多模态大模型

UniFGVC: Universal Training-Free Few-Shot Fine-Grained Vision Classification via Attribute-Aware Multimodal Retrieval

UniFGVC: 一种通用无训练少样本细粒度视觉分类方法通过属性感知多模态检索

Hongyu Guo, Xiangzhao Hao, Jiarui Guo, Haiyun Guo, Jinqiao Wang, Tat-Seng Chua

机构 * School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University（交通与运输学院，北京交通大学） ； Foundation Modal Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（基础模态研究中心，自动化研究所） ； Queen Mary School Hainan, Beijing University of Posts and Telecommunications（海南女王学院，北京邮电大学） ； Department of Computer Science, NUS School of Computing（计算机科学系，国立大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 UniFGVC通过属性感知多模态检索方法，实现无训练少样本细粒度视觉分类，优于现有方法。

WorldVQA: Measuring Atomic World Knowledge in Multimodal Large Language Models

WorldVQA：评估多模态大语言模型的原子视觉世界知识

Runjie Zhou, Youbo Shao, Haoyu Lu, Bowei Xing, Tongtong Bai, Yujie Chen, Jie Zhao, Lin Sui, Haotian Yao, Zijia Zhao, Hao Yang, Haoning Wu, Zaida Zhou, Jinguo Zhu, Zhiqi Huang, Yiping Bao, Yangyang Liu, Y. Charles, Xinyu Zhou

机构 * Moonshot AI 纠错

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

AI总结 WorldVQA通过评估多模态大语言模型的原子视觉知识，建立衡量其事实性和百科全书广度的基准测试。

Multimodal Generative Recommendation for Fusing Semantic and Collaborative Signals

多模态生成推荐：融合语义和协同信号

Moritz Vandenhirtz, Kaveh Hassani, Shervin Ghasemlou, Shuai Shao, Hamid Eghbalzadeh, Fuchun Peng, Jun Liu, Michael Louis Iuzzolino

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 MSCGRec通过融合语义和协同信号，提升大规模物品集上的推荐性能。

Failure is Feedback: History-Aware Backtracking for Agentic Traversal in Multimodal Graphs

失败是反馈：面向多模态图中代理遍历的历史感知回溯

Joohyung Yun, Doyup Lee, Wook-Shin Han

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 FiF通过历史感知回溯和经济理性的代理工作流程，提升多模态图中检索的适应性和效率。

Comments Project page: https://failureisfeedback.github.io/

NOBLE -- Neural Operator with Biologically-informed Latent Embeddings to Capture Experimental Variability in Biological Neuron Models

NOBLE -- 基于生物启发性潜在嵌入的神经算子：捕捉生物神经元模型中的实验变异

Luca Ghafourpour, Valentin Duruisseaux, Bahareh Tolooshams, Philip H. Wong, Costas A. Anastassiou, Anima Anandkumar

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔人工智能研究所） ； Cedars-Sinai Medical Center（Cedars-Sinai 医疗中心） ； Archimedes AI, Athena Research Center（Archimedes AI，Athena 研究中心） 纠错

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

AI总结 NOBLE通过生物启发性潜在嵌入和神经算子框架，高效生成具有实验变异性的合成神经元，实现神经动态的准确预测和模拟。