arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

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。

2026-01-16 至 2026-01-16 共收录 6 信号源:cs.CV, cs.CL, cs.AI, cs.MM, eess.AS

1. 图文多模态 6 篇

2601.09879 2026-01-16 cs.CV cs.AI 86%

MedVL-SAM2: A unified 3D medical vision-language model for multimodal reasoning and prompt-driven segmentation

MedVL-SAM2:一种统一的3D医学视觉-语言模型,用于多模态推理和基于提示的分割

Yang Xing, Jiong Wu, Savas Ozdemir, Ying Zhang, Yang Yang, Wei Shao, Kuang Gong

机构 * Department of Biomedical Engineering, University of Florida(佛罗里达大学生物医学工程系) Department of Radiology, University of Florida(佛罗里达大学放射学系) Research Computing, University of Florida(佛罗里达大学研究计算中心) Department of Medicine, University of Florida(佛罗里达大学医学系) Department of Radiology, UC San Francisco(旧金山大学放射学系)

专题命中 图文多模态 :multimodal(title,abstract);cross-modal(abstract);image-text(abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 MedVL-SAM2是一种统一的3D医学多模态模型,通过联合训练实现报告生成、VQA和多任务分割的高性能表现。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2601.10094 2026-01-16 cs.CV cs.AI cs.LG 81%

V-Zero: Self-Improving Multimodal Reasoning with Zero Annotation

V-Zero:基于零标注的自改进多模态推理

Han Wang, Yi Yang, Jingyuan Hu, Minfeng Zhu, Wei Chen

机构 * State Key Laboratory of CAD&CG(计算机辅助设计与图形学国家重点实验室) Zhejiang University(浙江大学)

专题命中 图文多模态 :multimodal(title,abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 V-Zero通过自改进机制在无需人工标注的情况下提升多模态模型的视觉数学推理和通用视觉能力。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2512.15372 2026-01-16 cs.IR cs.AI cs.CV cs.LG cs.MM 75%

Image Complexity-Aware Adaptive Retrieval for Efficient Vision-Language Models

面向高效视觉-语言模型的图像复杂度感知自适应检索

Mikel Williams-Lekuona, Georgina Cosma

机构 * Computer Science, Loughborough University, Loughborough, UK(计算机科学,洛桑大学,洛桑,英国)

专题命中 图文多模态 :cross-modal(abstract);image-text(abstract);分类 cs.CV、cs.AI、cs.MM

AI总结 ICAR通过自适应计算方法提升视觉-语言模型效率,实现高效图像-文本匹配与复杂度评估。

Comments Camera-ready version for ECIR 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2601.10535 2026-01-16 cs.CV 57%

SVII-3D: Advancing Roadside Infrastructure Inventory with Decimeter-level 3D Localization and Comprehension from Sparse Street Imagery

SVII-3D:利用厘米级3D定位与稀疏街道影像的综合理解,推进道路基础设施库存建设

Chong Liu, Luxuan Fu, Yang Jia, Zhen Dong, Bisheng Yang

机构 * State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing (LIESMARS), Wuhan University, Wuhan 430079, China(信息工程测绘遥感国家重点实验室(LIESMARS),武汉大学) Research Institute Ltd, Chengdu 610000, China(四川省公路规划设计研究有限公司)

专题命中 图文多模态 :multi-modal(abstract);分类 cs.CV

AI总结 SVII-3D通过厘米级3D定位与稀疏影像综合理解,提升道路基础设施库存的自动化创建与细粒度状态诊断能力。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2601.09668 2026-01-16 cs.CV 57%

STEP3-VL-10B Technical Report

STEP3-VL-10B 技术报告

Ailin Huang, Chengyuan Yao, Chunrui Han, Fanqi Wan, Hangyu Guo, Haoran Lv, Hongyu Zhou, Jia Wang, Jian Zhou, Jianjian Sun, Jingcheng Hu, Kangheng Lin, Liang Zhao, Mitt Huang, Song Yuan, Wenwen Qu, Xiangfeng Wang, Yanlin Lai, Yingxiu Zhao, Yinmin Zhang, Yukang Shi, Yuyang Chen, Zejia Weng, Ziyang Meng, Ang Li, Aobo Kong, Bo Dong, Changyi Wan, David Wang, Di Qi, Dingming Li, En Yu, Guopeng Li, Haiquan Yin, Han Zhou, Hanshan Zhang, Haolong Yan, Hebin Zhou, Hongbo Peng, Jiaran Zhang, Jiashu Lv, Jiayi Fu, Jie Cheng, Jie Zhou, Jisheng Yin, Jingjing Xie, Jingwei Wu, Jun Zhang, Junfeng Liu, Kaijun Tan, Kaiwen Yan, Liangyu Chen, Lina Chen, Mingliang Li, Qian Zhao, Quan Sun, Shaoliang Pang, Shengjie Fan, Shijie Shang, Siyuan Zhang, Tianhao You, Wei Ji, Wuxun Xie, Xiaobo Yang, Xiaojie Hou, Xiaoran Jiao, Xiaoxiao Ren, Xiangwen Kong, Xin Huang, Xin Wu, Xing Chen, Xinran Wang, Xuelin Zhang, Yana Wei, Yang Li, Yanming Xu, Yeqing Shen, Yuang Peng, Yue Peng, Yu Zhou, Yusheng Li, Yuxiang Yang, Yuyang Zhang, Zhe Xie, Zhewei Huang, Zhenyi Lu, Zhimin Fan, Zihui Cheng, Daxin Jiang, Qi Han, Xiangyu Zhang, Yibo Zhu, Zheng Ge

机构 * Multimodal Intelligence Team(多模态智能团队)

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

AI总结 STEP3-VL-10B 是一个轻量级开源基础模型,通过统一预训练和强化学习策略,在紧凑规模下实现多模态智能,超越大规模模型并在复杂推理任务中表现优异。

Comments 50 pages

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2601.08355 2026-01-16 cs.CV 57%

Semantic Misalignment in Vision-Language Models under Perceptual Degradation

视觉-语言模型在感知退化下的语义错位

Guo Cheng

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

AI总结 本研究探讨了视觉-语言模型在感知退化下的语义错位问题,发现传统分割指标的下降并未影响下游行为,揭示了像素鲁棒性与多模态语义可靠性之间的脱节。

Comments 10 pages, 4 figures, 6 tables

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏