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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 5 信号源:cs.CV, cs.CL, cs.AI, cs.MM, eess.AS

1. 跨模态检索 5 篇

2512.21698 2025-12-29 cs.CR cs.MM eess.IV 79%

Raster Domain Text Steganography: A Unified Framework for Multimodal Secure Embedding

位图域文本隐写术:一种多模态安全嵌入的统一框架

A V Uday Kiran Kandala

专题命中 跨模态检索 :multimodal(title,abstract);分类 cs.MM

AI总结 本文提出了一种基于位图域的多模态安全嵌入框架,通过字形扰动和像素计数实现文本、图像、音频和视频等异构数据的隐蔽传输。

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2512.19864 2025-12-29 cs.CL cs.AI 76%

HARMON-E: Hierarchical Agentic Reasoning for Multimodal Oncology Notes to Extract Structured Data

HARMON-E:多模态肿瘤病历的分层代理推理以提取结构化数据

Shashi Kant Gupta, Arijeet Pramanik, Jerrin John Thomas, Regina Schwind, Lauren Wiener, Avi Raju, Jeremy Kornbluth, Yanshan Wang, Zhaohui Su, Hrituraj Singh

机构 * Triomics University of Pittsburgh(匹兹堡大学) Ontada

专题命中 跨模态检索 :multimodal(title);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 HARMON-E通过分层代理推理框架,实现对多模态肿瘤病历的结构化数据提取,达到高精度和大规模应用。

Comments 39 Pages, Supplementary Included

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2512.21544 2025-12-29 cs.LG 71%

AVP-Fusion: Adaptive Multi-Modal Fusion and Contrastive Learning for Two-Stage Antiviral Peptide Identification

AVP-Fusion:适应性多模态融合与对比学习用于两阶段抗病毒肽识别

Xinru Wen, Weizhong Lin, Xuan Xiao

专题命中 跨模态检索 :multi-modal(title)

AI总结 AVP-Fusion通过自适应多模态融合与对比学习,实现了抗病毒肽的两阶段高效识别,显著提升准确率和决策边界。

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2408.05195 2025-12-29 cs.LG cs.AI 57%

HistoKernel: Whole Slide Image Level Maximum Mean Discrepancy Kernels for Pan-Cancer Predictive Modelling

HistoKernel:全切片图像层面的最大均值差异核用于跨癌症预测建模

Piotr Keller, Muhammad Dawood, Brinder Singh Chohan, Fayyaz ul Amir Afsar Minhas

专题命中 跨模态检索 :multi-modal(abstract);分类 cs.AI

AI总结 HistoKernel通过最大均值差异核提升全切片图像层面的跨癌症预测性能,实现多模态数据整合与斑块级可解释性。

Comments 28 pages, 5 figures, 1 Table. Preprint for article in review at Nature Machine Intelligence

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2512.21683 2025-12-29 cs.CV 57%

Contrastive Graph Modeling for Cross-Domain Few-Shot Medical Image Segmentation

对比图模型用于跨域少样本医学图像分割

Yuntian Bo, Tao Zhou, Zechao Li, Haofeng Zhang, Ling Shao

机构 * School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology(计算机科学与工程学院,南京理工大学) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学)

专题命中 跨模态检索 :multimodal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出对比图模型,通过结构一致性先验和子图匹配解码机制,在跨域少样本医学图像分割中实现高精度与强源域准确性。

Comments Accepted to IEEE Transactions on Medical Imaging (T-MI), 2026

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