视觉大模型 / VLM

MMPhysVideo: Physically Plausible Video Generation Through Joint RGB-Perception Modeling

MMPhysVideo: 通过联合多模态建模提升视频生成的物理合理性

Shubo Lin, Xuanyang Zhang, Wei Cheng, Weiming Hu, Gang Yu, Jin Gao

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； StepFun（阶跃星辰） ； Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Security of Multi-Modal Information（多模态信息超级智能安全北京市重点实验室） ； School of Information Science and Technology, Shanghai Tech University（上海科技大学信息科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 MMPhysVideo通过联合多模态建模提升视频生成的物理合理性，将感知线索统一为伪RGB格式，提出双向控制教师架构以减少跨模态干扰，并通过MMPhysPipe构建物理丰富的多模态数据集，提升物理合理性和视觉质量。

Comments Project Page: https://shubolin028.github.io/MMPhysVideo-Page

When Does Visual Token Pruning Improve Calibration? The Role of Evidence Coverage in MLLMs

视觉标记修剪能否提高校准？关于多模态大语言模型中置信度的实证研究

Kaizhen Tan, Yang Feng, Heqing Du, Hanzhe Hong, Siru Tao, Xin Xu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文研究视觉标记修剪对模型校准的影响，通过POPE和ScienceQA-IMG数据集评估不同修剪策略下的ECE、Brier分数和AURC，发现修剪能提升校准而非仅牺牲效率，且基于显著性的修剪方法效果较差。

Compressing LLMs with MoP: Mixture of Pruners

用MoP压缩LLM：剪枝混合方法

Bruno Lopes Yamamoto, Lucas Lauton de Alcantara, Victor Zacarias, Leandro Giusti Mugnaini, Keith Ando Ogawa, Lucas Pellicer, Rosimeire Pereira Costa, Edson Bollis, Anna Helena Reali Costa, Artur Jordao

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

AI总结 MoP通过结合深度和宽度剪枝，提升了LLM的压缩效率和推理速度，同时在视觉-语言模型中实现了更高的计算效率。

Comments Code and models are available at: https://github.com/c2d-usp/Efficient-LLMs-with-MoP

DSBench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating External and In-Cabin Risks

DSBench：用于评估外部和车内风险的综合基准测试

Xianhui Meng, Yuchen Zhang, Zhijian Huang, Zheng Lu, Ziling Ji, Yandan Lin, Yaoyao Yin, Hongyuan Zhang, Wei Zhou, Guangfeng Jiang, Li Zhang, Long Chen, Hangjun Ye, Jun Liu, Xiaoshuai Hao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； Fudan University（复旦大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉语言模型在安全关键场景适用性未充分探索的问题，引入DSBench综合基准测试，涵盖外部与车内风险，分多类别。评估发现模型在复杂情况下降，构建数据集微调可提升性能，推动自动驾驶技术发展，相关资源将公开。

InfoFlow KV: Information-Flow-Aware KV Recomputation for Long Context

InfoFlow KV：面向长上下文的信息流感知KV重计算

Xin Teng, Canyu Zhang, Shaoyi Zheng, Danyang Zhuo, Tianyi Zhou, Shenji Wan

机构 * New York University（纽约大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 提出将选择性KV重计算建模为信息流问题，利用查询的注意力范数信号识别语义相关且结构上能传播信息的token，并引入信息流引导的块重排序策略，在LLM和VLM基准上优于现有方法。

Comments In proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). Project page: https://infoflow-kv.github.io

BigMac: Breaking the Pareto Frontier of Compute and Memory in Multimodal LLM Training

BigMac: 打破多模态大语言模型训练中的计算与内存帕累托前沿

Zili Zhang, Chengxu Yang, Shenglong Zhang, Chenyu Wang, Yufan Zhang, Tuo Dai, Zhouyang Li, Yuhong Ge, Chao Jin, Xin Jin, Yuliang Liu

机构 * Peking University（北京大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Xiaohongshu, Inc（小红书公司） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出BigMac训练流水线，通过嵌套编码器和生成器计算到LLM流水线中，同时优化计算效率和内存使用，打破帕累托前沿。

Dynamic Cluster Data Sampling for Efficient and Long-Tail-Aware Vision-Language Pre-training

动态聚类数据采样用于高效且长尾感知的视觉-语言预训练

Mingliang Liang, Zhuoran Liu, Arjen P. de Vries, Martha Larson

机构 * Institute for Computing and Information Sciences（计算与信息科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出动态聚类采样方法DynamiCS，通过动态调整数据分布平衡语义长尾概念，降低训练成本并提升长尾概念表现。

Comments Accepted by ECCV 2026

NEARL: Interacted Query Adaptation with Orthogonal Regularization for Medical Vision-Language Understanding

NEARL: 基于正交正则化的交互式查询自适应用于医学视觉-语言理解

Zelin Peng, Yichen Zhao, Yu Huang, Piao Yang, Feilong Tang, Zhengqin Xu, Xiaokang Yang, Wei Shen

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence（人工智能MOE实验室） ； AI Institute（人工智能研究院） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Department of Radiology（放射科） ； The First Affiliated Hospital（第一附属医院） ； School of Medicine（医学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； State Key Laboratory of Infrared Physics（红外物理国家重点实验室） ； Shanghai Institute of Technical Physics（上海技术物理研究所） ； Chinese Academy of Science（中国科学院） 纠错

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

AI总结 提出NEARL框架，通过统一协同嵌入变换器（USEformer）和正交交叉注意力适配器（OCA）实现双向跨模态交互，仅引入1.46M参数，在三个医学影像数据集上取得最先进性能。

Multimodal and Multiscale Spatial-Temporal Semantic Search and Recommendation with AI Foundation Models

基于AI基础模型的多模态与多尺度时空语义搜索与推荐

Yuanyuan Tian, Wenwen Li, Xiao Chen, Michael Brook, Michael Brubaker, Anna Liljedahl, Chitta Baral

机构 * School of Geographical Sciences and Urban Planning, Arizona State University（地理科学与城市规划学院，亚利桑那州立大学） ； Alaska Native Tribal Health Consortium（阿拉斯加原住民部落健康联盟） ； Woodwell Climate Research Center（伍德沃德气候研究中心） ； School of Computing and Augmented Intelligence, Arizona State University（计算与增强智能学院，亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 提出融合大语言模型和视觉-语言模型的框架，通过CAMERA算法融合文本与视觉信息生成更丰富嵌入，以及ASTRA算法结合尺度依赖的时空相关性与语义相似性进行重排序，在环境事件文档检索中优于单模态方法。

Comments 17 pages, accepted for publication in the ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems

Magic-MM-Embedding: Towards Visual-Token-Efficient Universal Multimodal Embedding with MLLMs

Magic-MM-Embedding: 面向视觉令牌高效的多模态大语言模型通用嵌入

Qi Li, Yanzhe Zhao, Yongxin Zhou, Yameng Wang, Yandong Yang, Yuanjia Zhou, Jinxiang Liu

机构 * Honor Device Co., Ltd., China（荣耀终端有限公司，中国） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Magic-MM-Embedding，通过视觉令牌压缩架构和多阶段渐进训练策略，在通用多模态嵌入中实现高效率和最先进性能。

Comments Accepted by ECCV 2026

SMART: When is it Actually Worth Expanding a Speculative Tree?

SMART: 在什么情况下扩展推测树实际上是有价值的？

Lifu Wang, Pan Zhou

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract,abstract_cn)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 SMART系统通过运行时树构建优化，提升生成速度，通过边际效益-成本分析，在不同硬件和批量规模下实现平均20%的额外加速。

Comments Accepted by ECCV 2026

Generating a Paracosm for Training-Free Zero-Shot Composed Image Retrieval

生成一个Paracosm用于免训练零样本组合图像检索

Tong Wang, Yunhan Zhao, Shu Kong

机构 * University of Macau（澳门大学） ； UC Irvine（伊丽莎白女王大学） ； Institute of Collaborative Innovation（协同创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出Paracosm方法，通过大多模态模型直接生成“心理图像”并构建合成域，实现免训练的零样本组合图像检索，在多个基准上达到最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. Website and code: https://leowangtong.github.io/Paracosm/

PathFLIP: Fine-grained Language-Image Pretraining for Versatile Computational Pathology

PathFLIP：面向多功能计算病理学的细粒度语言-图像预训练

Fengchun Liu, Songhan Jiang, Linghan Cai, Ziyue Wang, Yongbing Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, School of Computer Science and Technology（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； National University of Singapore, Department of Electronic and Computer Engineering（新加坡国立大学电子与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出PathFLIP框架，通过将幻灯片级描述分解为区域级子描述并生成文本条件区域嵌入，实现细粒度视觉-语言对齐，在多个基准上优于现有模型且训练数据更少。

Seeing the Scene Matters: Revealing Forgetting in Video Understanding Models with a Scene-Aware Long-Video Benchmark

看到场景才重要：通过场景感知的长视频基准揭示视频理解模型中的遗忘现象

Seng Nam Chen, Hao Chen, Chenglam Ho, Xinyu Mao, Jinping Wang, Yu Zhang, Chao Li

机构 * CUHK (SZ)（香港中文大学（深圳）） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； UESTC（电子科技大学） ； CUHK（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SceneBench基准，揭示视频理解模型在长场景上下文中的遗忘问题，并提出Scene-RAG方法提升性能2.50%。

Comments Accepted to CVPR 2026 (Highlight)

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

MIRAGE: Runtime Scheduling for Multi-Vector Image Retrieval with Hierarchical Decomposition

MIRAGE：基于层次分解的多向量图像检索运行时调度

Maoliang Li, Ke Li, Yaoyang Liu, Jiayu Chen, Zihao Zheng, Yinjun Wu, Chenchen Liu, Xiang Chen

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（北京大学电子工程与计算机科学学院） ； School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） ； School of Integrated Circuit Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学集成电路科学与工程学院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MIRAGE框架，通过层次化分解和跨层次相似性一致性减少冗余计算，实现多向量图像检索的精度提升和3.5倍计算加速。

Comments Will appear in DAC'2026, camera ready

LoomVideo: Unifying Multimodal Inputs into Video Generation and Editing

LoomVideo: 统一多模态输入到视频生成与编辑

Jianzong Wu, Hao Lian, Jiongfan Yang, Dachao Hao, Ye Tian, Yunhai Tong, Jingyuan Zhu, Biaolong Chen, Qiaosong Qi, Aixi Zhang, Wanggui He, Mushui Liu, Jinlong Liu, Pipei Huang, Hao Jiang

机构 * Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出LoomVideo，一种5B参数的高效统一架构，通过多模态大语言模型和零开销Scale-and-Add条件机制，实现视频生成与编辑，显著降低计算复杂度并加速推理。

Genie Sim 3.0: A High-Fidelity Comprehensive Simulation Platform for Humanoid Robot

Genie Sim 3.0：人形机器人综合仿真平台

Chenghao Yin, Da Huang, Di Yang, Jichao Wang, Nanshu Zhao, Chen Xu, Wenjun Sun, Linjie Hou, Zhijun Li, Junhui Wu, Zhaobo Liu, Zhen Xiao, Sheng Zhang, Lei Bao, Rui Feng, Zhenquan Pang, Jiayu Li, Qian Wang, Maoqing Yao

机构 * AgibotTech（Agibot科技） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)

AI总结 Genie Sim 3.0通过高保真场景生成和开放数据集，提升机器人学习模型的泛化能力与仿真到现实的迁移效果。

MBA: Multimodal Benchmark and Agents for Real-World Business Ideation

MBA：面向现实世界商业创意的多模态基准与智能体

Hojun Choi, Jaeyo Shin, Suin Lee, Hyunjung Shim

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究推出首个多模态商业创意基准MBA-Bench，提出MBA-b和MBA-k两种智能体，经实验其性能显著优于相关基准，为多模态商业创意智能体研究提供了重要支撑。

Comments Project page: https://hchoi256.github.io/projects/mba/ Code: https://github.com/hchoi256/MBA

StageCraft: Execution Aware Mitigation of Distractor and Obstruction Failures in VLA Models

StageCraft: 通过执行意识缓解VLA模型中干扰和障碍故障

Kartikay Milind Pangaonkar, Prabin Rath, Omkar Patil, Nakul Gopalan

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)

AI总结 StageCraft通过利用大规模视觉语言模型进行推理，改进预训练VLA策略性能，通过操控环境初始状态避免执行故障，实现在三个真实任务领域中性能提升40%。

Comments Accepted to IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

MACD: Model-Aware Contrastive Decoding via Counterfactual Data

MACD：基于反事实数据的模型感知对比解码

Qixin Xiao, Kun Zhou

机构 * University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA（密歇根大学，安娜堡分校） ； University of California San Diego, La Jolla, CA, USA（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：InternVL(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出MACD方法，利用视频语言模型自身反馈识别导致幻觉的目标区域，生成目标级反事实输入，结合对比解码减少幻觉，提升多模型在复杂场景下的准确性。

ProactiveBench: Benchmarking Proactiveness in Multimodal Large Language Models

ProactiveBench: 多模态大语言模型主动性的基准测试

Thomas De Min, Subhankar Roy, Stéphane Lathuilière, Elisa Ricci, Massimiliano Mancini

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； University of Bergamo（贝拉米奥大学） ； Inria Grenoble（格勒诺布尔研究所） ； Bruno Kessler Foundation（布鲁诺·凯斯勒基金会） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(title)；分类 cs.CV

AI总结 提出ProactiveBench基准，评估多模态大语言模型在遮挡识别等任务中请求用户干预的主动性，发现模型普遍缺乏主动性且与能力无关，但可通过强化学习微调习得。

Comments Accepted at ECCV 2026

NormGuard: Reward-Preserving Norm Constraints in Flow-Matching Reinforcement Learning

NormGuard: 流匹配强化学习中保持奖励的范数约束

Tianlin Pan, Lianyu Pang, Cheng Da, Huan Yang, Changqian Yu, Kun Gai, Wenhan Luo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 针对流生成器强化学习后训练中感知质量下降的问题，提出NormGuard方法，通过铰链惩罚约束速度范数，在保持奖励的同时提升图像质量和真实性。

Comments v5: Fixed PDF rendering compatibility issue affecting Apple PDFKit (macOS Preview/iOS PDF viewer). No changes to technical content compared to v4

VLAFlow: A Unified Training Framework for Vision-Language-Action Models via Co-training and Future Latent Alignment

VLAFlow：通过协同训练和未来潜在对齐的视觉-语言-动作模型统一训练框架

Guoyang Xia, Fengfa Li, Hongjin Ji, Lei Ren, Fangxiang Feng, Kun Zhan, Yan Xie

机构 * Li Auto Inc.（理想汽车） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出VLAFlow统一框架，比较四种训练范式，发现语言监督保持视觉-语言泛化，未来潜在对齐改进状态转换建模，两者结合实现最佳迁移性能。

FusionRS: A Large-Scale RGB-Infrared-Style Remote Sensing Dataset for Cross-Modal Vision-Language Learning

FusionRS: 用于双模态视觉-语言基础模型的大规模RGB-红外遥感数据集

Jiaju Han, Ben Zhang, Xuemeng Sun, Qike Zhang, Yuxian Dong, Dingyi Lu, Chengyin Hu, Luwei Yang, Fengyu Zhang, Yiwei Wei, Jiujiang Guo

机构 * China University of Petroleum-Beijing at Karamay（中国石油大学（北京）克拉玛依校区） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 针对遥感视觉-语言模型缺乏红外数据的问题，提出首个大规模RGB-红外-文本数据集FusionRS，通过翻译RGB图像为红外风格并配以红外感知描述，训练双模态基础模型，提升RGB-红外对齐和双模态字幕生成性能。

TOPReward: Token Probabilities as Hidden Zero-Shot Rewards for Robotics

TOPReward: 令牌概率作为机器人学中的隐式零样本奖励

Shirui Chen, Cole Harrison, Ying-Chun Lee, Angela Jin Yang, Zhongzheng Ren, Lillian J. Ratliff, Jiafei Duan, Dieter Fox, Ranjay Krishna

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究所） ； Amazon（亚马逊） ； 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 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 TOPReward通过利用预训练视频视觉-语言模型的令牌概率，提供高效的零样本奖励估计，显著提升机器人任务进度评估的性能和泛化能力。

ViMax: Agentic Video Generation

ViMax: 智能体视频生成

Lingxuan Huang, Sizhe He, Hengji Zhou, Liqiang Nie, Lianghao Xia, Chao Huang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出ViMax框架，通过多智能体协作实现长视频生成，利用分层叙事引擎和视觉一致性机制，保证叙事连贯性和视觉一致性。

Comments 20 pages, 13 figures

PivotMerge: Bridging Heterogeneous Multimodal Pre-training via Post-Alignment Model Merging

PivotMerge: 通过后对齐模型融合弥合异构多模态预训练

Zibo Shao, Baochen Xiong, Xiaoshan Yang, Yaguang Song, Qimeng Zhang, Haifeng Chen, Changsheng Xu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Data Science and Artificial Intelligence Research Institute, China United Network Communications Group Co., Ltd.（中国联合网络通信集团有限公司数据科学与人工智能研究院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出PivotMerge框架，通过后对齐模型融合技术，解决多模态预训练中跨模态对齐能力整合问题，提升模型统一语义空间的构建效果。

GrAInS: Gradient-based Attribution for Inference-Time Steering of LLMs and VLMs

GrAInS：基于梯度的大语言模型和视觉语言模型推理时引导方法

Duy Nguyen, Archiki Prasad, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 研究针对推理时引导LLMs和VLMs的方法局限，提出GrAInS。该方法基于梯度归因识别关键令牌构建引导向量，推理时调整激活。实验显示其性能优于微调及现有基线，能在保持模型流畅性和通用能力的同时提升多项指标。

Comments Accepted to ACL 2026

ToDMA: Large Model-Driven Massive Token Communications for Semantic Multiple Access

ToDMA：用于语义多址接入的大模型驱动海量令牌通信

Li Qiao, Mahdi Boloursaz Mashhadi, Zhen Gao, Robert Schober, Deniz Gündüz

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； University of Surrey（Surrey大学） ； Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nurnberg（埃森哲-亚琛工业大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出ToDMA，一种大模型驱动的语义多址接入方案，将无源随机接入与上下文感知令牌处理结合，用于海量令牌通信。通过压缩感知检测令牌及估计信道状态信息，利用上下文模型恢复冲突令牌，能降低接入延迟并保持令牌恢复与语义重建质量。

Comments Submitted to IEEE journals

RGB-Pointmap Pretraining for Unified 3D Scene Understanding

对比语言-彩色点图预训练用于统一3D场景理解

Ye Mao, Weixun Luo, Ranran Huang, Junpeng Jing, Krystian Mikolajczyk

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：visual question answering(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 提出UniScene3D，一种基于Transformer的编码器，通过多视图彩色点图联合建模外观和几何，并引入跨视图几何对齐和接地视图对齐，在少样本和任务特定微调中达到SOTA。

Comments 19 Pages, ECCV 2026 Accepted