多模态大模型

BrainSymphony: A parameter-efficient multimodal foundation model for brain dynamics with limited data

BrainSymphony: 一种参数高效、多模态的基础模型，用于在有限数据下的脑动态

Moein Khajehnejad, Forough Habibollahi, Devon Stoliker, Adeel Razi

机构 * Turner Institute for Brain and Mental Health（大脑与心理健康Turner研究所） ； School of Psychological Sciences, Monash University（墨尔本大学心理学科学学院） ； Cortical Labs（皮层实验室） ； CIFAR Azrieli Global Scholars Program（CIFAR阿兹里埃利全球学者计划） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(title,abstract)；multimodal foundation model(title)

AI总结 BrainSymphony是一种参数高效、多模态的基础模型，通过整合fMRI和扩散MRI数据，实现有限数据下的脑动态分析，优于更大模型并提升神经科学应用。

Comments 32 pages, 14 figures

Credit Where It is Due: Cross-Modality Connectivity Drives Precise Reinforcement Learning for MLLM Reasoning

应得之 credit：跨模态连接驱动精确强化学习用于 MLLM 推理

Zhengbo Jiao, Shaobo Wang, Zifan Zhang, Wei Wang, Bing Zhao, Hu Wei, Linfeng Zhang

机构 * AI DATA, Alibaba Group Holding Limited（阿里数据，阿里巴巴集团控股有限公司） ； EPIC Lab, SJTU（EPIC实验室，上海交通大学） 纠错

专题命中 视频多模态 ：MLLM(title)；multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过跨模态连接驱动精确强化学习，提升多模态大语言模型的推理能力，仅引入1.2%开销即超越基线模型。

Comments 20pages

UP-SLAM: Adaptively Structured Gaussian SLAM with Uncertainty Prediction in Dynamic Environments

UP-SLAM：适应性结构高斯SLAM与动态环境中的不确定性预测

Wancai Zheng, Linlin Ou, Jiajie He, Libo Zhou, Xinyi Yu, Yan Wei

专题命中 视频多模态 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UP-SLAM通过并行框架解耦跟踪与建图，利用概率八叉树和不确定性估计器提升动态环境中的SLAM性能。

Journal ref ICRA 2026