多模态大模型

GateFusion: Hierarchical Gated Cross-Modal Fusion for Active Speaker Detection

GateFusion：用于活动说话检测的分层门控跨模态融合

Yu Wang, Juhyung Ha, Frangil M. Ramirez, Yuchen Wang, David J. Crandall

机构 * Indiana University（印第安纳大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 GateFusion通过分层门控融合解码器提升活动说话检测的跨模态融合效果，实现新的SOTA结果。

Comments accepted by WACV 2026

Leveraging Foundational Models and Simple Fusion for Multi-modal Physiological Signal Analysis

利用基础模型和简单融合进行多模态生理信号分析

Youssef Ghallab, Omar Iraqy, Mohamed Kandil, Mohamed Ashraf, Saadeldine Eletter, Morougue Ghazal, Ayman Khalafallah, Nagwa El-Makky

机构 * Computer and Communication Engineering Department, Alexandria University（亚历山大大学计算机与通信工程系） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出利用基础模型和简单融合方法，通过双掩码策略和对称编码器提升多模态生理信号分析的性能，实现情绪识别的高精度结果。

Comments Published at NeurIPS 2025 Workshop on Foundation Models for the Brain and Body

Enhancing Alzheimer's Detection through Late Fusion of Multi-Modal EEG Features

通过多模态EEG特征晚融合增强阿尔茨海默病检测

Nguyen Thanh Vinh, Manoj Vishwanath, Thinh Nguyen-Quang, Nguyen Viet Ha, Bui Thanh Tung, Huy-Dung Han, Nguyen Quang Linh, Nguyen Hai Linh, Hung Cao

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(title)

AI总结 本研究提出一种基于多模态EEG特征晚融合的深度学习框架，用于提高阿尔茨海默病的早期检测准确率。

SepsisSuite: Beyond Risk Stratification -- A Comparative Analysis of Deep Fusion vs. Expert Stacking for Prescriptive Sepsis AI

SepsisSuite: 超越风险分层 -- 深度融合与专家堆叠的比较分析用于处方性脓毒症AI

Ryan Cartularo

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 SepsisSuite通过深度融合与专家堆叠对比，提出SepsisLateFusion架构，实现预测临床发作前4小时的AUC 0.915，并提升抗生素选择性能。

Comments 7 Pages, 4 Tables, 9 Figures

Cloud Security Leveraging AI: A Fusion-Based AISOC for Malware and Log Behaviour Detection

基于AI的云安全：一种融合式AISOC用于恶意软件和日志行为检测

Nnamdi Philip Okonkwo, Lubna Luxmi Dhirani

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering（电子与计算机工程系） ； University of Limerick（利默里克大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于AI的融合式AISOC，通过融合恶意软件检测和日志异常检测结果，提升云安全操作中心在受限制环境下的威胁检测能力。