多模态大模型

CT-Bench: A Benchmark for Multimodal Lesion Understanding in Computed Tomography

CT-Bench：一种用于CT中多模态病变理解的基准测试

Qingqing Zhu, Qiao Jin, Tejas S. Mathai, Yin Fang, Zhizheng Wang, Yifan Yang, Maame Sarfo-Gyamfi, Benjamin Hou, Ran Gu, Praveen T. S. Balamuralikrishna, Kenneth C. Wang, Ronald M. Summers, Zhiyong Lu

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

AI总结 CT-Bench是一个用于CT多模态病变理解的基准测试，包含病变图像和元数据集以及多任务视觉问答基准测试，通过评估多种多模态模型并展示其在临床中的应用价值。

Projective Psychological Assessment of Large Multimodal Models Using Thematic Apperception Tests

基于主题知觉测试的大型多模态模型项目性心理评估

Anton Dzega, Aviad Elyashar, Ortal Slobodin, Odeya Cohen, Rami Puzis

机构 * Faculty of Computer and Information Science, Ben-Gurion University of the Negev（本·古里安大学计算机与信息科学学院） ； Department of Computer Science, Shamoon College of Engineering（沙莫恩工程学院计算机科学系） ； School of Education, Ben-Gurion University of the Negev（本·古里安大学教育学院） ； Department of Nursing Sciences, Ben-Gurion University of the Negev（本·古里安大学护理科学系） 纠错

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

AI总结 本研究通过主题知觉测试评估大型多模态模型的人格特质，发现其在人际动态和自我概念理解上表现良好，但在攻击性感知和调节方面存在不足。

DeepVision-103K: A Visually Diverse, Broad-Coverage, and Verifiable Mathematical Dataset for Multimodal Reasoning

DeepVision-103K: 一种视觉多样、覆盖面广且可验证的数学数据集，用于多模态推理

Haoxiang Sun, Lizhen Xu, Bing Zhao, Wotao Yin, Wei Wang, Boyu Yang, Rui Wang, Hu Wei

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 DeepVision-103K是一个用于多模态推理的视觉多样、覆盖面广且可验证的数学数据集，通过增强模型的视觉反思和推理能力推动多模态推理发展。

Comments Under review

Training-free Graph-based Imputation of Missing Modalities in Multimodal Recommendation

无需训练的基于图的多模态推荐中缺失模态的补全

Daniele Malitesta, Emanuele Rossi, Claudio Pomo, Tommaso Di Noia, Fragkiskos D. Malliaros

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

AI总结 本文提出无需训练的基于图的多模态推荐中缺失模态补全方法，通过图特征插值提升多模态推荐性能。

Comments Accepted in IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (IEEE TKDE)

Collection: UAV-Based Wireless Multi-modal Measurements from AERPAW Autonomous Data Mule (AADM) Challenge in Digital Twin and Real-World Environments

基于AERPAW自主数据中继无人机的无线多模测量收集：数字孪生与现实环境中的AADM挑战

Md Sharif Hossen, Cole Dickerson, Ozgur Ozdemir, Anil Gurses, Mohamed Rabeek Sarbudeen, Thomas Zajkowski, Ahmed Manavi Alam, Everett Tucker, William Bjorndahl, Fred Solis, Sadaf Javed, Anirudh Kamath, Xiangyao Tang, Joarder Jafor Sadique, Kevin Liu Hermstein, Kaies Al Mahmud, Jose Angel Sanchez Viloria, Skyler Hawkins, Yuqing Cui, Annoy Dey, Yuchen Liu, Ali Gurbuz, Joseph Camp, Rizwan Ahmad, Jacobus van der Merwe, Ahmed Ibrahim Mohamed, Gil Zussman, Mehmet Kurum, Namuduri Kamesh, Zhangyu Guan, Dimitris Pados, George Sklivanitis, Ismail Guvenc, Mihail Sichitiu, Magreth Mushi, Rudra Dutta

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title)

AI总结 本文提出基于AERPAW自主数据中继无人机的无线多模测量数据集，用于数字孪生与现实环境中的自主无线实验基准。

Comments 10 pages, 12 figures

Agentic Wireless Communication for 6G: Intent-Aware and Continuously Evolving Physical-Layer Intelligence

面向6G的代理无线通信：意图感知与持续演化的物理层智能

Zhaoyang Li, Xingzhi Jin, Junyu Pan, Qianqian Yang, Zhiguo Shi

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（信息科学与电子工程学院，浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LLM的代理AI用于6G物理层，通过意图感知和持续演进实现自主通信决策。

Characterizing the Predictive Impact of Modalities with Supervised Latent-Variable Modeling

基于监督潜在变量建模的模态预测影响分析

Divyam Madaan, Sumit Chopra, Kyunghyun Cho

机构 * New York University（纽约大学） ； Grossman School of Medicine（格罗斯曼医学院） ； Genentech（基因泰克） ； CIFAR（加拿大弗雷德里克·班克特研究所） 纠错

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

AI总结 PRIMO是一种监督潜在变量插补模型，用于量化多模态学习中缺失模态的预测影响，通过方差度量评估模态对预测的影响。

Conditional Flow Matching for Continuous Anomaly Detection in Autonomous Driving on a Manifold-Aware Spectral Space

基于流匹配的连续异常检测：面向自动驾驶的流形感知频谱空间

Antonio Guillen-Perez

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 Deep-Flow通过流匹配技术在频谱空间中实现连续异常检测，利用运动学平滑性和低秩流形约束，提升自动驾驶安全验证的准确性与可靠性。

LiveClin: A Live Clinical Benchmark without Leakage

LiveClin: 一种无泄漏的实时临床基准

Xidong Wang, Shuqi Guo, Yue Shen, Junying Chen, Jian Wang, Jinjie Gu, Ping Zhang, Lei Liu, Benyou Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, ShenZhen（香港中文大学（深圳）） ； Ant Healthcare, Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

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

AI总结 LiveClin通过实时更新的临床病例基准，评估医学大语言模型在真实临床场景中的表现，揭示其在复杂医疗任务中的挑战。

Boreas Road Trip: A Multi-Sensor Autonomous Driving Dataset on Challenging Roads

Boreas Road Trip：一个针对挑战性道路的多传感器自动驾驶数据集

Daniil Lisus, Katya M. Papais, Cedric Le Gentil, Elliot Preston-Krebs, Andrew Lambert, Keith Y. K. Leung, Timothy D. Barfoot

机构 * University of Toronto Institute of Aerospace Studies（多伦多大学航空航天研究学院） ； Trimble（Trimble公司） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(abstract)

AI总结 Boreas Road Trip数据集通过多传感器数据评估自动驾驶算法在挑战性道路条件下的性能。

Comments 23 pages, 15 figures, 12 tables, submitted to The International Journal of Robotics Research (IJRR)