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。

2026-02-05 至 2026-02-05 共收录 5 信号源:cs.CV, cs.CL, cs.AI, cs.MM, eess.AS

1. 多模态Agent 5 篇

2511.17729 2026-02-05 cs.AI 86%

M^3-Bench: Multi-Modal, Multi-Hop, Multi-Threaded Tool-Using MLLM Agent Benchmark

M^3-Bench: 多模态、多跳、多线程工具使用 MLLM agent 评估基准

Yang Zhou, Mingyu Zhao, Zhenting Wang, Difei Gu, Bangwei Guo, Ruosong Ye, Ligong Han, Can Jin, Dimitris N. Metaxas

机构 * Rutgers University(新泽西罗格斯大学)

专题命中 多模态Agent :multi-modal(title);MLLM(title);multimodal(abstract);分类 cs.AI

AI总结 M^3-Bench是首个评估多模态工具使用下模型上下文协议的基准,通过多跳、多线程工作流和可追溯的一对一对应关系,揭示了多模态大语言模型在论点保真度和结构一致性方面的持续差距。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2602.04763 2026-02-05 cs.LG cs.AI 79%

Active Asymmetric Multi-Agent Multimodal Learning under Uncertainty

在不确定性下主动非对称多智能体多模态学习

Rui Liu, Pratap Tokekar, Ming Lin

机构 * University of Maryland, College Park(马里兰大学 College Park分校)

专题命中 多模态Agent :multimodal(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 在不确定性下主动非对称多智能体多模态学习通过模态层面协作提升事故检测性能

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2602.04112 2026-02-05 cs.CL 79%

DELTA: Deliberative Multi-Agent Reasoning with Reinforcement Learning for Multimodal Psychological Counseling

DELTA: 基于强化学习的多智能体推理用于多模态心理辅导

Jiangnan Yang, Junjie Chen, Fei Wang, Yiqi Nie, Yuxin Liu, Zhangling Duan, Jie Chen

机构 * Anhui University(安徽大学) Hefei University of Technology(合肥工业大学) Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center(合肥综合国家科学中心人工智能研究所)

专题命中 多模态Agent :multimodal(title,abstract);分类 cs.CL

AI总结 DELTA 通过强化学习和多智能体推理提升多模态心理辅导的质量与情感契合度。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2602.04157 2026-02-05 cs.RO 78%

A Modern System Recipe for Situated Embodied Human-Robot Conversation with Real-Time Multimodal LLMs and Tool-Calling

一种面向情境具身人机对话的现代系统配方,结合实时多模态大语言模型与工具调用

Dong Won Lee, Sarah Gillet, Louis-Philippe Morency, Cynthia Breazeal, Hae Won Park

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

AI总结 本文提出了一种结合实时多模态大语言模型与工具调用的系统配方,用于提升情境具身人机对话的交互质量与效率。

Comments 9 pages, 7 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2602.04144 2026-02-05 cs.AI cs.LG 70%

OMG-Agent: Toward Robust Missing Modality Generation with Decoupled Coarse-to-Fine Agentic Workflows

OMG-Agent:迈向鲁棒缺失模态生成的解耦粗到细代理工作流

Ruiting Dai, Zheyu Wang, Haoyu Yang, Yihan Liu, Chengzhi Wang, Zekun Zhang, Zishan Huang, Jiaman Cen, Lisi Mo

机构 * University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学)

专题命中 多模态Agent :multimodal(abstract);MLLM(abstract);分类 cs.AI

AI总结 OMG-Agent通过解耦粗到细的代理工作流,有效解决多模态数据缺失问题,提升生成的鲁棒性和保真度。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏