语言大模型 / LLM

OmniPT: Unleashing the Potential of Large Vision Language Models for Pedestrian Tracking and Understanding

OmniPT：释放大型视觉语言模型在行人跟踪与理解中的潜力

Teng Fu, Mengyang Zhao, Ke Niu, Kaixin Peng, Bin Li

专题命中 指令微调 ：language model(title)；foundation model(abstract)；SFT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 OmniPT 通过结合强化学习和微调方法，提升大型视觉语言模型在行人跟踪和语义理解中的性能。

Comments AAAI 2026

AutoBackdoor: Automating Backdoor Attacks via LLM Agents

AutoBackdoor: 通过LLM代理自动化后门攻击

Yige Li, Zhe Li, Wei Zhao, Nay Myat Min, Hanxun Huang, Xingjun Ma, Jun Sun

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AutoBackdoor通过LLM代理自动化后门攻击，实现高效触发器生成和毒化数据构建，验证了对抗防御的脆弱性。

Comments 23 pages

Best Practices for Biorisk Evaluations on Open-Weight Bio-Foundation Models

开放权重生物基础模型的生物风险评估最佳实践

Boyi Wei, Zora Che, Nathaniel Li, Udari Madhushani Sehwag, Jasper Götting, Samira Nedungadi, Julian Michael, Summer Yue, Dan Hendrycks, Peter Henderson, Zifan Wang, Seth Donoughe, Mantas Mazeika

机构 * Scale AI ； SecureBio ； Center for AI Safety（AI安全中心） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出BioRiskEval框架，用于评估开放权重生物基础模型的鲁棒性，揭示现有数据过滤方法的局限性，并强调需进一步研究安全策略。

Comments 17 Pages, 5 figures

A Little More Like This: Text-to-Image Retrieval with Vision-Language Models Using Relevance Feedback

略多一些像这个：利用视觉语言模型进行文本到图像检索的相关反馈

Bulat Khaertdinov, Mirela Popa, Nava Tintarev

机构 * Maastricht University（马斯特里赫特大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)

AI总结 本文提出基于相关反馈机制提升视觉语言模型文本到图像检索性能的方法，通过四种反馈策略在Flickr30k和COCO数据集上验证，提升了检索效果并增强了多轮检索的鲁棒性。

Comments Accepted to WACV'26

Omni-R1: Do You Really Need Audio to Fine-Tune Your Audio LLM?

Omni-R1：你真的需要音频来微调你的音频大语言模型吗？

Andrew Rouditchenko, Saurabhchand Bhati, Edson Araujo, Samuel Thomas, Hilde Kuehne, Rogerio Feris, James Glass

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Goethe University of Frankfurt（法兰克福歌德大学） ； IBM Research AI（IBM人工智能研究部） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） ； Tuebingen AI Center/University of Tuebingen（图宾根人工智能中心/图宾根大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title,abstract)

AI总结 Omni-R1通过强化学习方法GRPO微调多模态大语言模型，实现了在音频问答任务上的新SOTA性能，同时发现文本推理能力提升对音频性能有显著贡献。

TRACE: Time SeRies PArameter EffiCient FinE-tuning

TRACE: 时间序列参数高效微调

Yuze Li, Wei Zhu

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； School of Science, University of Hong Kong（香港大学科学学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 TRACE提出了一种时间序列参数高效微调方法，通过门控DSIC和重构预测头提升长期预测性能，适用于多种时间序列任务。

Journal ref Neurocomputing, Volume 320, 2025, Article 132098

VLA-4D: Embedding 4D Awareness into Vision-Language-Action Models for SpatioTemporally Coherent Robotic Manipulation

VLA-4D: 将4D意识嵌入视觉-语言-动作模型中以实现时空一致的机器人操作

Hanyu Zhou, Chuanhao Ma, Gim Hee Lee

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract)

AI总结 VLA-4D通过4D意识增强视觉-语言-动作模型，实现时空一致的机器人操作，提升动作执行的空间平滑性和时间一致性。