视觉大模型 / VLM

K-MaT: Knowledge-Anchored Manifold Transport for Cross-Modal Prompt Learning in Medical Imaging

K-MaT: 基于知识的流形传输用于医学影像中的跨模态提示学习

Jiajun Zeng, Shadi Albarqouni

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； University Hospital Bonn（波恩大学医院） ； Clinic for Diagnostic and Interventional Radiology（诊断与介入放射科） 纠错

专题命中 其他VLM ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 K-MaT通过基于知识的流形传输实现跨模态提示学习，提升医学影像模型在不同模态间的泛化能力。

Rethinking Concept Bottleneck Models: From Pitfalls to Solutions

重新思考概念瓶颈模型：从误区到解决方案

Merve Tapli, Quentin Bouniot, Wolfgang Stammer, Zeynep Akata, Emre Akbas

专题命中 其他VLM ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CBM-Suite通过引入熵度量、非线性层和蒸馏损失，系统解决概念瓶颈模型的准确性、可解释性和系统性研究问题。

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