University of Toronto（多伦多大学）

Modular Multimodal Classification Without Fine-Tuning: A Simple Compositional Approach

无需微调的模块化多模态分类：一种简单的组合方法

Herman Bergström, Aditya Mehrotra, Rahul G. Krishnan

机构 * Chalmers University of Technology and University of Gothenburg（查尔姆斯理工大学和哥德堡大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 本文提出CoMET，一种无需微调的多模态分类方法，通过冻结预训练的backbone对每个模态进行处理，使用PCA压缩嵌入并输入到表格基础模型中进行预测，展示了PCA作为适配器在不同模态上的强大鲁棒性能，并提出了PALPooling来提升表示质量，实现了无需训练的多模态学习最佳结果。

Comments 30 pages, 17 figures

COBALT: Crowdsourcing Robot Learning via Cloud-Based Teleoperation with Smartphones

COBALT: 通过基于云的远程操作利用智能手机进行机器人学习

Ayush Agarwal, Ansh Gandhi, Jeremy A. Collins, Omar Rayyan, Aryan Sarswat, Ranjani Koushik, Masoud Moghani, Ajay Mandlekar, Animesh Garg

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； New York University Abu Dhabi (NYUAD)（纽约大学阿布扎克分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 本文提出COBALT平台，通过基于云的远程操作技术，利用智能手机等设备大规模收集高质量的机器人学习数据，提高仿真实验和现实世界中的机器人学习效率。

LLM Pretraining Shapes a Generalizable Manifold: Insights into Cross-Modal Transfer to Time Series

LLM预训练塑造了可泛化的流形：跨模态迁移至时间序列的洞察

Alexis Roger, Prateek Humane, Zhenghan Tai, Gwen Legate, Andrei Mircea, Vasilii Feofanov, Irina Rish

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Concordia University（康科迪亚大学） ； com（42.com） 纠错

AI总结 研究探讨了语言预训练的Transformer能否成为有效的时序预测器，并揭示了跨模态迁移的机制，指出预训练构建了流形，微调则将数值动态投影到任务相关方向。