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University of Southern California（南加州大学）

2026-08-06 至 2026-08-06 共收录 2 篇

2604.21343 2026-08-06 cs.CV 版本更新

Latent Denoising Improves Visual Alignment in Large Multimodal Models

潜在去噪提升大多模态模型的视觉对齐

Dhruv Parikh, Jacob Fein-Ashley, Rajgopal Kannan, Viktor Prasanna

机构 * University of Southern California（南加州大学）； DEVCOM ARL Army Research Office（DEVCOM ARL陆军研究办公室）

AI总结本文提出通过潜在去噪框架改进大多模态模型的内部视觉特征对齐和多模态理解，采用掩码和高斯噪声混合腐蚀视觉token，并利用解码器恢复教师特征，提升模型在分布偏移下的鲁棒性。

Comments ACM MM 2026

2602.05869 2026-08-06 stat.ML cs.LG cs.NA math.NA math.PR math.ST stat.TH 版本更新

Wedge Sampling: Efficient Tensor Completion with Nearly-Linear Sample Complexity

楔形采样：具有近线性样本复杂性的高效张量补全

Hengrui Luo, Anna Ma, Ludovic Stephan, Yizhe Zhu

机构 * Rice University（里士满大学）； University of California, Irvine（加州大学尔湾分校）； Univ Rennes, Ensai, CNRS, CREST-UMR 9194（里昂大学，Ensai，CNRS，CREST-UMR 9194）； University of Southern California（南加州大学）

AI总结提出楔形采样非自适应方案，通过结构化长度二模式（楔形）分配观测，在均匀采样稀疏时增强谱信号，实现近线性样本复杂度的张量补全。

Comments 88 pages, 5 figures. Includes new results on noisy tensor completion