多模态大模型

An interpretable generative multimodal neuroimaging-genomics framework for decoding Alzheimer's disease

可解释的生成多模态神经影像-基因组框架用于解码阿尔茨海默病

Giorgio Dolci, Federica Cruciani, Md Abdur Rahaman, Anees Abrol, Jiayu Chen, Zening Fu, Ilaria Boscolo Galazzo, Gloria Menegaz, Vince D. Calhoun

机构 * Department of Computer Science, University of Verona（威尼斯大学计算机科学系） ； Department of Engineering for Innovation Medicine, University of Verona（威尼斯大学创新医学工程系） ； Tri-Institutional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science (TReNDS), Georgia State University, Georgia Institute of Technology, Emory University（神经影像与数据科学转化研究三机构中心（TReNDS），佐治亚州立大学，佐治亚理工学院，埃默里大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种可解释的生成多模态神经影像-基因组框架，用于解码阿尔茨海默病，通过多模态数据和单核苷酸多态性实现AD检测和MCI预测，并揭示了与疾病相关的生物学机制。

Comments 33 pages, 8 figures (main text + supplementary materials), submitted to a journal

Journal ref J. Neural Eng. 22 056021 (2025)

Multi-modal atmospheric characterization of $β$ Pictoris b: Adding high-resolution continuum spectra from GRAVITY

β星b的多模态大气特征：加入GRAVITY的高分辨率连续光谱

M. Ravet, M. Bonnefoy, G. Chauvin, S. Lacour, M. Nowak, B. Charnay, P. Tremblin, D. Homeier, C. Morley, J. Fortney, A. Denis, S. Petrus, P. Palma-Bifani, R. Landman, L. T. Parker, M. Houllé, A. Chomez, K. Worthen, F. Kiefer, G. -D. Marleau, Z. Zhang, J. L. Birkby, F. Millour, A. -M. Lagrange, A. Vigan, G. P. P. L. Otten, J. Shangguan

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(title,abstract)

AI总结 本研究利用GRAVITY和多波段数据首次确定β Pic b的大气参数，发现其金属度超太阳值，碳氧比接近太阳值，并初步约束了12CO/13CO比值。

Comments Accepted for publication in A&A

Journal ref A&A 704, A325 (2025)

FRET between NV centers in diamond and chlorophyll molecules: a novel resource for multimodal sensing and imaging in plant cells

钻石中NV中心与叶绿素分子间的FRET：一种用于植物细胞多模态传感和成像的新资源

Sebastian Westrich, Nimba Oshnik, Nina Thiele, Nina Burmeister, Yanis Abdedou, Nikhita Khera, Stefanie J. Müller-Schüssele, Elke Neu

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title)

AI总结 本研究通过钻石中NV中心与叶绿素分子间的FRET实现植物细胞多模态传感和成像的新方法。

Comments 13 pages, 4 figures

Knowledge-based learning in Text-RAG and Image-RAG

基于知识的学习在Text-RAG和Image-RAG中的应用

Alexander Shim, Khalil Saieh, Samuel Clarke

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本研究通过比较基于文本和图像的RAG方法，探讨了如何利用外部知识减少幻觉问题并提升胸部X光图像疾病检测的准确性。

Comments 9 pages, 10 figures

Pushing JWST to the extremes: search and scrutiny of bright galaxy candidates at z$\simeq$15-30

将JWST推向极限：对z≈15-30的明亮星系候选者进行搜索与审视

M. Castellano, A. Fontana, E. Merlin, P. Santini, L. Napolitano, N. Menci, P. G. Pérez-González, A. Calabrò, D. Paris, L. Pentericci, J. Zavala, M. Dickinson, S. L. Finkelstein, T. Treu, R. O. Amorin, P. Arrabal Haro, P. Bergamini, L. Bisigello, M. Catone, E. Daddi, P. Dayal, A. Dekel, A. Ferrara, F. Fortuni, G. Gandolfi, M. Giavalisco, C. Grillo, S. T. Guida, N. P. Hathi, B. W. Holwerda, A. M. Koekemoer, V. Kokorev, Z. Li, M. Llerena, R. A. Lucas, S. Mascia, B. Metha, T. Morishita, T. Nanayakkara, F. Pacucci, G. Roberts-Borsani, G. Rodighiero, P. Rosati, V. Salazar, R. Schneider, R. S. Somerville, A. Taylor, M. Trenti, A. Trinca, X. Wang, P. J. Watson, L. Yang, L. Y. A. Yung

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究通过定制的Lyman-break颜色选择技术，寻找z≈15-30的明亮星系候选者，发现候选者红移分布复杂，可能涉及低质量尘埃星系，结果对现有理论模型提出挑战。

Comments 24 pages, 16 figures, 6 tables; Accepted for publication in Astronomy & Astrophysics

Journal ref A&A 704, A158 (2025)

Displayed Type Theory and Semi-Simplicial Types

显示类型论与半单纯类型

Astra Kolomatskaia, Michael Shulman

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出显示类型论，通过显示和依赖概念定义半单纯类型，实现对无限索引定义的语义和语法支持。

Comments 106 pages, v2: new section on the correctness of SSTs and various improvements throughout

Journal ref Math. Struct. Comp. Sci. 35 (2025) e34

Characterizing Personality from Eye-Tracking: The Role of Gaze and Its Absence in Interactive Search Environments

通过眼动追踪表征人格：目光与目光缺失在交互搜索环境中的作用

Jiaman He, Marta Micheli, Damiano Spina, Dana McKay, Johanne R. Trippas, Noriko Kando

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本研究通过多模态时间序列模型整合眼动追踪数据和目光缺失信息，有效预测了大五人格特质，证明了在交互搜索环境中利用目光行为推断人格的可行性。

Comments This paper is accepted at CHIIR 2026

MUSE-FM: Multi-task Environment-aware Foundation Model for Wireless Communications

MUSE-FM：多任务环境感知基础模型用于无线通信

Tianyue Zheng, Jiajia Guo, Linglong Dai, Shi Jin, Jun Zhang

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 MUSE-FM通过统一架构和环境感知机制，提升无线通信多任务处理的统一性和适应性。