Northeastern University（东北大学）

Towards an Incremental Unified Multimodal Anomaly Detection: Augmenting Multimodal Denoising From an Information Bottleneck Perspective

迈向增量统一多模态异常检测：从信息瓶颈视角增强多模态去噪

Kaifang Long, Lianbo Ma, Jiaqi Liu, Liming Liu, Guoyang Xie

机构 * Software College, Northeastern University, China（东北大学软件学院） ； CATL, China（宁德时代） 纠错

AI总结 本文提出IB-IUMAD框架，通过Mamba解码器和信息瓶颈融合模块解决多模态异常检测中的灾难性遗忘问题，提升模型对新兴对象的适应能力。

When Scaling Fails: Mitigating Audio Perception Decay of LALMs via Multi-Step Perception-Aware Reasoning

当扩展失效时：通过多步骤感知-aware 推理缓解LALMs的音频感知衰减

Ruixiang Mao, Xiangnan Ma, Dan Chen, Ziming Zhu, Yuan Ge, Aokai Hao, Haishu Zhao, Yifu Huo, Qing Yang, Kaiyan Chang, Xiaoqian Liu, Chenglong Wang, Qiaozhi He, Tong Xiao, Jingbo Zhu

机构 * Northeastern University,China（东北大学） ； NiuTrans Research（NiuTrans研究院） 纠错

AI总结 本文提出MPAR²范式，通过多步骤感知-aware推理缓解LALMs在推理过程中因音频感知衰减导致的性能下降问题。

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