视觉大模型 / VLM

Revisiting Audio-language Pretraining for Learning General-purpose Audio Representation

重新审视音频-语言预训练以学习通用音频表示

Wei-Cheng Tseng, Xuanru Zhou, Mingyue Huo, Yiwen Shao, Hao Zhang, Dong Yu

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tencent AI Lab Seattle（腾讯AI实验室西雅图） 纠错

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

AI总结 本文通过构建大规模数据集CaptionStew并系统对比对比学习和字幕生成目标，揭示了音频-语言预训练在数据效率和可扩展性上的权衡，为通用音频表示学习提供了实证指导。

Comments ACL 2026 Main. Code available at https://github.com/AudenAI/Auden

TacGen: Touch Is a Necessary Dimension of Physical-World Representation -- Addressing Tactile Data Scarcity with Scalable Vision-to-Touch Alignment and Generation

TacGen: 触觉是物理世界表征的必要维度——通过可扩展的视觉到触觉对齐与生成解决触觉数据稀缺问题

Wanghao Ye, Aarosh Das, Sihan Chen, Yiting Wang, Bowei Tian, Guoheng Sun, Shwai He, Zheyu Shen, Ziyao Wang, Yexiao He, Zhaoyi Liu, Meng Liu, Yuning Zhang, Meng Feng, Ziyi Wang, Yilong Dai, Yifei Dong, Siyuan Peng, Zhenle Duan, Joshua Liu, Lang Xiong, Ang Li

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Alabama（阿拉巴马大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)

AI总结 针对触觉数据稀缺问题，提出TacGen方法，通过视觉-触觉对比对齐和潜在空间残差MLP生成器合成触觉潜在表示，在质量、密度、硬度等物理属性预测上显著优于纯视觉模型，并大幅提升触觉操作性能。

Comments 49 pages, 29 figures

SysVCoder: An LLM-Driven Framework for Systematic Generation of System-Level Design

SysVCoder: 一种LLM驱动的系统级设计系统性生成框架

Jian Zuo, Junzhe Liu, Xianyong Wang, Chen Liang, Navya Goli, Umamaheswara Rao Tida, Zhenge Jia, Zhaoyan Shen, Mengying Zhao

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)

AI总结 提出SysVCoder框架，通过两阶段生成流水线、规则对齐机制和领域特定检索增强生成策略，提升Verilog系统级设计的生成质量与效率，在功能正确性上优于现有方法。

Comments This paper is accepted at APPT'26

Artificial Intelligence for Software Architecture: Literature Review and the Road Ahead

人工智能用于软件架构：文献综述与未来之路

Alessio Bucaioni, Martin Weyssow, Junda He, Yunbo Lyu, David Lo

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)

AI总结 通过系统文献综述，识别AI在软件架构中应用的14个主题领域和6个AI特有挑战，并基于实证访谈提出五大战略支柱的研究路线图。

Comments 37 pages, accepted for publication in TOSEM

Making Image Editing Easier via Adaptive Task Reformulation with Agentic Executions

通过具有代理执行的自适应任务重构使图像编辑更易于实现

Bo Zhao, Kairui Guo, Runnan Du, Haiyang Sun, Pengshan Wang, Huan Yang, Kun Gai, Yixin Cao, Wei Ji

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； College of Artificial Intelligence, China University of Petroleum (Beijing)（中国石油大学（北京）人工智能学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 其他VLM ：MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出通过自适应任务重构框架提升图像编辑性能，通过代理分析和反馈优化任务描述，改进编辑效果，尤其在复杂案例中表现显著。

Comments 9pages