多模态大模型

NAVER LABS System Re-implementation for the IWSLT 2026 Instruction-Following Task

用于IWSLT 2026指令跟随任务的NAVER LABS系统重新实现

Anand Kamble, Aniket Tathe

机构 * NAVER LABS（NAVER实验室） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究为IWSLT 2026共享任务重新实现NAVER LABS系统，采用规定组件，保留三阶段方法，构建合成示例用于微调，其主要模型在EN-ZH语音翻译和英语SQA任务中取得了一定成绩。

AvAtar: Learning to Align via Active Optimal Transport

AvAtar: 通过主动最优输运学习对齐

Qi Yu, Ruizhong Qiu, Zhichen Zeng, My T. Thai, Huan Liu, Hanghang Tong

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出AvAtar框架，利用主动学习策略通过熵正则化最优输运的梯度影响量化候选点信息量，并采用伴随状态法高效求解，以提升对齐性能。

Comments Published as a conference paper at ICML 2026

S-CARD-CMSA: A Score-Aware Candidate Archive with Density-Filtered Reporting for Multimodal Optimization

S-CARD-CMSA：一种用于多模态优化的具有密度过滤报告的分数感知候选存档

Dikshit Chauhan

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title,abstract)

AI总结 针对多模态优化，S-CARD-CMSA基于RS-CMSA-ESII构建，保留其核心机制并引入两个扩展。通过分数感知密度过滤报告规则平衡指标构建解集，开发实验显示其能减少冗余报告并提升相关指标，优化时不依赖真实全局最小位置信息。

Comments 11 pages, 2 figures with 7 subfigures

Infinity-Parser2 Technical Report

Infinity-Parser2技术报告

Zuming Huang, Jun Huang, Kexuan Ren, Baode Wang, Weizhen Li, Jianming Feng, Yu Wang, Yichen Yao, Shijun Lin, Yige Tang, Cheng Peng, Weidi Xu, Wei Chu, Yinghui Xu, Yuan Qi

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对文档解析语料库稀缺问题，Infinity-Parser2结合可控数据合成与多任务强化学习。贡献包括构建合成引擎及开源语料库，引入多任务奖励系统，发布Infinity-Parser2-Flash和Infinity-Parser2-Pro两个变体，后者在多项任务中达先进水平。

RF-Informed Graph Neural Networks for Accurate and Data-Efficient Circuit Performance Prediction

基于射频信息的图神经网络用于准确且数据高效的电路性能预测

Anahita Asadi, Leonid Popryho, Inna Partin-Vaisband

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出基于射频信息的图神经网络框架，用于高效预测射频电路性能，实现高精度和低数据需求的自动化设计。

Comments This work is undergoing formal peer review process at IEEE for possible publication