视觉大模型 / VLM

Visual Prompt Guided Unified Pushing Policy

基于视觉提示的统一推送策略

Hieu Bui, Ziyan Gao, Yuya Hosoda, Joo-Ho Lee

机构 * Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Japan（立命馆大学信息科学与工程研究生院） ； Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST)（日本先进科学研究院） ； College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Japan（立命馆大学信息科学与工程学院） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：VLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于视觉提示的统一推送策略，通过整合轻量级提示机制提升多模态推送动作的生成效率，适用于广泛规划问题，并在桌面清洁任务中表现出色。

Beyond Description: A Multimodal Agent Framework for Insightful Chart Summarization

超越描述：一种多模态代理框架用于深入的图表摘要

Yuhang Bai, Yujuan Ding, Shanru Lin, Wenqi Fan

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出多模态代理框架Chart Insight Agent Flow，通过结合MLLMs的感知与推理能力，提升图表摘要的深度和多样性，并引入新数据集ChartSummInsights以支持研究。

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