视觉大模型 / VLM

The NTNU System at the S&I Challenge 2025 SLA Open Track

NTNU系统在S&I挑战2025 SLA开放赛道中的表现

Hong-Yun Lin, Tien-Hong Lo, Yu-Hsuan Fang, Jhen-Ke Lin, Chung-Chun Wang, Hao-Chien Lu, Berlin Chen

机构 * National Taiwan Normal University（国立台湾师范大学） ； Department of Computer Science and Information Engineering（计算机科学与信息工程系） ； Institute of AI Interdisciplinary Applied Technology（人工智能跨学科应用技术研究所） 纠错

专题命中 其他VLM ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)

AI总结 本文提出整合W2V与Phi-4多模态大语言模型的系统，通过分数融合策略提升SLA评估性能，在Speak & Improve Challenge 2025中取得第二名，RMSE为0.375。

Comments submitted to the ISCA SLaTE-2025 Workshop

Same Concept, Different Directions: Cross-Modal Feature Heterogeneity in Sparse Autoencoders

同一概念，不同方向：稀疏自编码器中的跨模态特征异质性

Chungpa Lee, Jihoon Kwon, Kyle Min, Jy-yong Sohn

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

AI总结 发现视觉-语言模型中同一概念在不同模态下的特征方向不一致（跨模态特征异质性），并提出训练模态特定稀疏自编码器后对齐对应特征的方法，提升重建保真度和跨模态检索与概念引导性能。

CytoCLIP: Learning Cytoarchitectural Characteristics in Developing Human Brain Using Contrastive Language Image Pre-Training

CytoCLIP：利用对比语言图像预训练学习发育人类大脑的细胞架构特征

Pralaypati Ta, Sriram Venkatesaperumal, Keerthi Ram, Mohanasankar Sivaprakasam

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

AI总结 CytoCLIP通过对比语言图像预训练框架学习人类大脑细胞架构特征，通过低分辨率和高分辨率模型变体实现区域分类和跨模态检索，实验表明其在整体区域和高分辨率图像分类中表现优异。

Journal ref Neuroinformatics, Volume 24, article number 38 (2026)

Mitigating Batch Effects in Histopathology via Language-Mediated Robust Embedding Generation

通过语言介导的鲁棒嵌入生成减轻组织病理学中的批次效应

Yishu Zhang, Shushan Wu, Zhenzhong Zhang, Didong Li, Huaxiu Yao, Yun Li, Iain Carmichael, Katherine A. Hoadley, Hongtu Zhu, Di Wu, Daiwei Zhang

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 提出GLMP框架，利用通用多模态大语言模型将组织学图像转化为文本表示，再生成数值嵌入，有效抑制批次效应，提升跨机构泛化能力。