多模态大模型

Boosting Medical Vision-Language Pretraining via Momentum Self-Distillation under Limited Computing Resources

通过有限计算资源下的动量自蒸馏提升医学视觉-语言预训练

Phuc Pham, Nhu Pham, Ngoc Quoc Ly

机构 * Faculty of Information Technology, University of Science, Ho Chi Minh City, Vietnam（信息科技学院，科学大学，胡志明市，越南） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City, Vietnam（越南国家大学，胡志明市，越南） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本研究通过动量自蒸馏与梯度累积提升医学视觉-语言预训练效率，实现高效多模态学习并提升零样本分类和少量样本适应性能。

Comments WACV 2026

Steering Vision-Language-Action Models as Anti-Exploration: A Test-Time Scaling Approach

引导视觉-语言-动作模型作为反探索：一种测试时间缩放方法

Siyuan Yang, Yang Zhang, Haoran He, Ling Pan, Xiu Li, Chenjia Bai, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence, China Telecom（中国电信人工智能研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出TACO框架，通过测试时间缩放方法在视觉-语言-动作模型中引入反探索机制，提升推理稳定性和任务成功率。

Comments The first two authors contributed equally. Yang Zhang leads the whole project

Bias Beyond Demographics: Probing Decision Boundaries in Black-Box LVLMs via Counterfactual VQA

偏见超越人口统计：通过反事实视觉问答探测黑盒大视觉-语言模型的决策边界

Zaiying Zhao, Toshihiko Yamasaki

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文通过反事实VQA基准探测黑盒LVLMs的决策边界，揭示非人口属性对决策的更大影响，并展示人类规范验证示例对提升模型响应一致性和公平性的作用。

WeMMU: Enhanced Bridging of Vision-Language Models and Diffusion Models via Noisy Query Tokens

WeMMU: 通过噪声查询标记增强视觉-语言模型与扩散模型的桥梁

Jian Yang, Dacheng Yin, Xiaoxuan He, Yong Li, Fengyun Rao, Jing Lyu, Wei Zhai, Yang Cao, Zheng-Jun Zha

机构 * MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（脑启发智能感知与认知联合实验室，中国科学技术大学） ； ZheJiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 WeMMU通过噪声查询标记和VAE分支，提升视觉-语言模型与扩散模型的连接效率，缓解泛化崩溃问题，实现稳定持续学习。

SkyMoE: A Vision-Language Foundation Model for Enhancing Geospatial Interpretation with Mixture of Experts

SkyMoE：一种用于增强遥感解释的视觉-语言基础模型

Jiaqi Liu, Ronghao Fu, Lang Sun, Haoran Liu, Xiao Yang, Weipeng Zhang, Xu Na, Zhuoran Duan, Bo Yang

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SkyMoE通过Mixture-of-Experts架构提升遥感多模态多任务处理能力，实现对不同粒度任务的高效适应与优化。