多模态大模型

HeadHunt-VAD: Hunting Robust Anomaly-Sensitive Heads in MLLM for Tuning-Free Video Anomaly Detection

HeadHunt-VAD: 在MLLM中寻找鲁棒的异常敏感头部以实现无调优视频异常检测

Zhaolin Cai, Fan Li, Ziwei Zheng, Haixia Bi, Lijun He

专题命中 视频多模态 ：MLLM(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 HeadHunt-VAD通过直接在冻结的MLLM中寻找鲁棒的异常敏感头部，实现高效的无调优视频异常检测。

Comments AAAI 2026 Oral

Bridging Modalities and Transferring Knowledge: Enhanced Multimodal Understanding and Recognition

弥合模态与知识转移：增强多模态理解和识别

Gorjan Radevski

机构 * University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Würzburg（乌尔姆大学） ； Processing Speech and Images (PSI)（语音与图像处理组） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出多模态对齐、翻译、融合和转移方法，提升复杂输入的理解与识别能力，涵盖空间语言、医学文本、知识图谱和动作识别等多个领域。

Comments Ph.D. manuscript; Supervisors/Mentors: Marie-Francine Moens and Tinne Tuytelaars

Uni-Mapper: Unified Mapping Framework for Multi-modal LiDARs in Complex and Dynamic Environments

Uni-Mapper：多模态激光雷达在复杂动态环境中的统一映射框架

Gilhwan Kang, Hogyun Kim, Byunghee Choi, Seokhwan Jeong, Young-Sik Shin, Younggun Cho

机构 * Hyundai Motor Company（现代汽车公司） ； Inha University（inha大学） ； Korea Institute of Machinery and Materials（韩国机械材料研究院） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multi-modal(title,abstract)

AI总结 Uni-Mapper通过动态感知和多模态激光雷达融合技术，实现复杂动态环境下的统一地图构建与回环检测。

Comments 18 pages, 14 figures

Journal ref 2025