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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。

2026-02-09 至 2026-02-09 共收录 4 信号源:cs.CV, cs.CL, cs.AI, cs.MM, eess.AS

1. 跨模态检索 4 篇

2602.06056 2026-02-09 cs.MM cs.AI cs.CL cs.CV 85%

Analyzing Diffusion and Autoregressive Vision Language Models in Multimodal Embedding Space

分析扩散模型和自回归视觉语言模型在多模态嵌入空间中的表现

Zihang Wang, Siyue Zhang, Yilun Zhao, Jingyi Yang, Tingyu Song, Anh Tuan Luu, Chen Zhao

机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学) Yale University(耶鲁大学) NYU Shanghai(纽约大学上海分校) Alibaba-NTU Singapore Joint Research Institute(阿里-国立新加坡大学联合研究机构) University of the Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Center for Data Science(数据科学中心) New York University(纽约大学)

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

AI总结 本文研究了多模态扩散模型在多模态嵌入任务中的表现,发现其在分类、VQA和检索任务中均逊于自回归VLM。

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2602.06654 2026-02-09 cs.IR cs.AI 79%

Multimodal Generative Retrieval Model with Staged Pretraining for Food Delivery on Meituan

具有分阶段预训练的多模态生成检索模型用于美团外卖

Boyu Chen, Tai Guo, Weiyu Cui, Yuqing Li, Xingxing Wang, Chuan Shi, Cheng Yang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学)

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

AI总结 本文提出一种具有分阶段预训练的多模态生成检索模型,通过分阶段任务优化和语义ID利用,提升美团外卖检索性能与商业收益。

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2602.06652 2026-02-09 cs.AI cs.CV 62%

Same Answer, Different Representations: Hidden instability in VLMs

相同答案,不同表示:VLMs中的隐藏不稳定性

Farooq Ahmad Wani, Alessandro Suglia, Rohit Saxena, Aryo Pradipta Gema, Wai-Chung Kwan, Fazl Barez, Maria Sofia Bucarelli, Fabrizio Silvestri, Pasquale Minervini

机构 * Sapienza University of Rome(罗马萨皮恩扎大学) CNRS(法国国家科学研究中心) University of Edinburgh(爱丁堡大学) University of Oxford(牛津大学) i3S(i3S研究所)

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

AI总结 本研究揭示了视觉语言模型中隐藏的不稳定性,通过引入新的评估框架发现模型在内部表示漂移、鲁棒性与决策边界等方面存在显著问题。

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2501.00382 2026-02-09 econ.GN cs.AI q-fin.EC stat.AP stat.ML 57%

Adventures in Demand Analysis Using AI

利用人工智能进行需求分析的冒险

Philipp Bach, Victor Chernozhukov, Sven Klaassen, Martin Spindler, Jan Teichert-Kluge, Suhas Vijaykumar

机构 * Freie Universität Berlin(柏林自由大学) Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院) University of Hamburg(汉堡大学) UC San Diego(圣地亚哥大学)

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

AI总结 本文利用AI生成多模态产品表示,提升需求分析的预测准确性与因果推断的可信度。

Comments 35 pages, 8 figures

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