多模态大模型

A Multimodal Conversational Assistant for the Characterization of Agricultural Plots from Geospatial Open Data

一种多模态对话助手，用于从遥感开放数据中表征农业地块

Juan Cañada, Raúl Alonso, Julio Molleda, Fidel Díez

机构 * Dept. AI \& Data Analytics CTIC Technology Center Gijón, Spain ； Dept. IT CTIC Technology Center Gijón, Spain ； Eng. University of Oviedo Gijón, Spain ； Dept. R \& D CTIC Technology Center Gijón, Spain 纠错

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

AI总结 本研究提出一种多模态对话助手，通过自然语言交互整合遥感和农业数据，降低专业信息访问门槛，实现农业地块表征。

Comments Accepted at 2025 4th International Conference on Geographic Information and Remote Sensing Technology

Journal ref Proc. Int. Conf. GIRST 2025 (2025) 127-132

IMPACT: Behavioral Intention-aware Multimodal Trajectory Prediction with Adaptive Context Trimming

IMPACT: 基于适应性上下文修剪的多模态轨迹预测：行为意图感知

Jiawei Sun, Xibin Yue, Jiahui Li, Tianle Shen, Chengran Yuan, Shuo Sun, Sheng Guo, Quanyun Zhou, Marcelo H Ang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

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

AI总结 IMPACT提出了一种基于适应性上下文修剪的多模态轨迹预测框架，通过联合预测行为意图和轨迹，提升预测精度、可解释性和效率，并在Waymo数据集上取得优异成绩。

Comments accepted by IEEE Robotics and Automation Letters

Earth AI: Unlocking Geospatial Insights with Foundation Models and Cross-Modal Reasoning

Earth AI：利用基础模型和跨模态推理解锁地理空间洞察

Aaron Bell, Amit Aides, Amr Helmy, Arbaaz Muslim, Aviad Barzilai, Aviv Slobodkin, Bolous Jaber, David Schottlander, George Leifman, Joydeep Paul, Mimi Sun, Nadav Sherman, Natalie Williams, Per Bjornsson, Roy Lee, Ruth Alcantara, Thomas Turnbull, Tomer Shekel, Vered Silverman, Yotam Gigi, Adam Boulanger, Alex Ottenwess, Ali Ahmadalipour, Anna Carter, Behzad Vahedi, Charles Elliott, David Andre, Elad Aharoni, Gia Jung, Hassler Thurston, Jacob Bien, Jamie McPike, Jessica Sapick, Juliet Rothenberg, Kartik Hegde, Kel Markert, Kim Philipp Jablonski, Luc Houriez, Monica Bharel, Phing VanLee, Reuven Sayag, Sebastian Pilarski, Shelley Cazares, Shlomi Pasternak, Siduo Jiang, Thomas Colthurst, Yang Chen, Yehonathan Refael, Yochai Blau, Yuval Carny, Yael Maguire, Avinatan Hassidim, James Manyika, Tim Thelin, Genady Beryozkin, Gautam Prasad, Luke Barrington, Yossi Matias, Niv Efron, Shravya Shetty

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Google X（谷歌X） ； Google Cloud（谷歌云） 纠错

专题命中 多模态评测 ：cross-modal(title)；分类 cs.AI

AI总结 Earth AI通过基础模型和跨模态推理，提升地理空间数据分析能力，实现对地球的深入洞察。

DocSplit: A Comprehensive Benchmark Dataset and Evaluation Approach for Document Packet Recognition and Splitting

DocSplit: 一个全面的基准数据集和评估方法用于文档包识别与分割

Md Mofijul Islam, Md Sirajus Salekin, Nivedha Balakrishnan, Vincil C. Bishop, Niharika Jain, Spencer Romo, Bob Strahan, Boyi Xie, Diego A. Socolinsky

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 DocSplit提出首个全面的文档包识别与分割基准数据集及评估方法，涵盖多类型文档和复杂场景，揭示当前模型在处理复杂文档分割任务中的性能差距。

Trustworthy and Fair SkinGPT-R1 for Democratizing Dermatological Reasoning across Diverse Ethnicities

可信且公平的SkinGPT-R1：用于在不同种族中普及皮肤病推理

Yuhao Shen, Zhangtianyi Chen, Yuanhao He, Yan Xu, Shuping Zhang, Liyuan Sun, Zijian Wang, Yinghao Zhu, Yuyuan Yang, Jiahe Qian, Ziwen Wang, Xinyuan Zhang, Wenbin Liu, Zongyuan Ge, Tao Lu, Siyuan Yan, Juexiao Zhou

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen (CUHK-Shenzhen)（数据科学学院，香港中文大学（深圳）） ； Faculty of Information Technology, Monash University（信息技术学院，莫纳什大学） ； Department of Dermatology, Tianjin Institute of Integrative Dermatology, Tianjin Academy of Traditional Chinese Medicine Affiliated Hospital（皮肤科，天津整合皮肤科研究所，天津中医研究院附属医院） ； Department of Dermatology, The First Affiliated Hospital, Shantou University Medical College（皮肤科，汕头大学医学院第一附属医院） ； Department of Dermatology, Beijing AnZhen Hospital, Capital Medical University（皮肤科，北京安贞医院，首都医科大学） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（自动化研究所，中国科学院） ； Department of Dermatology, Beijing Aerospace General Hospital（皮肤科，北京航天总医院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SkinGPT-R1通过公平性意识的专家混合架构实现可解释且公平的皮肤病诊断，提升不同种族间的诊断准确性与安全性。