Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

A Survey of Large Audio Language Models: Generalization, Trustworthiness, and Outlook

大型音频语言模型综述：通用性、可信度与展望

Kaiwen Luo, Zhenhong Zhou, Leyan Wang, Liang Lin, Tianyu Shao, Yuanhe Zhang, Yang Xiao, Yuxuan Li, Miao Yu, Kailin Lyu, Jiaming Zhang, Li Sun, Songze Li, Yueming Wu, Ting Dang, Xiaojun Jia, Dongrui Liu, Kai Li, Rohan Kumar Das, Siyuan Liang, Xinfeng Li, Qiankun Li, Jing Chen, Xingjun Ma, Kun Wang, Junhao Dong, Deqing Zou, Yu Cheng, Xia Hu, Zhigang Zeng, Sen Su, Yang Liu, Yu-Gang Jiang, Philip S. Yu, Yew-Soon Ong

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fortemedia Singapore（富媒体新加坡） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 本文综述了大型音频语言模型的通用性、可信度及未来发展方向，探讨了其架构创新、对齐算法及安全风险，并提出了防御深入、因果音频世界建模等策略以提升音频智能的可信度。

From Representational Complementarity to Dual Systems: Synergizing VLM and Vision-Only Backbones for End-to-End Driving

从表征互补性到双系统：协同VLM和纯视觉骨干网络用于端到端驾驶

Sining Ang, Yuguang Yang, Chenxu Dang, Canyu Chen, Cheng Chi, Haiyan Liu, Xuanyao Mao, Jason Bao, Xuliang, Bingchuan Sun, Yan Wang

机构 * Department of Automation, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学自动化系） ； School of Electronic Information Engineering, Beihang University（北京航空航天大学电子信息工程学院） ； School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； National Superior College for Engineers, Beihang University（北京航空航天大学国家级工程师学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Lenovo Group Limited（联想集团有限公司） ； Institute for AI Industry Research, Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） 纠错

AI总结 本文通过协同VLM和纯视觉骨干网络，提出HybridDriveVLA和DualDriveVLA，提升端到端驾驶的PDMS性能。