多模态大模型

MIND: Empowering Mental Health Clinicians with Multimodal Data Insights through a Narrative Dashboard

MIND：通过叙述仪表板赋能心理健康临床医生的多模态数据洞察

Ruishi Zou, Shiyu Xu, Margaret E Morris, Jihan Ryu, Timothy D. Becker, Nicholas Allen, Anne Marie Albano, Randy Auerbach, Dan Adler, Varun Mishra, Lace Padilla, Dakuo Wang, Ryan Sultan, Xuhai "Orson" Xu

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 MIND通过叙述仪表板为心理健康临床医生提供多模态数据洞察，提升临床决策支持和数据洞察发现能力。

Comments Conditionally accepted to CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'26)

Training-Free In-Context Forensic Chain for Image Manipulation Detection and Localization

无需训练的上下文取证链用于图像篡改检测与定位

Rui Chen, Bin Liu, Changtao Miao, Xinghao Wang, Yi Li, Tao Gong, Qi Chu, Nenghai Yu

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

AI总结 ICFC提出一种无需训练的多模态大语言模型框架，用于图像篡改检测与定位，通过可解释的推理流程实现高效且准确的图像分析。

Comments This version was uploaded in error and contains misleading information found in an early draft. The manuscript requires extensive and long-term revisions

Fine-Grained Traceability for Transparent ML Pipelines

细粒度透明机器学习流水线追溯

Liping Chen, Mujie Liu, Haytham Fayek

机构 * RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Federation University Australia（联邦大学澳大利亚） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 FG-Trac是一个模型无关的框架，通过可验证的细粒度样本追溯提升机器学习流水线的透明度和可审计性。

Comments Accepted at The Web Conference (WWW) 2026

Nanoscopy of Excitons in Atomically Thin In-Plane Heterostructures with Nanointerfaces

原子薄平面异质结构中激子的纳米成像与纳米界面

Mahdi Ghafariasl, Tianyi Zhang, Sampath Gamage, Da Zhou, Muhammad Asjad, Sarabpreet Singh, Antonio Gomez-Rodriguez, Diego M. Solis, Venkataraman Swaminathan, Mauricio Terrones, Yohannes Abate

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究通过纳米光谱和PL映射揭示原子薄异质结构中激子与介电响应的纳米尺度关联，建立多模式近场光谱学框架。

Comments 24 pages, 7 Figures