多模态大模型

TRACE: Grounding Time Series in Context for Multimodal Embedding and Retrieval

TRACE: 在上下文中对时间序列进行建模以实现多模态嵌入与检索

Jialin Chen, Ziyu Zhao, Gaukhar Nurbek, Aosong Feng, Ali Maatouk, Leandros Tassiulas, Yifeng Gao, Rex Ying

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 TRACE通过在上下文中对时间序列进行建模，实现多模态嵌入与检索，提升下游任务的预测精度和可解释性，同时作为强大的独立编码器优化上下文感知表示。

ClueTracer: Question-to-Vision Clue Tracing for Training-Free Hallucination Suppression in Multimodal Reasoning

ClueTracer: 问题到视觉线索追踪用于无训练 hallucination 抑制在多模态推理

Gongli Xi, Kun Wang, Zeming Gao, Huahui Yi, Haolang Lu, Ye Tian, Wendong Wang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； West China Biomedical Big Data Center（西京生物大数据中心） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 ClueTracer通过问题到视觉线索追踪，无训练抑制多模态推理中的幻觉，提升推理和非推理任务性能。

Comments 20 pages, 7 figures

Multimodal UNcommonsense: From Odd to Ordinary and Ordinary to Odd

多模态UNcommonsense：从奇特到普通和从普通到奇特

Yejin Son, Saejin Kim, Dongjun Min, Younjae Yu

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 多模态UNcommonsense通过R-ICL框架提升模型在非典型场景下的推理能力，实现从奇特到普通和从普通到奇特的转换。

Comments 24 pages

UV-M3TL: A Unified and Versatile Multimodal Multi-Task Learning Framework for Assistive Driving Perception

UV-M3TL: 一种统一且多功能的多模态多任务学习框架用于辅助驾驶感知

Wenzhuo Liu, Qiannan Guo, Zhen Wang, Wenshuo Wang, Lei Yang, Yicheng Qiao, Lening Wang, Zhiwei Li, Chen Lv, Shanghang Zhang, Junqiang Xi, Huaping Liu

机构 * Energy and Transportation Domain, Beijing Institute of Technology（能源与交通领域，北京理工大学） ； State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems and Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（智能技术与系统国家重点实验室和清华大学计算机科学与技术系） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（机械与航空航天工程学院，南洋理工大学） ； School of Transportation Science and Engineering and the State Key Lab of Intelligent Transportation System, Beihang University（交通运输科学与工程学院和智能交通系统国家重点实验室，北京航空航天大学） ； Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UV-M3TL通过双分支结构和自适应损失机制，实现多模态多任务学习，提升辅助驾驶感知的性能与多样性。

SupCLAP: Controlling Optimization Trajectory Drift in Audio-Text Contrastive Learning with Support Vector Regularization

SupCLAP：通过支持向量正则化控制音频-文本对比学习中的优化轨迹漂移

Jiehui Luo, Yuguo Yin, Yuxin Xie, Jinghan Ru, Xianwei Zhuang, Minghua He, Aofan Liu, Zihan Xiong, Dongchao Yang

机构 * Peking University（北京大学） ； Central Conservatory of Music（中央音乐学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SupCLAP通过支持向量正则化有效控制音频-文本对比学习中的优化轨迹漂移，提升多模态学习的稳定性与性能。

PovNet+: A Deep Learning Architecture for Socially Assistive Robots to Learn and Assist with Multiple Activities of Daily Living

PovNet+: 一种深度学习架构用于社交辅助机器人学习和协助多种日常活动

Fraser Robinson, Souren Pashangpour, Matthew Lisondra, Goldie Nejat

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PovNet+是一种多模态深度学习架构，用于社交辅助机器人识别多种日常活动并主动发起辅助行为，提升了ADL分类准确率和人机交互能力。

Comments Submitted to Advanced Robotics (Taylor & Francis)

Towards Interpretable Hallucination Analysis and Mitigation in LVLMs via Contrastive Neuron Steering

通过对比神经元引导实现大型视觉语言模型中幻觉分析与缓解

Guangtao Lyu, Xinyi Cheng, Qi Liu, Chenghao Xu, Jiexi Yan, Muli Yang, Fen Fang, Cheng Deng

机构 * School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi'an, China（西安电子科技大学电子工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi'an, China（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； College of Computer and Information, Hohai University, Nanjing, China（河海大学计算机与信息学院） ； Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore（新加坡资讯研究院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 通过对比神经元引导方法，分析并缓解大型视觉语言模型中的幻觉问题，提升视觉表示的稳健性和语义基础性。

Contrastive Domain Generalization for Cross-Instrument Molecular Identification in Mass Spectrometry

对比域泛化用于质谱中跨仪器分子识别

Seunghyun Yoo, Sanghong Kim, Namkyung Yoon, Hwangnam Kim

机构 * School of Electrical Engineering, Korea University, Seoul 02841, Korea（韩国大学电气工程学院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种跨模态对齐框架，通过将质谱直接映射到预训练化学语言模型的分子结构嵌入空间，提升跨仪器分子识别的泛化能力。

Comments 8 pages, 2 figures

Understanding and Mitigating Errors of LLM-Generated RTL Code

理解并缓解LLM生成的RTL代码错误

Jiazheng Zhang, Cheng Liu, Long Cheng, Xiaowei Li, Huawei Li

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出基于LLM的框架，通过检索增强生成、规则检查、多模态转换和迭代仿真调试，显著提升了RTL代码生成的准确性。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems