多模态大模型

Pharmacogenomic Knowledge Graph Augmentation for Graph Neural Network-Based Drug-Drug Interaction Prediction

基于图神经网络的药物相互作用预测的药理基因组学知识图谱增强

Juergen Dietrich

机构 * AI Solutions Berlin 纠错

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

AI总结 本研究通过整合PharmGKB的药理基因组学先验知识（CYP酶注释）作为特征向量，增强图神经网络在药物相互作用预测中的性能，在配对数据划分下显著提升DDI类型分类，但未能突破信息天花板。

Comments 13 pages

Advanced Flood Prediction with Physics-Guided Deep Learning: Combining UNet, FNO, and SAR/Optical Imagery

基于物理引导深度学习的先进洪水预测：结合UNet、FNO与SAR/光学影像

Tewodros Syum Gebre, Jagrati Talreja, Leila Hashemi-Beni

机构 * National Center for Atmospheric Research (NCAR)（国家大气研究中心） 纠错

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

AI总结 提出物理引导深度学习框架，融合多模态遥感与浅水方程约束，通过UNet-FNO混合架构实现高精度洪水预测，IoU达0.82，F1达0.90。

Comments This paper has been accepted for publication in the Proceedings of the IEEE Radar Conference (RadarConf 2026). The final authenticated version will be available through IEEE Xplore

Fusing UI Structure & Semantics for Feature-Oriented App Screen Retrieval & Clustering

融合UI结构与语义的面向特征的应用屏幕检索与聚类

Arun Krishna Vajjala, Yanfu Yan, Ajay Krishna Vajjala, Shrunal Pothagoni, Denys Poshyvanyk, Kevin Moran

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(abstract)

AI总结 该研究针对UI编程中代码与图形表示的抽象鸿沟，提出多模态神经符号嵌入技术FRAME，在三项基准测试中提升了屏幕检索与聚类的性能，可增强自动化UI设计与测试工具。

Comments 12 pages, 8 figures, 6 tables. Accepted at the 42nd IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026), Benevento, Italy

Engineering Nanodiamonds for Quantum Sensing: Material Constraints at the Nanoscale

用于量子传感的纳米金刚石工程：纳米尺度下的材料约束

Ashutosh Rathi, Keisuke Oshimi, Kento Sasaki, Kensuke Kobayashi, Yutaka Shikano, Oliver Benson, Tim Schröder, Shery L. Y. Chang, Masazumi Fujiwara

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 该研究聚焦纳米金刚石中氮-空位中心的材料约束机制，提出缓解策略，推动其作为移动量子传感器在生物传感与纳米尺度科学中的可靠应用。

Comments Published in ACS Nano under CC-BY 4.0

Journal ref ACS Nano 20, 17143 (2026)

An Internet for the KV Cache: Rethinking Classical Infrastructure Boundaries in the LLM Inference Age

面向KV缓存的互联网：在大语言模型推理时代重新思考经典基础设施边界

Siddhant Ray, Nick Feamster, Junchen Jiang

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(abstract)

AI总结 该研究提出面向KV缓存的互联网愿景，主张跨云与数据中心解耦计算与KV缓存存储，将KV缓存管理作为内容分发系统，以最小化大语言模型推理的延迟与成本。

AgenTag: Attribution of AI Coding Agents from Behavioral Fingerprints

AgenTag：基于行为指纹的AI编码智能体归因

Taher A. Ghaleb

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出多模态框架AgenTag，基于PR的文本、行为等模态，结合监督对比学习实现开放世界AI编码智能体归因，在AIDev数据集上取得良好效果，且发现归因主要依赖PR描述和提交消息等行为指纹。

GARDRec: Decision-Level Graph Grounding for Large Language Model Recommendation

GARDRec：面向大语言模型推荐的决策级图接地方法

Yong Wang, Hongliang Sun, Jinlan Liu, Hua Zhang, Dianbo Sui, Dianhui Chu, Zhiying Tu

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文针对现有图增强型LLM推荐器排序决策受用户-物品关系约束弱的问题，提出GARDRec框架，通过图接地技术提升下一项推荐的候选排序性能，经实验验证其优于代表性基线。

Comments 18 pages, 2 figures

Rethinking CD: A Reproducibility Study and Extension on the Ineffectiveness of Contrastive Decoding at Mitigating Object Hallucinations in MLLMs

重新思考对比解码：关于多模态大语言模型中对比解码在减轻对象幻觉方面无效性的可重复性研究与扩展

Arnav Bendre, Guneesh Gupta, Kavish Grover, Chayan Aggarwal, Shreyansh Modi

机构 * Indian Institute of Technology, Roorkee（印度理工学院鲁尔基分校） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究多模态大语言模型中对比解码减轻对象幻觉的有效性，通过重现和扩展相关研究，进行多实验验证其在不同数据集上效果，发现其带来的改善常是虚假的，挑战了当前策略有效性，推动更可靠方法开发。

Comments 32 pages, 9 Figures, submitted to TMLR

CHaystack: Benchmarking Chinese Document Retrieval and VQA

CHaystack：中文文档检索与视觉问答基准测试

Hanxi Li

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文介绍了CHaystack中文文档检索与视觉问答基准测试，涵盖四类文档。提出CDocRAG系统，用VLM相关性过滤器验证文档图像。评估开源模型发现Qwen系列在文本丰富文档表现佳，中文大规模DocumentVQA在文本编码方面有挑战，仍需改进。

EGR: Embedding-Native Generative Retrieval with a Shared LLM

EGR：使用共享语言模型的嵌入原生生成式检索

Xiaodong Liu, Congfei Zhang, Hsiang-wei Chao, Siman Wang, Tong Zhao, Xiao Bai, Vincent Zhang, Jingxiao Ma, Zhe Liu, Wenfeng Zhuo, Zichu Li, Jitin Krishnan, Yunzhi Zhou, Yajun Wang, Jinchao Li, Yu Zhang

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究针对生成式检索在推荐和广告系统中的问题，提出EGR框架，利用共享语言模型在同一嵌入空间学习项目与用户表示，经联合对比训练，在多场景评估中表现出色，提升了转化率，简化了系统设计。

Comments Accepted to RecSys 2026

Post Completeness in Conditional Logic

条件逻辑中的波斯特完全性

Giuliano Rosella, Yale Weiss

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文系统研究某些基本条件逻辑的波斯特完全扩张，确定了正则和正规的此类逻辑，证明相关嵌入定理类似结论，还表明某些基本条件逻辑有不可数多个扩张，其在条件规则下闭包放宽，对条件逻辑格结构及多模态逻辑有启示。

HCPG-Flow:Hierarchical Contact-Progress Guidance for Flow-Policy Robot Manipulation

HCPG-Flow：用于流策略机器人操作的分层接触进展引导

Guanghu Xie, Mingxu Li, Shuo Zhang, Yonglong Zhang, Yifan Yang, Yang Liu, Zongwu Xie, Baoshi Cao

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Systems, Harbin Institute of Technology（机器人技术与系统国家重点实验室，哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究机器人操作流策略中动作选择问题，提出HCPG-Flow方法，通过分层、以对象为中心的接触进展引导增强SAC-Flow，在模拟和物理任务中提高成功率，减少完成时间。

Safe responses matter: Output-aware safety guardrail mitigate over-refusal in MLLMs

安全响应很重要：输出感知安全护栏减轻多模态大语言模型中的过度拒绝

Jiayi Li, Kun Zhan

机构 * Lanzhou University（兰州大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究多模态大语言模型安全机制权衡问题，提出输出感知安全护栏范式，通过在模型隐藏状态空间预测及多实例对比学习训练分类器，减少过度拒绝，匹配安全性能，保留模型效用与安全能力。

Comments Accepted to ECCV 2026!

PIT-SUN: A Deployable Empirical Marginal Transform Framework with Expectation-Consistent Recovery for Regression in Recommender Systems

PIT-SUN：一种可部署的经验边际变换框架，用于推荐系统中的回归，具有期望一致恢复

Mingyu Zhao, Zhaohan Li, Zhenxiong Miao, Xu Zhang, Dewei Leng, Yanan Niu, Kun Gai

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 针对推荐系统中估计原始空间条件期望的问题，提出PIT-SUN框架，通过经验边际表定义相关内容，应用乘法SUN恢复估计期望，实验表明该方法在多方面有提升且部署开销小。

Canopy: A Heterograph Foundation Model for Metabolic Engineering

Canopy：用于代谢工程的异构图基础模型

Jake Bowden, Laurence Legon, Satnam Surae

机构 * an in-house laboratory information management system (LIMS)（一个内部实验室信息管理系统（LIMS）） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(abstract)

AI总结 代谢工程中设计高产微生物菌株有挑战，Canopy异构图基础模型集成多数据源成知识图谱，用特定模型编码特征，经自监督目标预训练，在发酵滴度预测任务中表现优于基线。

Comments Accepted at ICML GenBio Workshop 2026 https://openreview.net/forum?id=H8bvgKoT7j

M2Note: Continual Evolution of Vision Language Models via Mistake Notebook Learning

M2Note: 通过错误笔记本学习实现视觉语言模型的持续演化

Haiwen Li, Jing Tang, Rui Chen, Lei Sun, Xiangxiang Chu

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出M2Note，一种无需训练的持续演化框架，通过将失败轨迹转化为可编辑的笔记，利用多模态检索增强生成在推理时引导模型，避免重复错误，并在多个基准上提升性能。

Physics-Informed Modeling for Wood Thermal Analysis and Prediction

木材热分析与预测的物理信息建模

Jingren Xie, Alex John Buckthal, Ryan Anthony O'Connor, Isak Worre Foged, Dim P. Papadopoulos

机构 * Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； Pioneer Centre for AI（人工智能先锋中心） ； The Royal Danish Academy（丹麦皇家艺术学院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出物理信息深度学习框架，集成偏微分方程预测木材像素级热响应，通过软惩罚和硬编码两种方式嵌入物理知识，在三种真实木材数据集上优于纯数据驱动方法。

TactSpace: Learning a Physics-enriched Shared Latent Space for Tactile Sim-to-Real Transfer

TactSpace: 学习富含物理信息的共享潜在空间以实现触觉模拟到现实的迁移

Arunim Joarder, Arjun Bhardwaj, René Zurbrügg, Mayank Mittal, Florin Püntener, Sira Bielefeldt, Cosmin Roman, Vaishakh Patil, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zürich（瑞士苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室） ； Micro- and Nanosystems Lab, ETH Zürich（瑞士苏黎世联邦理工学院微纳系统实验室） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； NVIDIA（NVIDIA公司） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(abstract)

AI总结 提出多模态表示学习框架TactSpace，通过共享潜在空间对齐异构触觉模态，实现零样本模拟到现实迁移，在力预测和形状重建任务中分别降低误差16.7%和45.8%。

Comments 9 pages, 6 figures, 4 tables, accepted into IROS 2026

Contextualizing Biological Language Models across Modalities via Logit-Space Contrastive Alignment

跨模态生物学语言模型的逻辑空间对比对齐

Yanjun Shao, Yundi Chen, Yashvi Patel, Aurelien Pelissier, María Rodríguez Martínez

机构 * Biomedical Informatics and Data Science, Yale School of Medicine（耶鲁医学院生物医学信息学与数据科学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：cross-modal(abstract)

AI总结 提出LOGICA框架，在输出逻辑空间进行对比学习，通过门控跨模态适配器保留预训练似然接口，实现跨不同词汇表模型的上下文条件预测，在蛋白质-配体结合、TCR-肽活性和药物耐药性预测任务上超越现有方法。

Robust Neural Tucker Factorization with Bias Correction and Adaptive Initialization

鲁棒神经Tucker分解：偏差校正与自适应初始化

Yuchao Su, Yixin Ran

机构 * School of Computer Science and Engineering, Chongqing University of Science and Technology（重庆科技大学计算机科学与工程学院） ； College of Computer and Information Science, School of Software, Southwest University（西南大学计算机与信息科学学院 软件学院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(abstract)

AI总结 提出KaBiN模型，结合Kaiming初始化和偏差校正，解决高维不完全张量补全中初始化不当和偏差缺失导致的优化不稳定问题。

Comments 9 pages,3 figures, 106 conferences

Bayesian Networks with Latent Time Embedding for Stage-Aware Causal Modeling of Alzheimer's Disease Progression

具有潜在时间嵌入的贝叶斯网络用于阿尔茨海默病进展的阶段感知因果建模

Nguyen Linh Dan Le

机构 * Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative（阿尔茨海默病神经影像学倡议） ； Open Access Series of Imaging Studies（开放获取影像学研究系列） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出BN-LTE框架，结合贝叶斯网络与潜在时间嵌入，利用AT(N)级联约束建模AD进展，在ADNI数据上优于基线，并识别出淀粉样蛋白敏感性的中期伪时间窗口。

Comments 7 pages, 5 figures

Learning Object Manipulation from Scratch via Contrastive Interaction

通过对比交互从零开始学习物体操作

Tongle Shen, Caleb Chuck, Fan Feng, Biwei Huang

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(abstract)

AI总结 针对对比强化学习在交互密集操作任务中表现不佳的问题，提出交互加权重采样方法，通过保留模式边界提升多模态分段非线性可达性表示，在仿真和真实机器人空气曲棍球任务中取得显著改进。

LongRTL: Graph-Similarity-Guided LLM-driven Long Context RTL Optimization

LongRTL：基于图相似性的LLM驱动的长上下文RTL优化

Yuyang Ye, Che-Kuan Shen, Xiangfei Hu, Yuchen Liu, Shuo Yin, Xufeng Yao, Bei Yu, Tsung-Yi Ho

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(abstract)

AI总结 提出一种基于图相似性的LLM驱动RTL优化框架，通过分区、优化和重构三个智能体解决长上下文RTL代码的优化问题。

Comments 7 pages, 6 figures, 5 tables, conference