多模态大模型

Rationale-Grounded In-Context Learning for Time Series Reasoning with Multimodal Large Language Models

基于理由的上下文学习用于多模态大语言模型的时间序列推理

Qingxiang Liu, Zhiqing Cui, Xiaoliang Luo, Yuqian Wu, Zhuoyang Jiang, Huaiyu Wan, Sheng Sun, Lvchun Wang, Wei Yu, Yuxuan Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； China Mobile (Jiangxi) Virtual Reality Technology Co., Ltd.（中国移动（江西）虚拟现实技术有限公司） ； School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机与信息学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出RationaleTS方法，通过基于理由的上下文学习提升多模态大语言模型在时间序列推理中的性能。

CVBench: Benchmarking Cross-Video Synergies for Complex Multimodal Reasoning

CVBench: 多视频协同推理的基准测试

Nannan Zhu, Yonghao Dong, Teng Wang, Xueqian Li, Shengjun Deng, Yijia Wang, Zheng Hong, Tiantian Geng, Guo Niu, Hanyan Huang, Xiongfei Yao, Shuaiwei Jiao

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Foshan University（佛山大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 CVBench通过跨视频关系推理基准测试，揭示多模态大语言模型在跨视频时空推理中的性能差距及架构瓶颈。

TA-Prompting: Enhancing Video Large Language Models for Dense Video Captioning via Temporal Anchors

TA-Prompting: 通过时间锚点增强视频大语言模型以实现密集视频描述

Wei-Yuan Cheng, Kai-Po Chang, Chi-Pin Huang, Fu-En Yang, Yu-Chiang Frank Wang

机构 * Graduate Institute of Communication Engineering, National Taiwan University（国家交通大学通信工程研究所） ； NVIDIA（NVIDIA公司） 纠错

专题命中 视频多模态 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 TA-Prompting通过引入时间锚点提升视频大语言模型的密集视频描述能力，有效解决时间边界识别问题，提升时间感知视频事件理解性能。

Comments 8 pages for main paper (exclude citation pages), 6 pages for appendix, totally 10 figures 7 tables and 2 algorithms. The paper is accepted by WACV 2026

Journal ref IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2026

M-SEVIQ: A Multi-band Stereo Event Visual-Inertial Quadruped-based Dataset for Perception under Rapid Motion and Challenging Illumination

M-SEVIQ：一种多波段立体事件视觉-惯性四足机器人数据集，用于快速运动和恶劣光照下的感知

Jingcheng Cao, Chaoran Xiong, Jianmin Song, Shang Yan, Jiachen Liu, Ling Pei

机构 * Shanghai Key Laboratory of Navigation & Location Based Services, Shanghai Jiao Tong University（上海导航与基于位置的服务关键实验室，上海交通大学） ； Beijing Aerospace Microsystem and Information Technology Research Institute（北京航天微系统与信息技术研究所） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 M-SEVIQ是一种多波段立体事件视觉-惯性四足机器人数据集，用于快速运动和恶劣光照下的感知研究。

Comments 6 pages, 7 figures