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。

2026-02-13 至 2026-02-13 共收录 3 篇信号源：cs.CV, cs.CL, cs.AI, cs.MM, eess.AS

1. 多模态Agent 3 篇

2602.12083 2026-02-13 cs.AI cs.LO 57%

Differentiable Modal Logic for Multi-Agent Diagnosis, Orchestration and Communication

可微模态逻辑用于多智能体诊断、协调与通信

Antonin Sulc

机构 * Lawrence Berkeley National Lab（伯克利劳伦斯国家实验室）； Berkeley（伯克利）

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

AI总结本文提出可微模态逻辑，通过神经符号方法实现多智能体系统的调试与协调，结合知识注入和多模态推理，提升智能体间的信任与因果推理能力。

Comments 29 pages, 8 figures, 8 tables, Tutorial at 3rd International Conference on Neuro-Symbolic Systems (NeuS)

2602.11750 2026-02-13 cs.SE cs.AI cs.HC 57%

AmbiBench: Benchmarking Mobile GUI Agents Beyond One-Shot Instructions in the Wild

AmbiBench：在真实场景中超越单次指令的移动GUI代理基准测试

Jiazheng Sun, Mingxuan Li, Yingying Zhang, Jiayang Niu, Yachen Wu, Ruihan Jin, Shuyu Lei, Pengrongrui Tan, Zongyu Zhang, Ruoyi Wang, Jiachen Yang, Boyu Yang, Jiacheng Liu, Xin Peng

机构 * Fudan University（复旦大学）； Jilin University（吉林大学）

专题命中多模态Agent ：MLLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AmbiBench是首个针对移动GUI代理在真实场景中超越单次指令的双向意图对齐的基准测试，通过引入清晰度分类和MUSE框架评估代理在不同清晰度下的表现。

Comments 21 pages, 7 figures

2602.12072 2026-02-13 stat.AP 50%

Enhanced Forest Inventories for Habitat Mapping: A Case Study in the Sierra Nevada Mountains of California

增强的森林调查用于栖息地制图：加利福尼亚州内华达山脉的案例研究

Maxime Turgeon, Michael Kieser, Dwight Wolfe, Bruce MacArthur

专题命中多模态Agent ：multi-modal(abstract)

AI总结本文提出增强森林调查方法，通过整合遥感数据与地面调查，用于高分辨率野生动物栖息地制图，为森林管理和生态保护提供空间明确的工具。

Comments 11 pages, 6 figures