大模型推理能力

OMG-Agent: Toward Robust Missing Modality Generation with Decoupled Coarse-to-Fine Agentic Workflows

OMG-Agent：迈向鲁棒缺失模态生成的解耦粗到细代理工作流

Ruiting Dai, Zheyu Wang, Haoyu Yang, Yihan Liu, Chengzhi Wang, Zekun Zhang, Zishan Huang, Jiaman Cen, Lisi Mo

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 OMG-Agent通过解耦粗到细的代理工作流，有效解决多模态数据缺失问题，提升生成的鲁棒性和保真度。

Beyond Unimodal Shortcuts: MLLMs as Cross-Modal Reasoners for Grounded Named Entity Recognition

超越单模态捷径：MLLMs作为跨模态推理器用于 grounded 命名实体识别

Jinlong Ma, Yu Zhang, Xuefeng Bai, Kehai Chen, Yuwei Wang, Zeming Liu, Jun Yu, Min Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出MCR方法，通过多风格推理模式注入和约束引导的可验证优化，解决MLLMs在跨模态推理中的模态偏见问题，提升 grounded 命名实体识别的性能。

Comments GMNER

Modular Safety Guardrails Are Necessary for Foundation-Model-Enabled Robots in the Real World

模块化安全护栏是现实世界中由基础模型赋能的机器人所必需的

Joonkyung Kim, Wenxi Chen, Davood Soleymanzadeh, Yi Ding, Xiangbo Gao, Zhengzhong Tu, Ruqi Zhang, Fan Fei, Sushant Veer, Yiwei Lyu, Minghui Zheng, Yan Gu

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Amazon（亚马逊公司） ； NVIDIA（英伟达公司） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出模块化安全护栏以解决现实世界中由基础模型赋能的机器人在开放、长尾和随时间适应的环境中的安全挑战。