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AI 大模型

多模态大模型

跨文本、图像、视频、音频等模态的大模型与学习方法。

2025-12-29 至 2025-12-29 共收录 4 信号源:cs.CV, cs.CL, cs.AI, cs.MM, eess.AS

1. 多模态Agent 4 篇

2512.22009 2025-12-29 cs.CV 70%

iSHIFT: Lightweight Slow-Fast GUI Agent with Adaptive Perception

iSHIFT: 轻量级慢-快 GUI 代理与自适应感知

Sarthak Mehrotra, Sairam V C Rebbapragada, Mani Hemanth Reddy Bonthu, Vineeth N Balasubramanian

机构 * Indian Institute of Technology, Bombay(印度理工学院,孟买) Indian Institute of Technology, Hyderabad(印度理工学院,海得拉巴)

专题命中 多模态Agent :multimodal(abstract);MLLM(abstract);分类 cs.CV

AI总结 iSHIFT是一种轻量级GUI代理,通过慢-快混合推理和灵活标记实现高效与精确的视觉交互。

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2512.21220 2025-12-29 cs.AI cs.CV cs.RO 62%

RoboSafe: Safeguarding Embodied Agents via Executable Safety Logic

RoboSafe: 通过可执行的安全逻辑保障具身智能体

Le Wang, Zonghao Ying, Xiao Yang, Quanchen Zou, Zhenfei Yin, Tianlin Li, Jian Yang, Yaodong Yang, Aishan Liu, Xianglong Liu

机构 * Beihang University(北航大学) AI Security Lab(360AI安全实验室) The University of Sydney(悉尼大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Peking University(北京大学) Beijing Academy of Artificial Intelligence(北京人工智能研究院)

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

AI总结 RoboSafe通过可执行的安全逻辑保障具身智能体,减少危险行为并保持任务性能。

Comments 11 pages, 6 figures

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2512.21598 2025-12-29 cs.CV 57%

From Shallow Humor to Metaphor: Towards Label-Free Harmful Meme Detection via LMM Agent Self-Improvement

从浅层幽默到隐喻:通过LMM代理自我改进实现无标签有害迷因检测

Jian Lang, Rongpei Hong, Ting Zhong, Leiting Chen, Qiang Gao, Fan Zhou

机构 * University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学) Southwestern University of Finance and Economics(西南财经大学) Intelligent Digital Media Technology Key Laboratory of Sichuan Province(四川省智能数字媒体技术重点实验室)

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

AI总结 ALARM通过LMM代理自我改进实现无标签有害迷因检测,利用浅层迷因信息提升对复杂迷因的识别能力。

Comments 12 pages. Accepted by KDD 2026 research track. Codes are released at https://github.com/Jian-Lang/ALARM

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2512.13030 2025-12-29 cs.CV cs.LG cs.RO 57%

Motus: A Unified Latent Action World Model

Motus:一个统一的潜在动作世界模型

Hongzhe Bi, Hengkai Tan, Shenghao Xie, Zeyuan Wang, Shuhe Huang, Haitian Liu, Ruowen Zhao, Yao Feng, Chendong Xiang, Yinze Rong, Hongyan Zhao, Hanyu Liu, Zhizhong Su, Lei Ma, Hang Su, Jun Zhu

机构 * Dept. of Comp. Sci. and Tech., Institute for AI, BNRist Center, THBI Lab, Tsinghua-Bosch Joint ML Center, Tsinghua University(计算机科学与技术系,人工智能研究院,BNRist中心,THBI实验室,清华-博世联合机器学习中心,清华大学) Peking University(北京大学) Horizon Robotics

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

AI总结 Motus通过统一的潜在动作世界模型整合理解、视频生成和动作模块,利用光流和三阶段训练流程提升大规模动作预训练效果,实现模拟与现实场景中的性能突破。

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