多模态大模型

Dual Latent Memory in Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation

用于机器人操作的视觉-语言-动作模型中的双潜记忆

Hongyu Qu, Jianzhe Gao, Xiaobin Hu, Shaohuan Yang, Xinlei Yu, Rui Yan, Wenguan Wang, Xiangbo Shu, Shuicheng Yan

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对主流VLA模型处理长期任务的不足，提出LaMem-VLA框架，通过四个协调组件将历史经验重构为潜记忆令牌并与VLA推理直接交织，实现在同一潜空间处理历史经验，经实验验证该框架具有优越性。

Comments Project page: https://github.com/quhongyu/LaMem-VLA

Creativity from Friction: Human-AI Interaction for Exploratory Structural Design

摩擦产生创造力：用于探索性结构设计的人机交互

Ricardo Maia Avelino, Rita Sevastjanova, Tom Van Mele, Philippe Block, Mennatallah El-Assady

机构 * Block Research Group, Department of Architecture, ETH Zurich（建筑系，苏黎世联邦理工学院） ； IVIA Lab, Department of Computer Science, ETH Zurich（计算机科学系，苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 探讨当前生成式AI目标与结构设计师等创作者需求的偏差，提出允许受限人机共同创作的系统设计维度，通过试点设计界面和专家研究，展示其对设计空间探索的支持及设计师看法。

Comments Accepted at ICML 2026, Workshop on Human-AI Co-Creativity

LEMUR 2: Unlocking Neural Network Diversity for AI

LEMUR 2：释放人工智能的神经网络多样性

Tolgay Atinc Uzun, Waleed Khalid, Saif U Din, Sai Revanth Mulukuledu, Akashdeep Singh, Chandini Vysyaraju, Raghuvir Duvvuri, Avi Goyal, Yashkumar Rajeshbhai Lukhi, Muhammad A. Hussain, Krunal Jesani, Usha Shrestha, Yash Mittal, Roman Kochnev, Pritam Kadam, Mohsin Ikram, Harsh R. Moradiya, Alice Arslanian, Dmitry Ignatov, Radu Timofte

机构 * University of Würzburg（维尔茨堡大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LEMUR 2旨在释放神经网络多样性，通过统一生成、评估和部署管道，利用多种方式生成超14000个不同架构及大量训练记录，采用特定管道进行自动部署和延迟基准测试，涵盖多模态任务，为LLM微调提供数据基础，推动相关新兴范式发展。

Comments 10 pages, 9 figures, 1 table

A Good Initialization is All You Need for Faithful Visual Attribution

忠实视觉归因只需一个良好的初始化

Zihan Gu, Jiayu Wang, Hua Zhang, Yue Hu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究忠实视觉归因中掩码优先问题，介绍CoPAIR和TRACE两种仅向前方法，用于构建紧凑的top-k证据掩码。在多个模型和任务上实验，初始化搜索方法达新前沿，TRACE+贪心在多模态语言模型归因中表现优，直接的TRACE掩码有高修复率。

VaseMuseum: Digital Intelligent Museum for Ancient Greek Pottery

花瓶博物馆：古希腊陶器数字智能博物馆

Jiazi Wang, Nonghai Zhang, Qiushi Xie, Zeyu Zhang, Yufeng Chen, Yang Zhao, Ling Shao, Hao Tang

机构 * 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） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Department of Computer Science and Information Technology, La Trobe University（拉筹伯大学计算机科学与信息技术系） ； UCAS-Terminus AI Lab, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学UCAS-Terminus人工智能实验室） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对古希腊陶器文化遗产领域中视觉语言模型面临的挑战，提出轻量级模块化多模态智能体框架花瓶博物馆，结合虚拟博物馆与花瓶智能体，经多模态感知等操作，提高引用有效性，减少幻觉并产生更中立答案。

Comments Code: https://github.com/AIGeeksGroup/VaseMuseum. Website: https://aigeeksgroup.github.io/VaseMuseum

Cross-Contextual Vision-Language Adaptation with LoRA for Personalized Severe Adverse Event Detection in Clinical Wound Monitoring

基于LoRA的跨上下文视觉语言适配用于临床伤口监测中的个性化严重不良事件检测

Aditi Naiknaware, Jian Sun, Aminreza Khandan, Shengyang Huang, Sean Dow, Bijan Najafi, Salimeh Sekeh

机构 * San Diego State University（圣地亚哥州立大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对临床伤口监测中严重不良事件检测问题，提出基于双流LoRA框架及跨上下文融合机制的多模态框架，结合多种方法识别个性化严重不良事件并捕捉愈合动态，在相关实验中展现良好性能。

Solve the Missing First Step: Can VLMs Standardize Raw Heterogeneous Medical Data?

解决缺失的第一步：视觉语言模型能否标准化原始异构医学数据？

Xin Chen, Dongliang Xu, Cunhao Zhu, Xudong Luo, Haoyang Lyu, Xiaoxiao Sun, Serena Yeung-Levy, Yue Yao

机构 * Shandong University（山东大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究视觉语言模型应用于医学AI时原始医学数据标准化问题，通过构建基准测试，让模型处理原始数据集文件夹，评估其多种能力，发现即使最佳模型端到端成功率也低，凸显该环节是医学AI诊断关键瓶颈。

Comments 16 pages, 7 figures

TrustCLIP: Learning Private Visual Features via Adversarial Reconstruction

TrustCLIP：通过对抗性重建学习隐私视觉特征

Nikos Athanasiou, Ilya A. Petrov, Angela Yao, Shugao Ma, Eric Sauser, Edoardo Remelli, Shreyas Hampali, Johannes Schönberger, Fadime Sener, Bugra Tekin

机构 * Meta ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究视觉和视觉语言模型中视觉特征隐私问题，提出TrustCLIP框架，以特征条件生成器为隐私对手，优化编码器特征与下游模块投影，降低生成式反演保真度并保持下游任务性能。

Comments https://atnikos.github.io/trustclip/

DynFly: Dynamic-Aware Continuous Trajectory Generation for UAV Vision-Language Navigation in Urban Environments

DynFly: 面向城市环境无人机视觉语言导航的动态感知连续轨迹生成

Wen Jiang, Hanfang Liang, Li Wang, Kangyao Huang, Wang Xu, Wei Fan, Jinyuan Liu, Shaoyu Liu, Hongwei Duan, Bin Xu, Xiangyang Ji, Huaping Liu

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出DynFly框架，通过B样条控制点空间表示和Spline-DiT生成器，结合无人机动态感知监督，将高层导航意图转化为连续可执行轨迹，显著提升导航性能和轨迹质量。

Comments 34 pages, 9 figures

Perceive-to-Reason: Decoupling Perception and Reasoning for Fine-Grained Visual Reasoning

感知到推理：解耦感知与推理用于细粒度视觉推理

Hongxing Li, Xiufeng Huang, Dingming Li, Wenjing Jiang, Zixuan Wang, Haolei Xu, Hanrong Zhang, Haiwen Hong, Longtao Huang, Hui Xue, Weiming Lu, Jun Xiao, Yueting Zhuang, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Perceive-to-Reason (P2R)框架，将细粒度视觉推理解耦为感知和推理两阶段，并引入PRA-GRPO强化学习策略，在多个高分辨率基准上显著提升性能。

Comments Code: https://github.com/ZJU-REAL/Perceive-to-Reason

Towards High-Resolution Visual Perception via Hierarchical Entity Exploration

通过层次化实体探索实现高分辨率视觉感知

Ziyu Ma, Shidong Yang, Yuxiang Ji, Yiming Hu, Tongwen Huang, Yong Wang, Jianfei Cai, Xiangxiang Chu

机构 * AMAP, Alibaba Group, China（阿里巴巴集团高德地图，中国） ； Monash University, Australia（莫纳什大学，澳大利亚） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出无训练、模型无关的层次化实体探索框架HEE，通过动态查询引导、双评分机制和置信度回溯，解决高分辨率图像中细粒度细节丢失问题，在多个基准上超越现有方法。

Comments Accepted by ECCV2026

Selective Test-Time Debiasing for CLIP via Reward Gating

通过奖励门控实现CLIP的选择性测试时去偏

Jaeho Han, Jisoo Yang, Hyeondong Woo, Mingyu Jeon, Sunjae Yoon, Junyeong Kim

机构 * Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University（中央大学人工智能系） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出基于强化学习的测试时自适应框架RG-TTA，根据输入对偏见的敏感性选择性应用去偏，在减少偏见的同时保持零样本性能。

Comments 15 pages, 7 figures, 11 tables

AMALIA-VL: A Native European Portuguese Open-Source Vision and Language Model

AMALIA-VL: 一个原生欧洲葡萄牙语开源视觉与语言模型

Diogo Glória-Silva, João Cardeira, Manuel Letras da Luz, Afonso Simplício, Gonçalo Vinagre, Diogo Tavares, Rafael Ferreira, Inês Calvo, Inês Vieira, David Semedo, João Magalhães

机构 * NOVA School of Science and Technology（NOVA科学与技术学校） ； NOVA LINCS 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对欧洲葡萄牙语缺乏开源多模态模型的问题，提出AMALIA-VL，通过三阶段训练和葡萄牙语中心数据混合，建立强基线并开源所有资源。

Rethinking the Role of Feature Engineering and Learning Strategies in Few-Shot Hidden Emotion Recognition

重新思考特征工程与学习策略在少样本隐藏情感识别中的作用

Xiaochuan Guo, Jihao Gu, Haixu Liu, Yuxin Liu, Qi Wang, Yufei Wang, Fei Wang, Kun Li, Dan Guo

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beijing QBoson Quantum Technology Co., Ltd.（北京量子芯光科技有限公司） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； United Arab Emirates University（阿拉伯联合酋长国大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出跨注意力机制与多实例学习框架，利用多源特征（2D/3D骨架、面部Blendshapes、DINOv2/v3、X-CLIP、Gemini）解决长视频中弱稀疏隐式情感识别，在IJCAI挑战赛Track 3中获第一名。

Improving Reasoning in Vision-Language Models via Perception Verified Self-Training

通过感知验证自训练提升视觉-语言模型的推理能力

Sourabh Sharma, Sonam Gupta, Sadbhawna

机构 * Malaviya National Institute of Technology Jaipur（马拉维亚国家理工学院斋浦尔分校） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出感知验证自训练框架，通过解耦感知与推理的CoT模板和无监督评估方法PerceptEval，结合两阶段课程学习，提升视觉-语言模型在视觉推理中的准确性并减少幻觉。

Comments Accepted at The European Conference on Computer Vision 2026

Vision-Default, Prior-Override: Causal Mechanisms of Perception-Knowledge Conflict in Vision-Language Models

视觉默认，先验覆盖：视觉-语言模型中感知-知识冲突的因果机制

Niclas Lietzow, Danielle Bitterman, Carsten Eickhoff, William Rudman, Michal Golovanevsky

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 通过激活修补和消融实验，发现VLM中视觉默认激活，而先验知识依赖少量因果注意力头（2.5-4.8%），形成不对称因果结构。

Comments 14 pages, 11 figures, 8 tables

CheXanatomy: Anatomy-Aware Vision-Language Modeling for Chest Radiographs

CheXanatomy: 面向胸部X光片的解剖感知视觉-语言建模

Sergios Gatidis, Curtis Langlotz, Christian Bluethgen

机构 * Stanford Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging, Stanford University（斯坦福大学医学与影像人工智能中心） ； Department of Radiology, Stanford University（斯坦福大学放射学系） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CheXanatomy框架，通过自回归令牌空间监督将解剖知识融入预训练视觉-语言模型，实现解剖分割，在合成和真实X光片上性能媲美U-Net，并提升域迁移鲁棒性和样本效率。

Disease-Centric Vision-Language Pretraining with Hybrid Visual Encoding for 3D Computed Tomography

面向3D计算机断层扫描的疾病中心视觉语言预训练与混合视觉编码

Bowen Shi, Weiwei Cao, Ruifeng Yuan, Wanxing Chang, Wenrui Dai, Hongkai Xiong, Ling Zhang, Jianpeng Zhang

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hupan Lab, 310023, Hangzhou, China（虎扑实验室，杭州，中国） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学，中国） ； Zhejiang University, China（浙江大学，中国） ； Fudan University, China（复旦大学，中国） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种结合CNN-ViT混合编码器、疾病级对比学习和诊断感知提示的视觉语言预训练框架，在CT-RATE和Rad-ChestCT上取得最优性能，并提升零样本诊断可靠性。

Comments ICML 2026

Are We There Yet? Exploring the Capabilities of MLLMs in Assistive AI Applications

我们到了吗？探索多模态大语言模型在辅助人工智能应用中的能力

Shayon Dasgupta, Avijit Dasgupta, C. V. Jawahar

机构 * IIT BHU India（印度理工学院瓦拉纳西校区） ； CVIT, IIIT Hyderabad India（印度海得拉巴国际信息技术学院计算机视觉与信息技术中心） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文通过真实世界任务评估多模态大语言模型在辅助AI中的表现，开发NetraLink系统收集基准数据，揭示其优势与局限。

Jolia: Concept-Level Vision-Language Alignment for 3D CT Contrastive Learning

Jolia: 用于3D CT对比学习的概念级视觉-语言对齐

Julien Khlaut, Charles Corbière, Baptiste Callard, Amaury Prat, Leo Butsanets, Antoine Saporta, Théo Danielou, Leo Machado, Korentin Le Floch, Tom Boeken, Pierre Manceron, Corentin Dancette

机构 * Raidium ； Department of Vascular and Oncological Interventional Radiology, Hôpital Européen Georges Pompidou, AP-HP（欧洲乔治·蓬皮杜医院血管与肿瘤介入放射科，AP-HP） ； Faculté de Santé, Université Paris-Cité（巴黎西岱大学健康学院） ； HEKA, INRIA（HEKA，法国国家信息与自动化研究所） ； Imaging Department, Fondation Ophtalmologique Adolphe de Rothschild（阿道夫·罗斯柴尔德眼科基金会影像科） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ConQuer方法，通过概念查询将报告拆分为特定概念部分，学习交叉注意力查询以匹配图像特征，实现概念级对齐，在胸部与腹部CT上训练的Jolia模型在多项任务中超越CLIP基线。

ActiveScope: Actively Seeking and Correcting Perception for MLLMs

ActiveScope: 主动寻求和纠正MLLMs的感知

Yajing Wang, Chao Bi, Junshu Sun, Shufan Shen, Zhaobo Qi, Shuhui Wang, Qingming Huang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； State Key Lab of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，北京，中国） ； Harbin Institute of Technology (Weihai)（哈尔滨工业大学（威海）） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ActiveScope框架，通过语义锚点定位和干扰抑制细化模块，解决MLLMs在高分辨率图像中的细粒度感知问题，在V* Bench上达到96.34%准确率。

Comments ICML 2026

HANCLIP: A Family of Hyperbolic Angular Negation Vision Language Models

HANCLIP：双曲角否定视觉语言模型系列

Hoang-Bao Le, Aiden Durrant, Thai Son Mai, Binh T. Nguyen, Liting Zhou, Cathal Gurrin

机构 * ADAPT Centre Dublin City University, Ireland（爱尔兰都柏林城市大学ADAPT中心） ； University of East Anglia Norwich, UK（英国东英吉利大学） ； Queen’s University Belfast Belfast, UK（英国贝尔法斯特女王大学） ； University of Science Vietnam National University Ho Chi Minh City, Vietnam（越南胡志明市国家大学理科大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对视觉语言模型对否定语义脆弱的问题，提出HANCLIP系列，通过双曲空间和角度三元组目标重构嵌入空间，在20K数据上训练，增强否定敏感性同时保持预训练表示，在NegBench等基准上取得一致提升。

Unmasking LAION-5B: Age, Gender, Race, and Emotion Biases in Large-Scale Image Datasets

揭开LAION-5B的面纱：大规模图像数据集中的年龄、性别、种族和情感偏见

Iris Dominguez-Catena, Daniel Paternain, Mikel Galar

机构 * Institute of Smart Cities (ISC), Department of Statistics, Computer Science and Mathematics（智能城市研究所（ISC），统计、计算机科学与数学系） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究利用FairFace、DeepFace和Emo-AffectNet模型分析LAION-5B数据集中的年龄、性别、种族和情感偏见，发现年轻白人男性过度代表，少数族裔和中老年女性不足，以及情感与人口属性的刻板关联。

Comments Published as a paper at 3rd DATA-FM workshop @ ICLR 2026, Brazil

4DVLT: Dynamic Scene Understanding with Worldline-Centered Vision-Language Tracking

4DVLT：以世界线为中心的视觉-语言跟踪动态场景理解

Chaoyue Li, Boxue Yang, Shengyao Zhou, Haoyang Wu, Rui Qian, Linfeng Zhang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出世界线为中心的4D动态场景理解任务4DVLT及基准Instruct-4D，通过图条件世界线推理方法4DTrack实现指令跟踪，在指标上超越基线19.62点。

GTA-Net: Cooperative Game Theory for Vision-Language Alignment in Chest X-Ray Report Generation

GTA-Net：合作博弈论在胸部X光报告生成中的视觉-语言对齐

Saif ur Rehman Khan, Imad Ahmed Waqar, Sebastian Vollmer, Andreas Dengel, Muhammad Nabeel Asim

机构 * Department of Computer Science, Rhineland-Palatinate Technical University of Kaiserslautern-Landau（莱茵兰-普法尔茨凯泽斯劳滕-兰道工业大学计算机科学系） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心） ； IntelligentX GmbH 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出GTA-Net，利用合作博弈论实现图像区域与文本的显式对齐，通过二元和三元对齐器提升胸部X光报告生成的临床一致性。

Spectral Query-Key Product Weight Steering for Training-Free VLM Hallucination Mitigation

谱查询-键乘积权重引导用于免训练VLM幻觉缓解

Karn Tiwari, Varnith Chordia, Prathosh A P

机构 * Indian Institute of Science, Bengaluru（印度科学理工学院，班加罗尔） ； Snap Research（Snap 研究院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出QK乘积引导，一种无数据、免训练、零推理成本的权重编辑方法，通过抑制中间层主导奇异模式减少对象幻觉，在三个GQA基VLM上平均降低CHAIR$_s$ 4.0%。

Comments Under Review

SAFE-Cascade: Cost-Adaptive Vision-Language Routing for Chart Question Answering

SAFE-Cascade: 面向图表问答的成本自适应视觉语言路由

Ayush Dwivedi, Qixin Wang, Ashvi Soni, Ruoteng Wang, Han Li, Animesh Mahapatra, Neeraj Agrawal, Xintao Wu

机构 * University of Arkansas（亚拉巴马大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SAFE-Cascade系统，通过OCR和轻量语言模型先给出答案，再由学习路由器决定是否调用VLM，在ChartQA上以73.1%的VLM调用率达到69.1%准确率，减少26.9%的VLM调用和9.3%的成本。

Comments Demo paper submitted at CIKM 2026. 4 pages, 2 figures

CaVe-VLM-CoT: An Interpretable Vision-Language Model Framework

CaVe-VLM-CoT：一种可解释的视觉-语言模型框架

Sneha Rao, Shaina Raza, Dhanesh Ramachandram

机构 * Vector Institute（向量研究所） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CaVe-VLM-CoT框架，通过五阶段闭环流水线（提取器、检索器、求解器、引用注入器、验证器）实现证据推理，并引入CaVeScore复合指标评估检索质量、引用忠实度和跨模态基础，在ScienceQA和MMMU上取得性能提升。

NAVI-Orbital: First In-Orbit Demonstration of a Zero-Shot Vision-Language Model for Autonomous Earth Observation

NAVI-Orbital：用于自主地球观测的零样本视觉语言模型的首次在轨演示

Juan Manuel Delfa Victoria, Taran Cyriac John, Andrew W. Herson

机构 * NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL)（美国宇航局喷气推进实验室） ； Loft Orbital（Loft Orbital公司） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文介绍NAVI-Orbital系统，在低地球轨道卫星上首次实现视觉语言模型的自主多模态推理，通过语义压缩解决数据下传瓶颈。

Comments 17 pages, 47 figures

Beyond English: Uncovering the Multilingual Gap in Vision-Language-Action Models

超越英语：揭示视觉-语言-动作模型中的多语言差距

Hanyang Chen, Hongliang Li, Jiarui Cao, Yang Li, Yang Jiang, Haonan Wen, Kaiyu Huang, Shengnan Guo, Huaiyu Wan

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究首次系统探究VLA模型的多语言指令跟随能力，发现英语训练模型在其他语言上性能显著下降，并提出多语言主成分对齐方法缩小差距。