语言大模型 / LLM

ZooClaw-FashionSigLIP2: Distilled Fine-tuning for Robust Fashion Retrieval

ZooClaw-FashionSigLIP2：用于鲁棒时尚检索的蒸馏微调

Siqiao Xue, Chunxue Xu

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)

AI总结 提出ZooClaw-FashionSigLIP2，通过全微调加知识蒸馏和权重插值，解决基础视觉语言模型适应时尚检索时的泛化损失问题，在多个基准上超越LoRA和大模型。

Comments ZooClaw Team

MorVess: Morphology-Aware Pulmonary Vessel Segmentation Network

MorVess: 形态感知的肺血管分割网络

Fuyou Mao, Yifei Chen, Beining Wu, Lixin Lin, Jinnan Dai, Zhiling Li, Yilei Chen, Yaqi Wang, Hao Zhang, Yan Tang, Huiyu Zhou, Feiwei Qin

机构 * Central South University（中南大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； University of Leicester（莱斯特大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)

AI总结 提出MorVess框架，结合可微几何先验与大模型适应，通过联合预测血管掩膜、距离图和厚度图，提升肺血管分割的拓扑完整性和小血管恢复能力。

Tri-Efficient Transfer Learning for Point Cloud Videos

点云视频的三效迁移学习

Yiding Sun, Dongxu Zhang, Jihua Zhu, Haozhe Cheng, Zhengqiao Li, Pengcheng Li, Chaowei Fang, Yonghao Dong, Lin Chen

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件学院） ； School of Information and Communication Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学信息与通信工程学院） ； SIGS, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)

AI总结 提出PoinTriE框架，通过伪运动轨迹合成、几何-运动对偶网络和时空侧网络，实现数据、参数和内存三方面高效的点云视频迁移学习，在动作识别和语义分割任务上取得新最优结果。

Adversarial Domain Prompt Tuning and Generation for Single Domain Generalization

对抗域提示调优与生成用于单域泛化

Zhipeng Xu, De Cheng, Xinyang Jiang, Nannan Wang, Dongsheng Li, Xinbo Gao

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)

AI总结 提出渐进式对抗提示调优框架，利用预训练扩散模型生成多样域风格图像，实现单域泛化，性能超越现有方法。

Comments 12 pages, 6 figures, accepted by CVPR 2025

Fine-Tuned Machine-Learned Interatomic Potentials for Structural and Vibrational Properties of Twisted 2D Materials

用于扭曲二维材料结构和振动特性的微调机器学习原子间势

Viet-Anh Tran, Viet-Hung Nguyen, Wei Chen, Gian-Marco Rignanese, Jean-Christophe Charlier

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)

AI总结 通过微调通用原子基础模型，开发了适用于扭曲二维材料（如双层石墨烯、h-BN和MoS2）的机器学习原子间势，准确模拟了原子重构和莫尔声子谱，与实验吻合。

Comments 35 pages, 14 figures, Supplementary Materials

Pareto LoRA: Mitigating Modality Imbalance in Unified Multimodal Models via Pareto-Optimal Gradient Integration

Pareto LoRA：通过帕累托最优梯度集成缓解统一多模态模型中的模态不平衡

Xiwen Wei, Mark Nutter, Madhusudhanan Srinivasan, Radu Marculescu

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Advanced Micro Devices, Inc.（超威半导体公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：instruction tuning(abstract)

AI总结 针对统一多模态模型在LoRA微调中语言梯度主导优化导致图像生成质量下降的问题，提出帕累托最优梯度集成策略Pareto LoRA，通过调节梯度方向和强度平衡文本与图像目标，在CoMM基准上显著提升图像感知质量达44.9%。

DreamX-World 1.0: A General-Purpose Interactive World Model

DreamX-World 1.0：通用交互式世界模型

DreamX Team, Yancheng Bai, Rui Chen, Xiangxiang Chu, Rujing Dang, Hao Dou, Bingjie Gao, Qiwen Gu, Siyu Hong, Jiachen Lei, Geng Li, Jifan Li, Ruimin Lin, Qingfeng Shi, Bingze Song, Lei Sun, Jing Tang, Ruitian Tian, Jun Wang, Jiahong Wu, Pengfei Zhang, Shen Zhang, Jiashu Zhu

机构 * DreamX Team（DreamX团队） 纠错

专题命中 指令微调 ：instruction tuning(abstract)

AI总结 提出通用交互式文图生视频世界模型DreamX-World 1.0，通过E-PRoPE相机控制、因果强制自回归生成、记忆条件场景持久化和事件指令微调，实现可控长时程生成，在多项指标上超越现有方法。

Comments Project page: https://amap-ml.github.io/DreamX_World, Code: https://github.com/AMAP-ML/DreamX-World

3D Classification of Paramagnetic Rim Lesions in Multiple Sclerosis via Asymmetric QSM-FLAIR Modeling

多发性硬化症中顺磁性边缘病变的3D分类：基于非对称QSM-FLAIR建模

Veronica Pignedoli, Giacomo Boffa, Nicoletta Noceti, Matilde Inglese, Francesca Odone, Matteo Moro

机构 * MaLGa, DIBRIS, University of Genova（热那亚大学） ； DINOGMI, University of Genova（热那亚大学） ； IRCCS Azienda Ospedaliera Metropolitana（IRCCS大都会医院） 纠错

专题命中 指令微调 ：pretraining(abstract)

AI总结 提出一种3D多模态深度学习框架，利用非对称QSM-FLAIR建模对多发性硬化症中的顺磁性边缘病变进行自动分类，通过自监督预训练和对比正则化提升有限数据下的鲁棒性，在88名患者队列中验证了有效性。

Comments 10 pages, 3 figures, accepted at MICCAI 2026. Github link: https://github.com/veronicapignedoli/FRODO

Object Tokens as a Bridge Between Segmentation and Visual Question Answering in Robotic Surgery

对象标记作为机器人手术中分割与视觉问答的桥梁

Yiping Li, Ronald de Jong, Romy van Jaarsveld, Franco Badaloni, Gino Kuiper, Jelle Ruurda, Josien Pluim, Marcel Breeuwer

机构 * Department of Biomedical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学生物医学工程系） ； Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学电气工程系） ； Department of Surgery, University Medical Center Utrecht（乌得勒支大学医学中心外科） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)

AI总结 提出统一框架，联合像素级分割与视觉问答，通过VLM生成对象标记引导答案预测和分割掩码，在RAMIE和EndoVis18数据集上优于基线方法。

Instruct-Particulate: Scaling Feed-Forward 3D Object Articulation with Kinematic Control

Instruct-Particulate: 基于运动学控制的可扩展前馈式3D物体关节化

Ruining Li, Yuxin Yao, Matt Zhou, Chuanxia Zheng, Christian Rupprecht, Joan Lasenby, Shangzhe Wu, Andrea Vedaldi

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)

AI总结 提出Instruct-Particulate模型，通过运动学规范（部件描述、连接性、关节类型等）指导3D网格的关节分割和运动参数预测，利用异构数据集（15万+物体）训练，实现跨类别和AI生成网格的泛化。

Comments Project page: https://instruct-particulate.github.io/

SAFER-Nav: Enhancing Safety for Visual Robot Navigation via Segmentation-Aware Fine-Tuning

SAFER-Nav: 通过分割感知微调增强视觉机器人导航的安全性

Geonyeong Ko, Giung Lee, Changjoo Nam

机构 * Dept. of Electronic Engineering, Sogang University（西江大学电子工程系） ； Dept. of Computer Science, Rice University（莱斯大学计算机科学系） ； Vertical Labs, Co., Ltd.（Vertical Labs 有限公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)

AI总结 提出SAFER-Nav方法，通过分割感知微调将障碍物边界和可通行空间结构直接融入导航策略，降低碰撞频率并保持目标到达性能。

GC-LoRA: Gated Convolutional LoRA for Parameter-Efficient Acoustic Adaptation

GC-LoRA：用于参数高效声学适应的门控卷积LoRA

Natarajan Balaji Shankar, Zilai Wang, Kaiyuan Zhang, Mohan Shi, Abeer Alwan

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)

AI总结 提出GC-LoRA适配器架构，通过注入Conformer风格的局部卷积处理到预训练Transformer编码器中，高效捕捉局部声学依赖，在多种声学失配领域实现高达10.9%的词错误率降低。

Comments Accepted for publication at Interspeech 2026

5% > 100%: Flatness Preference is All You Need for Multimodal Parameter-Efficient Fine-Tuning

5% > 100%: 平坦性偏好是您进行多模态参数高效微调所需的一切

Yifan Zhu, Can Lin, Hangjie Yuan, Zixiang Zhao, Pengfei Zhang, Tao Feng, Zhonghong Ou

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Anhui University of Science and Technology（安徽理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； State Key Laboratory of Networking and Switching Technology（网络与交换技术国家重点实验室） 纠错

专题命中 指令微调 ：preference optimization(abstract)

AI总结 揭示参数高效微调方法中普遍存在的平坦性偏好，即少量尖锐维度主导泛化，并提出FlatPO方法优化这些维度以提升泛化性能。