多模态大模型

MLLM-LLaVA-FL: Multimodal Large Language Model Assisted Federated Learning

MLLM-LLaVA-FL：多模态大语言模型辅助联邦学习

Jianyi Zhang, Hao Frank Yang, Ang Li, Xin Guo, Pu Wang, Haiming Wang, Yiran Chen, Hai Li

机构 * Duke University（杜克大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Maryland College Park（马里兰大学学院市分校） ； Lenovo Research（联想研究院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：MLLM(title,title_cn)；multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对联邦学习中数据异质性问题，提出MLLM-LLaVA-FL框架，利用多模态大语言模型，通过全球视觉文本预训练、客户端本地训练和服务器端全局对齐三个阶段，提升联邦学习性能。

Comments Accepted to WACV 2025

Journal ref IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2025)

GAP-MLLM: Geometry-Aligned Pre-training for Activating 3D Spatial Perception in Multimodal Large Language Models

GAP-MLLM：几何对齐预训练以激活多模态大语言模型中的3D空间感知

Jiaxin Zhang, Junjun Jiang, Haijie Li, Youyu Chen, Kui Jiang, Dave Zhenyu Chen

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； Huawei（华为） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：MLLM(title,title_cn)；multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出GAP-MLLM，通过几何对齐预训练激活多模态大语言模型中的3D空间感知，改进了传统方法在3D空间感知上的不足。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://gapmllm.github.io/

Progressive Multimodal Alignment for Continual Instruction Tuning

用于持续指令微调的渐进式多模态对齐

Duzhen Zhang, Yahan Yu, Qiaoyi Su, Jiahua Dong, Tielin Zhang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心） ； Kyoto University（京都大学） ； Migu Culture Technology Co.,Ltd.（咪咕文化科技有限公司） ； State Key Laboratory of Brain Cognition and Brain-inspired Intelligence Technology（脑认知与类脑智能技术国家重点实验室） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(summary_cn,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对多模态持续指令微调中投影器级遗忘问题，提出渐进式多模态对齐框架PMA，以亚线性参数增长平衡稳定性与可塑性，在多基准实验中提升了现有方法性能且适配多种MLLM主干。

Comments Accepted by ACM MM2026

Understanding Knowledge Transfer Mechanism in Heterogeneous MLLM Fusion: A Simple Linear Approach

理解异构多模态大语言模型（MLLM）融合中的知识迁移机制：一种简单线性方法

Yinghao Hou, Jiahe Fan, Yuanhao Pu, Zongyuan Chen, Hong Xie

专题命中 多模态训练与对齐 ：MLLM(title,title_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对异构MLLM跨规模知识迁移机制，提出CDPI线性探针，经多组模型与基准测试发现，融合增益集中于高层推理，且正向迁移多发生在小比率区间。

Comments 17 pages, 6 figures; includes supplementary material. Revised presentation and terminology; results unchanged

Design-MLLM: A Reinforcement Alignment Framework for Verifiable and Aesthetic Interior Design

Design-MLLM：一种用于可验证且美观的室内设计的强化对齐框架

Yuxuan Yang, Xiaotong Mao, Jingyao Wang

机构 * National Jiangsu University of Finance（江苏财经大学） ； University of Lorraine（洛林大学） ； Institute of Electronics and Information Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院电子信息技术研究所） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：MLLM(title,title_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.MM

AI总结 提出Design-MLLM框架，通过双分支美学导向奖励的强化对齐，解决室内设计中空间可行性硬约束与美学偏好软约束的矛盾，生成既可行又美观的设计。

Beyond Accuracy: Auditing Spatial Provenance in Visual Token Pruning for OCR-Critical MLLM Inference

超越准确率：针对OCR关键多模态大语言模型（MLLM）推理的视觉令牌剪枝空间溯源审计

Feixiang Liu, Qiang Qiu, Hao Zhang, Xinyue Wang

专题命中 多模态训练与对齐 ：MLLM(title,title_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对OCR关键MLLM推理的视觉令牌剪枝，提出结合空间溯源的审计方法，发现准确率无法反映的质量风险，揭示模型特定前沿并验证压缩与任务通用性的关系，为视觉令牌剪枝评估提供新范式。

Comments 21 pages, including supplementary material. Code and reproducibility artifacts: https://github.com/SouthWinter/spatial-provenance-audit

MOON2.0: Dynamic Modality-balanced Multimodal Representation Learning for E-commerce Product Understanding

MOON2.0：动态模态平衡多模态表示学习用于电商产品理解

Zhanheng Nie, Chenghan Fu, Daoze Zhang, Junxian Wu, Wanxian Guan, Pengjie Wang, Jian Xu, Bo Zheng

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)；image-text(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 MOON2.0通过动态模态平衡框架解决电商多模态数据中的模态不平衡、信息对齐不足和噪声处理问题，提出MoE、双层对齐和图像-文本共增强策略，提升零样本性能和多模态对齐质量。

Comments Accepted by the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026. 11 pages, 7 figures

Environment-Aware Channel Inference via Cross-Modal Flow: From Multimodal Sensing to Wireless Channels

通过跨模态流进行环境感知信道推断：从多模态感知到无线信道

Guangming Liang, Mingjie Yang, Dongzhu Liu, Paul Henderson, Lajos Hanzo

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow（格拉斯哥大学计算机科学学院） ； School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(title,abstract)

AI总结 研究在高多普勒环境下无需导频的信道推断，提出数据驱动框架将传感到信道映射设为跨模态流匹配问题，通过融合多模态特征、学习速度场等实现实时CSI估计，实验表明该方法在信道估计精度和频谱效率上优于基准。

Comments 17 pages, 15 figures, 44 references, to appear in IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC)

VENOMREC: Cross-Modal Interactive Poisoning for Targeted Promotion in Multimodal LLM Recommender Systems

VENOMREC: 多模态交互性污染用于多模态大语言模型推荐系统中的定向推广

Guowei Guan, Yurong Hao, Jiaming Zhang, Tiantong Wu, Fuyao Zhang, Tianxiang Chen, Longtao Huang, Cyril Leung, Wei Yang Bryan Lim

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(title,abstract)

AI总结 VENOMREC通过跨模态交互性污染技术，在多模态大语言模型推荐系统中实现定向推广，有效提升推荐性能。

Let Geometry GUIDE: Layer-wise Unrolling of Geometric Priors in Multimodal LLMs

让几何引导：在多模态大语言模型中逐层展开几何先验

Chongyu Wang, Ting Huang, Chunyu Sun, Xinyu Ning, Di Wang, Hao Tang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； InspireOmni 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出GUIDE框架，通过多级采样和逐步融合几何先验，提升多模态大语言模型在空间推理任务中的性能。

Comments Revised manuscript with updated experiments, figures, and presentation

VisionSelector: End-to-End Learnable Visual Token Compression for Efficient Multimodal LLMs

VisionSelector：用于高效多模态大语言模型的端到端可学习视觉令牌压缩

Jiaying Zhu, Yurui Zhu, Xin Lu, Wenrui Yan, Dong Li, Kunlin Liu, Xueyang Fu, Zheng-Jun Zha

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大语言模型的视觉令牌压缩瓶颈，提出端到端可学习的VisionSelector框架，通过可微Top-K与课程退火策略实现高效自适应令牌选择，在压缩时保持优异性能并提升预填充速度。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026

One Patch Is Enough: Reinforcement-Optimized Visual Token Grounding for MLLM-Based Scene Text Spotting

一个补丁就够：面向基于多模态大语言模型（MLLM）的场景文本定位的强化优化视觉标记接地

Rui Tang, Wentao Yang, Peirong Zhang, Yongxin Shi, Shun Zhang, Huiguo He, Lianwen Jin

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； HiThink Research（海思思考研究院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：MLLM(title,title_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有多补丁场景文本定位范式的冗余噪声与定位歧义问题，提出以视觉为中心的单补丁文本定位框架 SPaTS，通过强化学习优化的单补丁选择等技术实现性能提升，显著优于前沿相关模型。

Comments 15 pages, 11 figures. Accepted to ACM Multimedia 2026

Journal ref Proceedings of the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26), 2026

Exploring Adversarial Robustness and Safety Alignment in Multilingual Multi-Modal Large Language Models

探索多语言多模态大语言模型的对抗鲁棒性与安全对齐

Hashmat Shadab Malik, Muzammal Naseer, Salman Khan

机构 * Mohamed Bin Zayed University of AI, UAE（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学，阿联酋） ； Khalifa University, UAE（卡比拉大学，阿联酋） ； Australian National University, Australia（澳大利亚国立大学，澳大利亚） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(title)；MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 本研究通过梯度攻击和跨语言评估，发现多语言多模态大语言模型存在可迁移的对抗脆弱性，并揭示低资源语言因理解失败而呈现的虚假安全现象，提出深层训练整合才能实现真正的多语言安全对齐。

Journal ref The 37th British Machine Vision Conference (BMVC) 2026

MM-ISTS: Cooperating Irregularly Sampled Time Series Forecasting with Multimodal Vision-Text LLMs

MM-ISTS: 基于多模态视觉-文本大语言模型的不规则采样时间序列预测

Zhi Lei, Chenxi Liu, Hao Miao, Wanghui Qiu, Bin Yang, Chenjuan Guo

机构 * East China Normal University Shanghai China ； Centre for Artificial Intelligence ； Robotics, Hong Kong Institute of Science \& Innovation, Chinese Academy of Sciences Hong Kong China ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University Hong Kong China ； East China Normal University ； Robotics, Hong Kong Institute of Science \& Innovation, Chinese Academy of Sciences ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 MM-ISTS利用多模态视觉-文本大语言模型，通过双阶段编码机制提升不规则采样时间序列预测的性能。

MOON3.0: Reasoning-aware Multimodal Representation Learning for E-commerce Product Understanding

MOON3.0: 基于推理的多模态表示学习用于电商产品理解

Junxian Wu, Chenghan Fu, Zhanheng Nie, Daoze Zhang, Bowen Wan, Wanxian Guan, Chuan Yu, Jian Xu, Bo Zheng

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 MOON3.0通过多头模态融合、联合对比与强化学习框架及细粒度残差增强模块，提升电商产品细粒度属性建模能力，并在大规模多模态电商基准MBe3.0上实现零样本最优性能。

Comments Accepted by the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), 2026. 10 pages, 6 figures

PivotMerge: Bridging Heterogeneous Multimodal Pre-training via Post-Alignment Model Merging

PivotMerge: 通过后对齐模型融合弥合异构多模态预训练

Zibo Shao, Baochen Xiong, Xiaoshan Yang, Yaguang Song, Qimeng Zhang, Haifeng Chen, Changsheng Xu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Data Science and Artificial Intelligence Research Institute, China United Network Communications Group Co., Ltd.（中国联合网络通信集团有限公司数据科学与人工智能研究院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出PivotMerge框架，通过后对齐模型融合技术，解决多模态预训练中跨模态对齐能力整合问题，提升模型统一语义空间的构建效果。

MoDA: Modulation Adapter for Fine-Grained Visual Grounding in Instructional MLLMs

MoDA: 面向指令型多模态大语言模型的细粒度视觉定位的调制适配器

Wayner Barrios, Andrés Villa, Juan León Alcázar, SouYoung Jin, Bernard Ghanem

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：MLLM(summary_cn,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.MM

AI总结 提出MoDA调制适配器，通过指令引导的通道级乘法调制增强细粒度视觉定位，在12个基准上对三种MLLM架构取得一致提升，计算开销极小。

Comments Accepted at ICML 2026. Code is available at https://github.com/waybarrios/MoDA

Generalizable Operating Room Expert with Multimodal Enhancement

具备多模态增强能力的可泛化手术室专家

Peiqi He, Zhenhao Zhang, Yixiang Zhang, Jiaxin Liu, Xiongjun Zhao, Shaoliang Peng

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 针对手术室空间建模的局限，提出仅用RGB图像推理的多模态大语言模型OR-Expert，通过内部推导空间线索实现三维推理，在手术室基准上达SOTA且泛化性良好。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026

Attention Misses Visual Risk: Risk-Adaptive Steering for Multimodal Safety Alignment

注意力忽视视觉风险：多模态安全对齐的风险适应性转向

Jonghyun Park, Minhyuk Seo, Chaewon Yeo, Jonghyun Choi

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； KU Leuven（鲁汶大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MoRAS，通过简洁的视觉上下文增强关键安全区域的视觉注意力，以实现多模态安全对齐，减少推理开销并提升泛化能力。

Towards Transfer-Efficient Multi-modal Sequential Recommendation with State Space Duality

面向高效多模态序列推荐的态空间双重视角

Hao Fan, Qingyang Liu, Hongjiu Liu, Yanrong Hu, Kai Fang

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 本文提出MMM4Rec模型，通过结合态空间双重视角和全局时间建模，提升多模态序列推荐的迁移效率与准确性，实验表明其在大规模下游数据集上收敛速度提升10倍。

SEPS: Semantic-enhanced Patch Slimming Framework for fine-grained cross-modal alignment

SEPS：面向细粒度跨模态对齐的语义增强补丁精简框架

Xinyu Mao, Junsi Li, Haoji Zhang, Yu Liang, Ming Sun

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.MM

AI总结 提出SEPS框架，通过两阶段机制整合稠密与稀疏文本语义，识别显著视觉补丁，并利用相关性感知选择与均值计算突出关键补丁-词对应，提升跨模态相似度评估，在Flickr30K和MS-COCO上rSum提升23%-86%。

X-OPD: Cross-Modal On-Policy Distillation for Capability Alignment in Speech LLMs

X-OPD：面向语音大语言模型能力对齐的跨模态在策略蒸馏

Di Cao, Dongjie Fu, Hai Yu, Siqi Zheng, Xu Tan, Tao Jin

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文心） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、eess.AS

AI总结 提出X-OPD框架，通过跨模态在策略蒸馏对齐语音LLM与文本LLM的能力，利用文本教师模型评估语音模型的轨迹并提供令牌级反馈，显著缩小复杂任务性能差距。

Comments Accepted by Interspeech 2026

Modality Gap-Driven Subspace Alignment Training Paradigm For Multimodal Large Language Models

模态间隙驱动的子空间对齐训练范式用于多模态大语言模型

Xiaomin Yu, Yi Xin, Yuhui Zhang, Wenjie Zhang, Chonghan Liu, Hanzhen Zhao, Chen Liu, Xiaoxing Hu, Ziyue Qiao, Hao Tang, Xiaobin Hu, Chengwei Qin, Hui Xiong, Yu Qiao, Shuicheng Yan

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； NUS（新加坡国立大学） ； sh AILab ； SII ； Stanford（斯坦福大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Yale（耶鲁大学） ； SJTU（上海交通大学） ； GBU（国防大学） ； PKU（北京大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.MM

AI总结 针对多模态对比学习中的模态间隙问题，提出固定帧模态间隙理论，并基于该理论设计无训练的对齐策略ReAlign和可扩展训练范式ReVision，利用无配对数据实现视觉与语言表示的高效对齐。

RIG-RoPE: Relation-Stratified Multimodal Attention with Instance-Local Rotary Geometry and Representation-Aware Traversal Coordinates

RIG-RoPE：具有时长感知时间坐标的关系与实例门控旋转位置编码

Donggen Li

机构 * Sichuan University（四川大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 本研究针对多模态场景中静态多维位置分配的局限，提出RIG-RoPE机制，通过关系与实例门控及时长感知时间坐标优化位置编码，未增加可学习参数，确立了相关公式与验证路径。

Comments 24 pages, 2 figures. Major theoretical revision: reformulated cross-instance geometry, null-relation analysis, relation-stratified normalization, and representation-aware traversal coordinates; expanded related work and implementation details. Preliminary technical report; empirical validation is left to future work

Multilingual OCR-Aware Fine-Tuning and Prompt-Guided Chain-of-Thought Reasoning for Multimodal Large Language Models

多语言OCR感知微调和提示引导的链式思维推理用于多模态大语言模型

Qinwu Xu, Yifan Jiang, Haoyu Ren

机构 * Meta AI ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 提出一种多语言OCR感知的多模态训练框架，通过合成数据生成、OCR感知微调和结构化视觉链式思维提示，提升多模态大语言模型在复杂视觉条件下的OCR完整性和多语言翻译准确性。

Expert-Guided Multimodal Fusion for Unified Emotion and Sentiment Analysis

通过专家引导的多模态融合与大语言模型的统一框架实现情绪识别与情感分析

Jiaqi Qiao, Xinran Li, Yifan Lyu, Xiujuan Xu, Liu Yu

机构 * School of Software, Dalian University of Technology, China（软件学院，大连理工大学，中国） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出EGMF框架，通过专家引导的多模态融合与大语言模型结合，实现情绪识别与情感分析的统一处理，提升跨语言鲁棒性。

Comments 14 pages, 6 figures

Token Communications: A Large Model-Driven Framework for Cross-modal Context-aware Semantic Communications

令牌通信：一种用于跨模态上下文感知语义通信的大模型驱动框架

Li Qiao, Mahdi Boloursaz Mashhadi, Zhen Gao, Rahim Tafazolli, Mehdi Bennis, Dusit Niyato

机构 * School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China（信息与电子学院，北京理工大学，北京） ； GIC & 6GIC, Institute for Communication Systems (ICS), University of Surrey, Guildford, United Kingdom（5GIC与6GIC，通信系统研究所（ICS）， Surrey大学， Guildford，英国） ； Centre for Wireless Communications, University of Oulu, 90014 Oulu, Finland（无线通信中心，奥卢大学， Oulu，芬兰） ； School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798（计算机科学与工程学院，南洋理工大学， Singapore） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 介绍令牌通信框架，借助生成基础模型和多模态大语言模型，以令牌为通信单元，在语义通信中利用跨模态上下文信息，提升带宽效率，并给出关键原则与研究方向。

Comments Accepted at IEEE Wireless Communications Magazine

MPFlow: Multi-modal Posterior-Guided Flow Matching for Zero-Shot MRI Reconstruction

MPFlow: 多模态后验引导的流匹配用于零样本MRI重建

Seunghoi Kim, Chen Jin, Henry F. J. Tregidgo, Matteo Figini, Daniel C. Alexander

机构 * 1 Hawkes Institute, UCL \, 2 Dept. of Medical Physics ； Biomedical Engineering, UCL 3 Dept. of Computer Science, UCL 4 Centre for AI, DS\&AI, AstraZeneca, UK 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出MPFlow框架，利用自监督预训练PAMRI学习跨模态共享表示，在推理时通过数据一致性和特征对齐引导采样，减少幻觉并提升零样本MRI重建效率。

MOCHA: Multi-modal Objects-aware Cross-arcHitecture Alignment

MOCHA: 多模态对象感知的跨架构对齐

Elena Camuffo, Francesco Barbato, Mete Ozay, Simone Milani, Umberto Michieli

机构 * University of Padova（帕多瓦大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出MOCHA蒸馏框架，将冻结VLM教师的多模态区域知识迁移至轻量视觉检测器，通过双重损失实现局部对齐与全局关系一致性，在少样本个性化检测中平均提升10.1%。

Comments 18 pages main paper, 10 pages supplementary material

Journal ref Proceedings of ECCV 2026

PaLMR: Towards Faithful Visual Reasoning via Multimodal Process Alignment

PaLMR: 通过多模态过程对齐实现忠实视觉推理

Yantao Li, Qiang Hui, Chenyang Yan, Kanzhi Cheng, Fang Zhao, Chao Tan, Huanling Gao, Jianbing Zhang, Kai Wang, Xinyu Dai, Shiguo Lian

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） ； Data Science & Artificial Intelligence Research Institute, China Unicom（中国unicom数据科学与人工智能研究院） ； Unicom Data Intelligence, China Unicom（中国unicom数据智能） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出PaLMR框架，通过感知对齐数据层和过程对齐优化层，减少推理幻觉并提升视觉推理忠实度，在多个基准上取得最优结果。

Journal ref CVPR 2026 Findings