视觉大模型 / VLM

Topological Alignment of Shared Vision-Language Embedding Space

共享视觉-语言嵌入空间的拓扑对齐

Junwon You, Dasol Kang, Jae-Hun Jung

机构 * Department of Mathematics, POSTECH（POSTECH数学系） ； BootCamp, Google（Google BootCamp） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 ToMCLIP通过拓扑对齐方法提升多语言视觉-语言模型的结构一致性和零样本性能

Comments 27 pages, 5 figures, 24 tables

Factuality Matters: When Image Generation and Editing Meet Structured Visuals

事实性至关重要：当图像生成与编辑遇见结构化视觉

Le Zhuo, Songhao Han, Yuandong Pu, Boxiang Qiu, Sayak Paul, Yue Liao, Yihao Liu, Jie Shao, Xi Chen, Si Liu, Hongsheng Li

机构 * CUHK MMLab（香港大学多模态实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Krea AI（Krea人工智能） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Hugging Face ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； ByteDance（字节跳动） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种统一模型，通过整合视觉语言模型和FLUX.1 Kontext，提升结构化视觉生成与编辑的多模态理解与事实准确性。

Comments Accepted by ICLR 2026, Project page: https://structvisuals.github.io

Why 1 + 1 < 1 in Visual Token Pruning: Beyond Naive Integration via Multi-Objective Balanced Covering

为何1+1<1在视觉令牌修剪中：通过多目标平衡覆盖超越简单整合

Yangfu Li, Hongjian Zhan, Tianyi Chen, Qi Liu, Yue Lu

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Chongqing Institute of East China Normal University（华东师范大学重庆研究院） ； Shanghai University of Engineering Science（上海工程技术大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MoB通过多目标平衡覆盖方法，解决视觉令牌修剪中提示对齐与视觉保留的权衡问题，实现高效且高性能的修剪效果。

Comments 31 pages,9 figures,conference

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 39 (NeurIPS 2025)

GENAI WORKBENCH: AI-Assisted Analysis and Synthesis of Engineering Systems from Multimodal Engineering Data

GenAI Workbench: 人工智能辅助从多模态工程数据中分析和合成工程系统

H. Sinan Bank, Daniel R. Herber

机构 * Colorado State University（科罗拉多州立大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GenAI Workbench通过整合AI技术，实现从多模态工程数据中辅助分析和合成工程系统，促进更集成和数据驱动的工程设计方法。

Comments 7 pages, 3 figures, accepted to be presented at IISE Annual Conference 2026

ArthroCut: Autonomous Policy Learning for Robotic Bone Resection in Knee Arthroplasty

ArthroCut：膝关节置换术中机器人骨切除的自主策略学习

Xu Lu, Yiling Zhang, Wenquan Cheng, Longfei Ma, Fang Chen, Hongen Liao

机构 * School of Biomedical Engineering, Tsinghua University（清华大学生物医学工程学院） ； School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生物医学工程学院） ； Longwood Valley MedTech 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)

AI总结 ArthroCut通过结合术前和术中数据，实现膝关节置换术中骨切除的自主策略学习，提升机器人手术的自主性和可解释性。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

Multimodal Large Language Models for Low-Resource Languages: A Case Study for Basque

多模态大语言模型用于低资源语言：巴斯克语的案例研究

Lukas Arana, Julen Etxaniz, Ander Salaberria, Gorka Azkune

专题命中 其他VLM ：multimodal large language model(title,abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过开发巴斯克语多模态大语言模型，证明低比例多模态数据即可获得良好性能，且无需巴斯克语指导的LLM即可实现强模型。