多模态大模型

ScalSelect: Scalable Training-Free Multimodal Data Selection for Efficient Visual Instruction Tuning

ScalSelect: 可扩展的无训练多模态数据选择用于高效的视觉指令微调

Changti Wu, Jiahuai Mao, Yuzhuo Miao, Shijie Lian, Bin Yu, Xiaopeng Lin, Cong Huang, Lei Zhang, Kai Chen

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 ScalSelect提出一种无训练、可扩展的多模态数据选择方法，通过线性时间复杂度实现高效视觉指令微调，实验显示其性能接近甚至超越全数据训练。

Comments The code is available at \href{https://github.com/ChangtiWu/ScalSelect}{ScalSelect}

Adapting Vision-Language Models for E-commerce Understanding at Scale

大规模电商理解中的视觉-语言模型适应

Matteo Nulli, Vladimir Orshulevich, Tala Bazazo, Christian Herold, Michael Kozielski, Marcin Mazur, Szymon Tuzel, Cees G. M. Snoek, Seyyed Hadi Hashemi, Omar Javed, Yannick Versley, Shahram Khadivi

机构 * eBay Inc.（eBay公司） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出了一种方法，通过大规模实验研究，展示如何通过针对性适应通用视觉-语言模型以提升电子商务性能，同时保持多模态能力，并提出新的评估套件。

LoGoSeg: Integrating Local and Global Features for Open-Vocabulary Semantic Segmentation

LoGoSeg：整合局部和全局特征以实现开放词汇语义分割

Junyang Chen, Xiangbo Lv, Zhiqiang Kou, Xingdong Sheng, Ning Xu, Yiguo Qiao

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LoGoSeg通过整合局部和全局特征，提升开放词汇语义分割的精度与效率，减少幻觉和漏检问题。

From Native Memes to Global Moderation: Cross-Cultural Evaluation of Vision-Language Models for Hateful Meme Detection

从本土迷因到全球监管：跨文化评估视觉-语言模型在仇恨迷因检测中的应用

Mo Wang, Kaixuan Ren, Pratik Jalan, Ahmed Ashraf, Tuong Vy Vu, Rahul Seetharaman, Shah Nawaz, Usman Naseem

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； Nile University（尼罗大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Johannes Kepler University（约翰尼斯·开普勒大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过跨文化评估揭示视觉-语言模型在仇恨迷因检测中的文化偏见问题，并提出本土语言提示和一样本学习等改进策略以提升模型的公平性和鲁棒性。

Comments 12 pages, 5 figures, Proceedings of the ACM Web Conference 2026 (WWW '26)