多模态大模型

TS-Debate: Multimodal Collaborative Debate for Zero-Shot Time Series Reasoning

TS-Debate：多模态协作辩论用于零样本时间序列推理

Patara Trirat, Jin Myung Kwak, Jay Heo, Heejun Lee, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST Seoul（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 TS-Debate通过多模态协作辩论框架，在零样本时间序列推理中实现显著性能提升，通过专门代理和结构化协议提升模态保真度和数值精度。

Comments Code will be available at https://github.com/DeepAuto-AI/TS-Debate

MindCine: Multimodal EEG-to-Video Reconstruction with Large-Scale Pretrained Models

MindCine: 基于大规模预训练模型的多模态EEG到视频重建

Tian-Yi Zhou, Xuan-Hao Liu, Bao-Liang Lu, Wei-Long Zheng

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, 800 Dongchuan Road, Shanghai, China（计算机科学学院，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 MindCine通过多模态联合学习和预训练大型EEG模型，实现有限数据下的高保真EEG到视频重建。

MLVTG: Mamba-Based Feature Alignment and LLM-Driven Purification for Multi-Modal Video Temporal Grounding

MLVTG: 基于Mamba的特征对齐与LLM驱动的多模态视频时间定位

Zhiyi Zhu, Xiaoyu Wu, Zihao Liu, Linlin Yang

机构 * State Key Laboratory of Media Convergence and Communication（媒体融合与传播国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 MLVTG通过结合MambaAligner和LLMRefiner，实现了多模态视频时间定位的高精度定位与语义净化。

Video-KTR: Reinforcing Video Reasoning via Key Token Attribution

Video-KTR: 通过关键令牌 attribution 增强视频推理

Ziyue Wang, Sheng Jin, Zhongrong Zuo, Jiawei Wu, Han Qiu, Qi She, Hao Zhang, Xudong Jiang

机构 * ByteDance（字节跳动） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 Video-KTR通过结合三种attribution信号，提升视频推理的准确性和可解释性，实现状态-of-the-art性能。

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