preview. Code: https://github.com/Eximius-Labs/fusion-embedding

Art Beyond Semantics: Sheaf-Informed Contrastive Learning for Multi-Relational Representations

超越语义的艺术：用于多关系表示的层状信息对比学习

Ludovica Schaerf, Antonio Purificato, Piera Riccio, Fabrizio Silvestri, Noa Garcia

机构 * University of Zurich（苏黎世大学） ； Max Planck Institute Bibliotheca Hertziana（马克斯·普朗克赫兹iana图书馆研究所） ； Sapienza University of Rome（罗马第一大学） ； Amazon（亚马逊） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； The University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对视觉语言模型丢失艺术作品多关系结构的问题，引入受层理论启发的CANVAS框架，通过多嵌入和对比损失学习关系感知多模态表示，在新基准测试中表现优于基线，证明多关系对齐在艺术理解中兼具理论与实践价值。

Comments Accepted to ECCV 2026

Automatic Hard Example Synthesis with Multi-Level Agentic Data Curation

基于多级智能数据管理的自动硬示例合成

Genglin Liu, Muye Zhang, Krishnamurthy Viswanathan, Nichole J. Hansen, Blaž Bratanič, Nathan L Clement, Shalini Ghosh, Ariel Fuxman

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 研究多模态大语言模型在内容安全审核任务中易受攻击的问题，提出自动智能红队框架，利用多智能体架构合成对抗示例，无需人工干预，提高模型鲁棒性，降低公共图像安全基准中的误报率。

Comments 23 pages; work in progress

Towards Vision-Free CIR: Attribute-Augmented Scoring and LLM-Based Reranking for Zero-Shot Composed Image Retrieval

迈向无视觉的合成图像检索：基于属性增强评分和基于大语言模型的重排的零样本合成图像检索

Ryotaro Shimada, Yu-Chieh Lin, Yuji Nozawa, Youyang Ng, Osamu Torii, Yusuke Matsui

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Kioxia Corporation（铠侠株式会社） 纠错

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

AI总结 研究如何让无视觉方法有效处理合成图像检索任务，通过属性增强混合评分和基于大语言模型的重排两项关键技术构建框架，在开放域CIRR数据集实验中优于现有零样本方法，在FashionIQ上凸显语义推理与视觉匹配权衡，消融研究验证技术有效性。

Omni-Sleep: A Sleep Foundation Model via Hierarchical Contrastive Learning of CNS-ANS Dynamics

全睡眠：一种通过中枢神经系统-自主神经系统动态分层对比学习的睡眠基础模型

Zhoujie Hou, Song Wang, Kexin Lou, Mo Wang, Chen Wei, Quanying Liu

机构 * Department of Biomedical Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学生物医学工程系） ； Omni-Intelligence（全知智能） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 介绍全睡眠模型，利用CNS/ANS划分，通过分层对比学习的三个目标进行拓扑约束表示学习，在多中心多模态PSG数据预训练后用于睡眠分期和多疾病分类，性能优于基线，凸显生理层次对睡眠表示学习的价值。

MMAgent-R$^2$: Learning to Rerank and Reject for Agentic mRAG

MMAgent-R$^2$：用于智能mRAG的重排与拒绝学习

Tao Zhang, Ziqi Zhang, Zongyang Ma, Yuxin Yang, Bing Li, Chunfeng Yuan, Kang Rong, Fengyun Rao, Jing Lyu, Weiming Hu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（中国科学院复杂系统管理与控制国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Security of Multi-Modal Information（北京多模态信息超智能安全重点实验室） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉团队） ； PeopleAI Inc.（人智公司） ； School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 针对KB-VQA中现有mRAG方法在处理视觉相似实体时的不足，提出MMAgent-R$^2$框架，集成视觉重排和主动拒绝机制，设计复合奖励函数，经GRPO训练实现联合优化，实验证明其在多任务中性能达最优。

Comments Accepted by ECCV 2026

DiCE-CIR: Direct Composition Learning for Efficient Zero-Shot Composed Image Retrieval

DiCE-CIR：用于高效零样本合成图像检索的直接合成学习

Gwang-Ho Na, Ho-Joong Kim, Seong-Whan Lee

机构 * Institute of Information & Communications Technology Planning & Evaluation (IITP)（信息通信技术规划与评估研究所（IITP）） ； Department of Artificial Intelligence, Korea University（韩国大学人工智能系） 纠错

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

AI总结 研究零样本合成图像检索问题，提出直接合成学习方法DiCE-CIR，直接组合参考图像和编辑文本预测合成查询表示，用大语言模型自动构建训练样本，训练轻量级模块，实验表明其性能优且效率高。

High-Fidelity One-Step Generative Visuomotor Policy via Recursive Correction, Frequency Consistency, and Contrastive Flow Matching

通过递归校正、频率一致性和对比流匹配实现高保真一步生成视觉运动策略

Yuran Chen, Xinye Cai, Zhonglin Gong, Yang Huang

机构 * School of Safety Science and Engineering, Anhui University of Science and Technology（安徽理工大学安全科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Digital Intelligent Technology for Unmanned Coal Mining, Anhui University of Science and Technology（安徽理工大学煤矿智能开采技术与装备国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Anhui University of Science and Technology（安徽理工大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究针对生成模型多步采样有延迟、一步加速方法有偏差等问题，提出含递归校正、频率一致性和对比流匹配三机制的框架，解决相关问题，实验显示该方法在低延迟下性能优。

Text as Illumination: Spatial Contrastive Retinex Learning for Language-guided Medical Image Segmentation

文本作为照明：面向语言引导医学图像分割的空间对比度Retinex学习

Jian Shi, Cheng Zhen, Pingping Zhang, Rui Xu, Yanan Lv, Yili Ma, Huan Bi, Haojie Li, Huchuan Lu

机构 * School of Software Technology & DUT-RU International School of Information Science and Engineering, Dalian University of Technology（大连理工大学软件学院 & 大连理工大学-俄罗斯国际信息科学与工程学院） ； School of Future Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学未来技术学院） ； Central Hospital of Dalian University of Technology（大连理工大学中心医院） ； Cancer Hospital of Dalian University of Technology（大连理工大学肿瘤医院） ； College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出TIRNet框架，将文本嵌入作为语义照明调制特征，通过Retinex启发模块和对比损失实现语言与分割的精确对齐，在MosMedData+和QaTa-COV19数据集上取得最优性能。

Comments Aceepted by MICCAI2026. More modifications may be performed

Geometry-Aware Superpixel Graph Transformer with Metadata for Skin Lesion Classification

几何感知超像素图变换器结合元数据用于皮肤病变分类

Muhammad Azeem, Tanveer Hussain, Amr Ahmed, Ardhendu Behera

机构 * Edge Hill University（埃奇希尔大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于区域的图学习框架，将病变建模为超像素图，利用几何边属性和元数据上下文节点，通过边缘感知图变换器实现多模态融合，在四个公开数据集上取得优于现有方法的分类性能。

Comments Accepted at MICCAI 2026

Fursee: Hybrid YOLO-DINOv3 Framework for Fursuit Identity Retrieval and Clustering

Fursee: 用于毛装身份检索与聚类的混合YOLO-DINOv3框架

Jundi Wu

机构 * Shandong University（山东大学） 纠错

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

AI总结 针对毛装照片人工分类成本高的问题，提出三阶段混合框架Fursee，结合YOLO检测裁剪、ArcFace优化DINOv3嵌入和DBSCAN自动聚类，在检索与聚类任务上超越GPT5.5等主流多模态模型。

Beyond Flat Labels: Level-Restricted Contrastive Learning for Hierarchical Fine-Grained Vision Classification

超越平面标签：面向层次细粒度视觉分类的层级限制对比学习

Zhiyuan Tao, Srikumar Sastry, Matthew J Thompson, Elizabeth G Campolongo, Net Zhang, Ziheng Zhang, Hilmar Lapp, Yu Su, Tanya Berger-Wolf, Nathan Jacobs, Wei-Lun Chao, Jianyang Gu

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Neuromatch ； Boston University（波士顿大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态对比学习在层次标签空间中预测不一致的问题，提出层级限制对比学习，仅在同一层级内进行对比，并采用组平衡设计，显著提升层次一致性和分类精度。

Comments Accepted to CVPR 2026 FGVC Workshop

HERO: Hypothesis-Driven Evidence Retrieval from Omics for Multi-Task Breast Cancer Analysis

HERO：基于假设驱动的组学证据检索用于多任务乳腺癌分析

Xiangyu Li, Ran Su

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学部） 纠错

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

AI总结 提出HERO框架，将组学数据作为形态学假设进行显式检索，通过稀疏通路先验和TF-IDF检索实现可审计的多模态乳腺癌分析，在TCGA-BRCA上取得多项预测任务的最优结果。

Comments 11 pages, 3 figures, Early accepted at MICCAI 2026

MeshLoom: Feed-Forward Non-Rigid Registration of Mesh Sequences

MeshLoom: 网格序列的前馈式非刚性配准

Jianqi Chen, Jiraphon Yenphraphai, Xiangjun Tang, Sergey Tulyakov, Chaoyang Wang, Peter Wonka, Rameen Abdal

机构 * KAUST Saudi Arabia（沙特阿拉伯国王科技大学） ； Snap Inc. United States of America（Snap Inc. 美国） ； Purdue University United States of America（普渡大学 美国） 纠错

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

AI总结 提出MeshLoom，一种前馈式配准网络，通过拓扑感知编码器-解码器直接重建网格序列的顶点变形，实现秒级多网格配准，并在非刚性配准任务上达到最先进水平，同时支持运动插值和网格变形。

Comments Project page: https://meshloom.github.io/

Semantics-Enhanced Retrieval-Augmented Time Series Forecasting

语义增强的检索增强时间序列预测

Shiqiao Zhou, Zipeng Wu, Holger Schöner, Edouard Fouché, IAG Wilson, Shuo Wang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究所） ； University of Montreal（蒙特利尔大学） 纠错

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

AI总结 针对非平稳性下仅靠时间序列相似性检索不足的问题，提出SERAF框架，通过双模态检索（时间序列及其自生成文本描述）联合利用历史模式，提升预测性能。

Comments Accepted to the ICML 2026 Workshop on Forecasting as a New Frontier of Intelligence

Rethinking Backdoor Adversarial Unlearning through the Lens of Catastrophic Forgetting in Continual Learning

通过持续学习中的灾难性遗忘视角重新思考后门对抗性去学习

Zhenqian Zhu, Yamin Hu, Yujiang Liu, Luping Wei, Wenbo Hou, Bin Li, Haodong Li, Wenjian Luo

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Key Laboratory of Media Security, Shenzhen University（深圳大学媒体安全深圳市重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文将后门学习与去学习建模为持续学习视角下的三阶段过程，基于灾难性遗忘机制推导完全后门去学习的必要条件，并提出盲反演-后门对抗性去学习（BI-BAU）方法，通过期望最大化算法优化最大后验目标，有效消除后门效应。

Comments Accepted by ACM CCS 2026

VietFashion: Benchmarking Sketch-Text Composed Image Retrieval for Cultural Outfits

VietFashion：面向文化服饰的草图-文本组合图像检索基准

Hoang-Nguyen Cao, Le-Hoang Bui, Dinh-Khoi Vo, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, Ho Chi Minh City, Vietnam（胡志明市理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City, Vietnam（越南国家大学胡志明市分校） 纠错

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

AI总结 提出VietFashion基准，针对越南传统服饰奥黛，结合手绘草图和文本描述进行多目标检索，揭示现有方法在细粒度文化语义和跨模态组合上的不足。

Comments ICMR 2026. Project page: https://hng0303.github.io/VietFashion

Rotate2Think: Geometric Priming via Orthogonal Rotation to Improve Language Model Reasoning

Rotate2Think：通过正交旋转进行几何提示以提升语言模型推理能力

Aditya Sharma, Christopher J. Pal, Amal Zouaq

机构 * Polytechnique Montréal（蒙特利尔综合理工学院） ； Mila - Quebec AI Institute（Mila-魁北克人工智能研究所） ； LAMA-WeST Lab（LAMA-WeST实验室） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） 纠错

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

AI总结 发现推理模型的输入嵌入与思考嵌入存在高锥度且方向非共线，提出无训练方法Rotate2Think，通过正交Procrustes分析估计旋转并注入合成思考向量，在30/32配置中提升数学、科学和代码任务准确率。