视觉大模型 / VLM

ReVision : A Post-Hoc, Vision-Based Technique for Replacing Unacceptable Concepts in Image Generation Pipeline

ReVision：一种基于视觉的后处理技术，用于在图像生成管道中替换不可接受的概念

Gurjot Singh, Prabhjot Singh, Aashima Sharma, Maninder Singh, Ryan Ko

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 ReVision是一种无需训练的后处理框架，通过视觉模型检测并替换图像生成中不安全的概念，提升安全性与生成质量。

PrimitiveVLA: Learning Reusable Motion Primitives for Efficient and Generalizable Robotic Manipulation

PrimitiveVLA：学习可复用的运动基元以实现高效且可泛化的机器人操作

Yutai Li, Shaohui Peng, Jiaming Guo, Di Huang, Zihao Zhang, Yuxuan Guo, Yunkai Gao, Siming Lan, Ling Li, Xing Hu, Yunji Chen

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（处理器国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； Jiangsu Key Laboratory of AI for Industries, Institute of AI for Industries, CAS（江苏人工智能工业重点实验室，人工智能工业研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Cambricon Technologies（寒武科技） ； Intelligent Software Research Center, Institute of Software, CAS（软件研究所智能软件研究中心，中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出PrimitiveVLA框架，通过将视觉-语言-动作模型从直接指令到控制映射转向以基元为中心的拆解与组装范式，利用多模态规范表示和自动化流水线，提升数据效率并实现零样本泛化。

Move-Then-Operate: Behavioral Phasing for Human-Like Robotic Manipulation

移动-然后-操作：用于类人机器人操作的行为相位

Haoming Xu, Lei Lei, Jie Gu, Chu Tang, Jingmin Chen, Ruiqi Wang

机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences, Hangzhou, China.（杭州高等研究院，中国科学院大学，中国杭州） ； University of Science and Technology of China, Hefei, China.（中国科学技术大学，中国合肥） ； School of Aritificial intelligence, Institute of Artificial Intelligence, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China（人工智能学院，人工智能研究院，北京科技大学，中国北京） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出Move-Then-Operate框架，将机器人操作分为粗略移动和接触关键交互两个阶段，通过双专家策略提升操作精度与效率。

Comments 15 pages, 10 figures

Semantic Communication for the Internet of Underwater Things: Architectures, Applications, Challenges, and Future Directions

水下物联网的语义通信：架构、应用、挑战与未来方向

Ruhul Amin Khalil, Asiya Jehangir, Hanane Lamaazi, Saddaf Rubab, Nasir Saeed

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

AI总结 本文综述了语义通信在水下物联网中的应用，探讨了其架构、学习驱动方法及代表性应用，并指出了关键研究方向，旨在提升资源受限水下网络的通信效率。

Comments 33 pages, 10 figures, and 9 tables. The paper is submitted to IEEE for Possible Publication

Dexterity-BEV: Aligning 3D World and Actions for Generalizable Robot Policies Learning

Dexterity-BEV: 对齐3D世界与动作以实现通用机器人策略学习

Huayi Zhou, Wei Gao, Dekun Lu, Ruiji Liu, Zhanqi Zhang, Ziyang Zhang, Jian Chen, Wenlve Zhou, Sheng Xu, Shumin Li, Kangyi Guo, Shichen Xu, Zixin Huang, Yongyi Su, Kui Jia

机构 * DexForce Technology（德克斯技术公司） ； 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 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)

AI总结 提出Dexterity-BEV框架，通过对齐顶点图和顶点谱的3D表示以及鸟瞰图对齐，解决2D基础模型在3D操作中的局限性，提升机器人策略的泛化能力。

Comments under review

jina-embeddings-v5-omni: Geometry-preserving Embeddings via Locked Aligned Towers

jina-embeddings-v5-omni: 通过锁定对齐塔实现几何保持嵌入

Florian Hönicke, Michael Günther, Andreas Koukounas, Mohammad Kalim Akram, Scott Martens, Saba Sturua, Han Xiao

机构 * Jina by Elastic（Jina 由 Elastic 公司） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出GELATO方法，通过冻结对齐塔实现多模态嵌入，生成统一语义空间，训练效率高且保持文本嵌入一致性。

Comments 11 pages, 9 figures, 5 tables

Constitutional On-Policy Safe Distillation

宪法性在策略安全蒸馏

Ming Wen, Yuxuan Liu, Kun Yang, Yunhao Feng, Zhuoer Xu, Yuhao Sun, Shiwen Cui, Xiang Zheng, Yi Liu, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI（可信具身人工智能研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 针对在策略自蒸馏在安全对齐中因宪法条件导致教师分布收缩、表达能力下降的问题，提出宪法性在策略安全蒸馏（COPSD），通过交叉SFT冷启动校准教师分布，再进行宪法条件在策略蒸馏，在12个基准上实现了更优的安全-有用性权衡并降低安全税。

Ablation-Corrected Evaluation of Attribution Maps in Echocardiographic Ejection-Fraction Models

解剖结构忠实但时间上盲目：超声心动图左心室射血分数估计的归因审核

Hyunkyung Han, Min Jung Kim

机构 * School of Integrated Medicine, Yonsei University（延世大学统合医学院） ； Department of Radiology, Research Institute of Radiologic Science, Yonsei University College of Medicine（延世大学医学院放射科学研究所放射科） 纠错

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

AI总结 研究超声心动图左心室射血分数估计模型的归因，微调VideoMAE Transformer和R(2+1)D CNN两个回归器，用多指标审核发现模型空间忠实但时间盲目，强调空间忠实不代表时间忠实，警示XAI验证并呼吁时间感知训练评估。

Comments 12 pages, 4 figures. v2: the chance level is now measured rather than computed, which corrects the ratios reported in v1. Adds a composition-matched ablation with an equal-area control, a reliability estimate for it, an ablation-derived score to report alongside overlap, seed repetition, and pediatric validation

Token-Based Detection of Spurious Correlations in Vision Transformers

基于Token的视觉Transformer虚假相关性检测

Solha Kang, Esla Timothy Anzaku, Wesley De Neve, Arnout Van Messem, Joris Vankerschaver, Francois Rameau, Utku Ozbulak

机构 * Center for Biosystems and Biotech Data Science（生物系统与生物技术数据科学中心） ； Ghent University Global Campus（根特大学全球校区） ； State University of New York Korea（纽约州立大学韩国分校） ； Department of Mathematics（数学系） ； Université de Liège（列日大学） ； Department of Applied Mathematics, Computer Science and Statistics（应用数学、计算机科学与统计学系） ； Ghent University（根特大学） ； Department of Electronics and Information Systems（电子与信息系统系） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于Token的诊断流程，通过留一Token移除法检测视觉Transformer中的虚假相关性，经ImageNet等实验验证了方法的有效性，还探讨了虚假信号的来源及相关案例。

Comments Accepted for publication in Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

IFCLoRA: Topology-Aware Rank Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning

IFCLoRA：用于参数高效微调的拓扑感知秩分配

Wei Zhang, Xinwu Liu, Yihang Cheng

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

AI总结 研究针对LoRA方法中秩分配问题，提出IFCLoRA拓扑感知秩分配方法，利用小校准集和冻结模型构建交互图，结合全局拓扑先验与局部梯度敏感性计算得分来分配秩，在多场景下优于其他方法，还揭示了任务依赖的秩分布特点。

Comments 9 pages, 5 figures

MM-ISTS: Cooperating Irregularly Sampled Time Series Forecasting with Multimodal Vision-Text LLMs

MM-ISTS: 基于多模态视觉-文本大语言模型的不规则采样时间序列预测

Zhi Lei, Chenxi Liu, Hao Miao, Wanghui Qiu, Bin Yang, Chenjuan Guo

机构 * East China Normal University Shanghai China ； Centre for Artificial Intelligence ； Robotics, Hong Kong Institute of Science \& Innovation, Chinese Academy of Sciences Hong Kong China ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University Hong Kong China ； East China Normal University ； Robotics, Hong Kong Institute of Science \& Innovation, Chinese Academy of Sciences ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University 纠错

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

AI总结 MM-ISTS利用多模态视觉-文本大语言模型，通过双阶段编码机制提升不规则采样时间序列预测的性能。

From Generator to Embedder: Harnessing Innate Abilities of Multimodal LLMs via Building Zero-Shot Discriminative Embedding Model

从生成器到嵌入器：通过构建零样本判别嵌入模型来利用多模态大语言模型的固有能力

Yeong-Joon Ju, Seong-Whan Lee

机构 * Department of Artificial Intelligence（人工智能系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种高效框架，通过构建零样本判别嵌入模型，利用多模态大语言模型的固有能力，提升多模态表示空间的鲁棒性和零样本嵌入能力。

Comments Accepted to IEEE Transactions on Multimedia (T-MM)

EmoFeedback$^2$: Reinforcement of Continuous Emotional Image Generation via LVLM-based Reward and Textual Feedback

EmoFeedback$^2$：基于LVLM的奖励与文本反馈的连续情绪图像生成强化

Kai Shu, Jingyang Jia, Gang Yang, Long Xing, Xun Chen, Aiping Liu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 EmoFeedback$^2$通过基于LVLM的奖励与文本反馈机制，提升连续情绪图像生成的质量与情绪保真度。

Variational Speculative Decoding: Rethinking Draft Training from Token Likelihood to Sequence Acceptance

变分推测解码：从令牌似然到序列接受的草稿训练再思考

Xiandong Zou, Jianshu Li, Jing Huang, Pan Zhou

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出变分推测解码（VSD），将草稿训练视为对潜在提议（草稿路径）的变分推断，通过最大化目标模型接受的边际概率来优化，结合路径级效用和期望最大化过程，显著提升解码效率。

ResearchStudio-Reel: Automate the Last Mile of Research from Paper to Poster, Video, and Blog

ResearchStudio-Reel：实现从论文到海报、视频和博客的研究最后一公里自动化

Lingao Xiao, Yalun Dai, Yangyu Huang, Qihao Zhao, Wenshan Wu, Hugo He, Ruishuo Chen, Jin Jiang, Qianli Ma, Jiahuan Zhang, Xin Zhang, Ying Xin, Yang Ou, Yan Xia, Scarlett Li, Longbo Huang, Zhipeng Zhang, Yang He, Yap Kim Hui, Yan Lu

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Westlake University（西湖大学） ； CFAR, A*STAR（计算科学与工程研究所，新加坡科技研究局） 纠错

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

AI总结 研究传播自动化困难，以往方法有局限。该研究提出将最后一公里构建为技能组合，实例化ResearchStudio-Reel，包括共享提取器、可编辑生成器和交互式收敛层，能产出多种可编辑工件，效果优于现有系统。

Attentions Under the Microscope: A Comparative Study of Resource Utilization for Variants of Self-Attention

显微镜下的注意力：自注意力变体资源利用的比较研究

Zhengyu Tian, Anantha Padmanaban Krishna Kumar, Hemant Krishnakumar, Reza Rawassizadeh

机构 * Boston University Metropolitan College（波士顿大学 metropolitan college） ； Duy Tan University（杜益大学） ； Chulalongkorn University（朱拉隆功大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型和视觉语言模型中注意力机制瓶颈，通过在训练GPT-2架构时对八种注意力机制进行基准测试，发现优化内核实现的机制能源效率最佳，强调能源感知基准测试对注意力设计的重要性及对选择高效机制的指导意义。

Comments 6 pages, 8 figures

PASs-MoE: Mitigating Misaligned Co-drift among Router and Experts via Pathway Activation Subspaces for Continual Learning

PASs-MoE：通过路径激活子空间减轻路由器与专家之间的错位协同漂移以进行持续学习

Zhiyan Hou, Haiyun Guo, Haokai Ma, Yandu Sun, Yonghui Yang, Jinqiao Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Southeast University, Nanjing, China（南京东南大学） ； Wuhan AI Research, Wuhan, China（武汉人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 研究持续指令调整中多模态大语言模型的问题，提出基于路径激活子空间的固定容量PASs - MoE - LoRA方法，含PAS引导的重新加权和PAS感知的秩稳定，实验表明该方法在准确性和抗遗忘性上优于基线和变体且不增参数。

Comments Published in the Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026), Volume 1: Long Papers. 14 pages. Code is available at https://github.com/yueluoshuangtian/PASs-MoE

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 31959--31972, San Diego, California, United States, July 2026. Association for Computational Linguistics

Do All Visual Tokens Matter Equally? Object-Evidence Preserving Token Merging for Vision-Language Retrieval

所有视觉令牌都同等重要吗？用于视觉语言检索的对象证据保留令牌合并

Suhyeong Park, Junha Jung, Jungwoo Park, Jaewoo Kang

机构 * The Catholic University of Korea（韩国天主教大学） ； Korea University（韩国大学） ； AIGEN Sciences Inc.（AIGEN科技公司） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言检索中多向量方法存储和评分成本高的问题，提出对象感知令牌合并框架SaMer，压缩图像侧令牌同时保留交互接口，实验证明其能降成本且提升性能。

From Content to Audience: A Multimodal Annotation Framework for Broadcast Television Analytics

从内容到受众：一种多模态注释框架用于广播电视分析

Paolo Cupini, Francesco Pierri

机构 * Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano, Italy（意大利米兰理工大学电子、信息与生物工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种多模态注释框架，用于广播电视内容分析，通过构建特定领域的基准测试，评估不同管道架构在广播新闻中的表现，展示了框架在受众分析中的应用价值。

Activation Quantization of Vision Encoders Needs Prefixing Registers

视觉编码器的激活量化需要前缀寄存器

Seunghyeon Kim, Taesun Yeom, Jinho Kim, Wonpyo Park, Kyuyeun Kim, Jaeho Lee

机构 * POSTECH ； Dankook University（Dankook 大学） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 本文提出RegCache算法，通过引入前缀标记减少视觉编码器中的异常值，提升低比特量化模型性能，尤其在极低比特情况下效果显著。

Comments Accepted to ECCV 2026. Code: https://github.com/spbob0418/RegCache

Clin-JEPA: A Multi-Phase Co-Training Framework for Joint-Embedding Predictive Pretraining on EHR Patient Trajectories

Clin-JEPA：一种多阶段协同训练框架，用于EHR患者轨迹的联合嵌入预测预训练

Yixuan Yang, Mehak Arora, Ryan Zhang, Baraa Abed, Junseob Kim, Tilendra Choudhary, Md Hassanuzzaman, Kevin Zhu, Ayman Ali, Chengkun Yang, Alasdair Edward Gent, Victor Moas, Rishikesan Kamaleswaran

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Clin-JEPA框架，通过多阶段预训练稳定协同训练编码器和预测器，解决EHR数据中联合嵌入预测的挑战，实现多任务下游任务的高性能表现。

Comments 18 pages, 4 figures, 8 tables. Code: https://github.com/Kamaleswaran-Lab/Clin-JEPA

MetricAnything: Scaling Metric Depth Pretraining with Noisy Heterogeneous Sources

MetricAnything：利用噪声异构源扩展度量深度预训练

Baorui Ma, Jiahui Yang, Donglin Di, Xuancheng Zhang, Jianxun Cui, Hao Li, Yan Xie, Wei Chen

机构 * Li Auto Inc（李自动公司） 纠错

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

AI总结 研究针对度量深度估计扩展难题，提出MetricAnything框架，通过随机掩码创建稀疏度量提示解耦空间推理与偏差，用多样3D数据预训练，在多任务中表现出色，推动度量感知发展。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://metric-anything.github.io/metric-anything-io/

InverseScope: Scalable Activation Inversion for Interpreting Large Language Models

InverseScope：用于解释大语言模型的可扩展激活反演

Yifan Luo, Zhennan Zhou, Bin Dong

机构 * School of Mathematical Science, Peking University（北京大学数学科学学院） ； School of Science, Westlake University（西湖大学理学院） ； Beijing International Center for Mathematical Research（北京国际数学研究中心） ； New Cornerstone Science Laboratory, Peking University（北京大学新基石科学实验室） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型内部表征解释难题，提出InverseScope框架，通过输入反演解释神经激活，用新颖架构提高采样效率，揭示模型表征空间结构，可扩展到14B参数模型并推广到分布外输入。

Comments 12 pages

Stateful Token Reduction for Long-Video Hybrid VLMs

面向长视频混合视觉语言模型的有状态令牌缩减

Jindong Jiang, Amala Sanjay Deshmukh, Kateryna Chumachenko, Karan Sapra, Zhiding Yu, Guilin Liu, Andrew Tao, Pavlo Molchanov, Jan Kautz, Wonmin Byeon

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 针对混合Mamba-Transformer视觉语言模型，提出有状态令牌缩减方法，利用Mamba层的状态保持特性实现压缩而非剪枝，在25%令牌预算下实现3.8-4.2倍预填充加速，同时保持基线精度。

MMLoP: Multi-Modal Low-Rank Prompting for Efficient Vision-Language Adaptation

MMLoP: 多模态低秩提示用于高效视觉-语言适配

Sajjad Ghiasvand, Haniyeh Ehsani Oskouie, Mahnoosh Alizadeh, Ramtin Pedarsani

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 提出MMLoP框架，通过低秩分解参数化视觉和文本提示，仅用11.5K可训练参数实现深度多模态提示，并引入自调节一致性损失、均匀漂移校正和共享上投影三个组件，在11个数据集上达到79.70%的基类到新类泛化调和平均。

Mitigating Object Hallucinations in LVLMs via Attention Imbalance Rectification

通过注意力不平衡修正减轻LVLM中的对象幻觉

Han Sun, Qin Li, Peixin Wang, Min Zhang

机构 * Shanghai Key Laboratory of Trustworthy Computing, East China Normal University（上海可信计算实验室，东华大学） 纠错

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

AI总结 发现多模态和token间注意力不平衡是对象幻觉的因果因素，提出轻量级解码干预方法AIR，通过重新分配注意力权重修正不平衡，在多个基准上减少幻觉达35.1%，并提升通用能力。

Comments CVPR 2026 Findings Track, code is available at https://github.com/Ice-wave/AIR

Synthetic Homes: A Multimodal Generative AI Pipeline for Residential Building Data Generation under Data Scarcity

合成住宅：数据稀缺下用于住宅建筑数据生成的多模态生成式AI管道

Jackson Eshbaugh, Chetan Tiwari, Jorge Silveyra

机构 * Lafayette University（拉法叶大学） ； Georgia State University（佐治亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出一个多模态生成式AI框架，整合图像、表格和模拟组件，从公开记录和图像生成合成住宅建筑数据集，以解决建筑参数数据稀缺问题。

Comments 33 pages; 2 appendices; 6 figures; 4 tables. Code available at https://github.com/Lafayette-EshbaughSilveyra-Group/synthetic-homes

Journal ref Machine Learning with Applications, 25 (2026), 100959

MVCL-DAF++: Enhancing Multimodal Intent Recognition via Prototype-Aware Contrastive Alignment and Coarse-to-Fine Dynamic Attention Fusion

MVCL-DAF++: 通过原型感知对比对齐和由粗到细动态注意力融合增强多模态意图识别

Haofeng Huang, Yifei Han, Long Zhang, Bin Li, Yangfan He, Yaxin Xue

机构 * University of Shanghai for Science and TechnologyChina（上海科学技术大学中国） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of SciencesChina（深圳先进技术研究院，中国科学院中国） ； University of Minnesota-Twin Cities, USA（明尼苏达大学双城分校，美国） ； University of LeedsUK（利兹大学，英国） 纠错

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

AI总结 提出MVCL-DAF++，通过原型感知对比对齐和由粗到细注意力融合，在MIntRec和MIntRec2.0上提升多模态意图识别，尤其改善稀有类识别。

Comments Accepted by Interspeech 2026

MACS: Modality-Aware Capacity Scaling for Efficient Multimodal MoE Inference

MACS: 模态感知容量缩放用于高效多模态MoE推理

Bo Li, Chuan Wu, Shaolin Zhu

机构 * School of Software, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学软件学院，北京，中国） ； TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University, China（天津大学计算机科学与技术学院，中国） ； School of New Media and Communication, Tianjin University, China（天津大学新媒体与传播学院，中国） 纠错

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

AI总结 针对多模态MoE大模型在专家并行推理中因信息异质性和模态动态性导致的效率瓶颈，提出无需训练的MACS框架，通过熵加权负载和动态模态自适应容量机制优化资源分配，显著提升多模态基准性能。

Comments Accepted by ACL 2026

Multiview Representation Learning via Distributed Joint Latent Space Structuring

基于分布式联合隐空间构建的多视图表示学习

Milad Sefidgaran, Piotr Krasnowski, Abdellatif Zaidi

机构 * Huawei Paris Research Center, France（华为巴黎研究中心，法国） 纠错

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

AI总结 该研究针对分布式多视图表示学习的客户端协调问题，推导了基于MDL的泛化界，提出分布式高斯乘积混合先验方法，经多组实验验证了其有效性。