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

Inter-X++: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Human-Human Interaction Analysis

Inter-X++：用于多模态人与人交互分析的综合基准

Liang Xu, Chengqun Yang, Zili Lin, Xintao Lv, Yichao Yan, Xin Jin, Zhibo Chen, Xiaokang Yang, Wenjun Zeng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology（宁波工程学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 该研究提出多模态人与人交互基准Inter-X++，构建含精细标注的大规模数据集，开发统一HHI框架OpenHHI，其在生成与感知任务上达最优性能，验证了统一表示的有效性。

Comments 24 pages, 10 figures

PEA-DPO: Perception-Enhanced Alignment Direct Preference Optimization for MLLMs Alignment

PEA-DPO：用于多模态大语言模型对齐的感知增强型直接偏好优化

Jiawei Feng, Jiancan Wu, Xingyu Zhu, Junkang Wu, Xiang Wang, Xiangnan He

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型偏好优化存在的视觉不敏感性问题，提出PEA-DPO框架，利用视觉偏好信号缓解该问题，提升多模态对齐效果并减少幻觉。

When Irrelevant Text Matters: Affine Margin Shifts in Multimodal Large Language Models

当无关文本起作用时：多模态大语言模型中的仿射间隔偏移

Yinfeng Wang, Zhiyuan Yao, Zheren Fu, Lei Zhang, Zhendong Mao

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

AI总结 本文研究多模态大语言模型（MLLMs）中任务无关文本对视觉判断任务的影响，发现其会使模型决策间隔发生可预测的仿射变换，为提升模型对噪声上下文的鲁棒性提供了诊断基础。