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AI 大模型

视觉大模型 / VLM

视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。

2026-07-03 至 2026-07-03 共收录 95 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. 其他VLM 5 篇

2607.01978 2026-07-03 cs.AI cs.CL cs.CV 新提交 89%

Multimodal Knowledge Edit-Scoped Generalization for Online Recursive MLLM Editing

多模态知识编辑范围泛化用于在线递归MLLM编辑

Siyuan Li, Youyuan Zhang, Ruitong Liu, Junxi Wang, Jing Li

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen(哈尔滨工业大学(深圳)) Peng Cheng Laboratory(鹏城实验室) Peking University(北京大学) Fudan University(复旦大学)

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

AI总结 针对在线多模态知识编辑中编辑范围难以控制的问题,提出ScopeEdit方法,通过模态局部吸收分支和证据门控共享泛化分支实现范围分离的在线编辑,在保持可靠性的同时提升跨模态泛化与无关输入隔离。

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2607.01876 2026-07-03 cs.CV cs.AI 新提交 81%

SAB-LVLM: Significance-Aware Binarization for Large Vision-Language Models

SAB-LVLM: 面向大型视觉-语言模型的重要性感知二值化

Qi Lyu, Jiahua Dong, Baichen Liu, Xudong Wang, Mingfei Han, Yulun Zhang, Fahad Shahbaz Khan, Salman Khan, Lianqing Liu, Zhi Han

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Intelligent Systems(机器人学国家重点实验室) Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院沈阳自动化研究所) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

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

AI总结 提出SAB-LVLM方法,通过构建空间重要性图与模态引导整合策略,实现跨层跨模态权重重要性感知的二值化,在约1比特压缩下优于现有二值化方法。

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2607.01748 2026-07-03 cs.CV 新提交 57%

RTE-FM-Dehazer: Radiative Transfer Equation Inspired Flow Matching for Real-World Image Dehazing

RTE-FM-Dehazer: 辐射传输方程启发的流匹配用于真实图像去雾

Chenfeng Wei, Chun Wang, Boyang Zhao, Si Zuo, Shenhong Wang, Chenguang Yang

机构 * Mashang Consumer Finance Co. Ltd(马上消费金融股份有限公司) Tsinghua University(清华大学) Hunan University(湖南大学) University of Liverpool(利物浦大学) The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学)

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

AI总结 提出基于辐射传输方程(RTE)的流匹配去雾方法RTE-FM-Dehazer,通过扩散-吸收正则化引导去雾轨迹,并构建包含5万对真实雾/清晰图像的P-HAZE数据集,在五个真实基准上取得领先结果。

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2602.00722 2026-07-03 cs.LG 版本更新 57%

Spectral Imbalance Causes Forgetting in Low-Rank Continual Adaptation

谱不平衡导致低秩持续适应中的遗忘

Hao Gu, Mao-Lin Luo, Zi-Hao Zhou, Han-Chen Zhang, Min-Ling Zhang, Tong Wei

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

AI总结 本文从知识分解角度发现低秩适应存在奇异值谱不平衡,导致遗忘,并提出在受限Stiefel流形上解耦任务更新幅度与方向结构的约束优化方法,有效缓解前后向遗忘。

Comments 21 pages, 7 figures

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2412.08907 2026-07-03 cs.CV 版本更新 57%

Towards Interactive Global Geolocation Assistant

迈向交互式全球地理定位助手

Zhiyang Dou, Zipeng Wang, Xumeng Han, Guorong Li, Zhipei Huang, Zhenjun Han

机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)(中国科学院大学先进交叉学科学院) School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, UCAS(中国科学院大学电子、电气与通信工程学院) School of Computer Science and Technology, UCAS(中国科学院大学计算机科学与技术学院)

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

AI总结 提出基于大型视觉语言模型的交互式全球地理定位助手GaGA,通过挖掘图像地理线索并结合世界知识进行定位,支持用户交互,在GWS15k数据集上达到最优性能。

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