多模态大模型

How effective are VLMs in assisting humans in inferring the quality of mental models from Multimodal short answers?

VLMs在帮助人类推断从多模态简答中获得的思维模型质量的有效性如何？

Pritam Sil, Durgaprasad Karnam, Vinay Reddy Venumuddala, Pushpak Bhattacharyya

机构 * Department of Computer Science and Engineering, IIT Bombay（印度理工学院班加罗尔分校计算机科学与工程系） ； Center for Educational Technology, IIT Bombay（印度理工学院班加罗尔分校教育技术中心） ； School of Management, Mahindra University（马恒达大学管理学院） 纠错

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

AI总结 本文提出MMGrader方法，通过概念图框架从多模态回答推断学生思维模型质量，发现最佳模型在人类水平上表现不足，但能有效辅助教师改进教学。

P2MFDS: A Privacy-Preserving Multimodal Fall Detection System for Elderly People in Bathroom Environments

P2MFDS：面向浴室环境老年人的隐私保护多模态跌倒检测系统

Haitian Wang, Yiren Wang, Xinyu Wang, Yumeng Miao, Yuliang Zhang, Yu Zhang, Atif Mansoor

机构 * School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机学院） ； Department of Computer Science and Software Engineering, The University of Western Australia（西澳大学计算机科学与软件工程系） 纠错

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

AI总结 针对浴室环境老年人跌倒检测的单模态系统准确率受限问题，本文提出P2MFDS多模态系统，融合毫米波雷达与3D振动传感，构建大规模隐私保护数据集，双流网络结合多尺度特征，提升了跌倒检测的准确率与召回率。

Comments Accepted to appear in the 2025 IEEE International Workshop on AIoT and Smart Systems (AIoTSys'25)

Multimodal QUD: Inquisitive Questions from Scientific Figures

多模态QUD：来自科学图表的探究性问题

Yating Wu, William Rudman, Venkata S Govindarajan, Alexandros G. Dimakis, Junyi Jessy Li

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Ithaca College（伊萨卡学院） ； UC Berkeley, BespokeLabs.ai（伯克利大学，BespokeLabs.ai） 纠错

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

AI总结 本文提出多模态QUD数据集，通过结合图表与文本上下文生成探究性问题，提升多模态推理能力，实现更高质量的视觉 grounding。

LoDA: A Level of Detection Aware Method and a Multimodal Sensing Benchmark for Object Level Change Detection

LoDA：一种面向目标级变化检测的检测级别感知方法及多模态感知基准

Haitian Wang, Xinyu Wang, Sheldon Fung, Xian Zhang, Zichen Geng

机构 * Western Australia Machine Intelligence Group Pty Ltd（西澳大利亚机器智能集团有限公司） ； The University of Western Australia（西澳大利亚大学） ； Curtin University（科廷大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对自动驾驶等领域的目标级变化检测问题，提出LoDA检测级别感知方法，构建LoDA基准，在Subiaco和Urb3DCD-V2基准上均超越现有最佳基线，提升了变化检测性能。

LakeQuest: A Three-Domain Benchmark for Grounded Question Answering across Data Lakes

LakeQuest：用于跨数据湖的有基础问答的三领域基准测试

Michael Solodko, Steven Gong, Guangwei Yu, Satya Krishna Gorti, Jesse C. Cresswell, Victor Zhong

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 介绍LakeQuest基准测试，用于评估跨数据湖的有基础问答。它跨越三个领域，含9846个QA对及证据指针，能暴露系统故障模式。通过基线评估发现高质量检索不能保证正确推理，凸显未来智能QA系统需强大发现和跨文件组合机制。

Comments 24 pages, 4 figures, 18 tables. Accepted at the Conference on Language Modeling (COLM) 2026

360° Image Perception with MLLMs: A Comprehensive Benchmark and a Training-Free Method

360度图像感知与MLLMs：一个全面的基准和无需训练的方法

Huyen T. T. Tran, Van-Quang Nguyen, Farros Alferro, Kang-Jun Liu, Takayuki Okatani

机构 * GSIS, Tohoku University（东大GSIS研究所，东京东大大学） ； RIKEN AIP, Japan（日本RIKEN AIP） 纠错

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

AI总结 本文提出360Bench基准和Free360方法，评估MLLMs在360度图像感知中的能力，揭示其不足，并提出基于场景图的无需训练框架提升VQA性能。

Journal ref ECCV2026 (Link: https://tranhuyen1191.github.io/360Bench-Free360/)

Context Blindness in DPO: Mitigating Object Hallucination in MLLMs via Context-Calibrated Preference Optimization

DPO中的上下文盲区：通过上下文校准的偏好优化缓解多模态大语言模型（MLLMs）中的物体幻觉

Byungoh Ko, Jinyoung Park, Jongha Kim, Jeehye Na, Jaewon Cho, Hyunwoo J. Kim

机构 * Korea University（高丽大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本研究针对MLLMs的物体幻觉问题，提出C²-DPO方法，通过最大化上下文偏好增益降低幻觉率，使Qwen2-VL-Instruct-2B的幻觉率相对降低36%且不损害通用推理能力。

Comments Accepted at ECCV2026

Omni-Persona: Systematic Benchmarking and Improving Omnimodal Personalization

Omni-Persona：系统性基准测试与改进多模态个性化

Yeongtak Oh, Dongwook Lee, Sangkwon Park, Heeseung Kim, Sungroh Yoon

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（首尔国立大学电气与计算机工程系） ； Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University（首尔国立大学人工智能跨学科项目） ； Department of Artificial Intelligence, University of Seoul（首尔大学人工智能系） 纠错

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

AI总结 Omni-Persona提出首个多模态个性化基准，通过Persona Modality Graph任务组和细粒度任务，系统分析多模态个性化中的接地行为，提出Calibrated Accuracy评估方法，揭示开源模型在音频与视觉接地上的差距及SFT与RLVR的局限性。

Comments Project Page: https://github.com/oyt9306/Omni-Persona

JieZi: A Large-Scale Expert-Audited Dataset and Benchmark for Ancient Chinese Character Exegesis

JieZi：用于古文字训诂的大规模专家审核数据集与基准

Ran Li, Huiguo He, Jiahuan Cao, Junle Liu, Hiuyi Cheng, Lianwen Jin

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 本文针对古文字训诂研究缺乏结构化数据与基准的问题，提出ACCE任务，构建JieZi-Dataset与JieZi-Bench，实验发现多模态大模型在古文字训诂的高阶任务上表现不佳，微调后性能显著提升。

Comments 19 pages, 13 figures. Accepted to the Dataset Track of ACM Multimedia 2026 for oral presentation

Warping Earth Observations for better ice labeling in the Marginal Marginal Ice Zone

利用地球观测数据对齐优化边缘冰区的冰标记

Tom Kelly, Martin S. J. Rogers

机构 * British Antarctic Survey（英国南极调查局） 纠错

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

AI总结 该研究提出基于互信息对齐的架构，对齐Sentinel-1与MODIS的多模态卫星场景，构建稀疏专家标注数据集，提升海冰分类准确率，实现从稀疏监督的精确密集海冰分割。

Comments ECCV Workshop paper; BEAM 2

Self-Evolving Code-with-Image Reasoning

自演进的代码-图像推理

Tianze Yang, Liang Wu, Ruitong Sun, Yucheng Shi, Yanqiao Wang, Mayank Darbari, Ninghao Liu, Jin Sun, Liangjie Hong

机构 * Nokia（诺基亚） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出代码-图像推理范式，通过无训练反思循环让模型自我演进技能，在CwI-Bench上显著提升多模态模型视觉任务准确率，技能可跨规模与任务家族迁移。

Comments 37 pages

Clustered Randomized Smoothing for Stochastic Prediction Functions

面向随机预测函数的聚类随机平滑方法

Eduardo Figueiredo, Frederik Mathiesen, Julian Schumann, Jens Kober, Arkady Zgonnikov, Luca Laurenti

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； AI4I 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文针对随机多模态回归中随机平滑的模式崩溃问题，提出聚类α-平滑框架，在两个基准实验中较现有方法显著降低了Wasserstein距离与碰撞率。

Synchronized AMG and EMG Dataset of Lower-limb Muscle Activities in Everyday Training

日常训练中下肢肌肉活动的同步AMG与EMG数据集

Dongxu Tang, Shih Ying-Lei, Zhuoyi Ren, Jianting Liao, Yitian Shao

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 该研究构建了健康成人下肢活动的同步AMG与EMG多模态数据集，通过基准测试评估其用于关节角估计的性能，为下肢肌肉协调相关研究提供了可重复的资源。

ForgeryVCR: Visual-Centric Reasoning via Efficient Forensic Tools in MLLMs for Image Forgery Detection and Localization

ForgeryVCR: 通过高效的取证工具在MLLMs中实现视觉中心推理用于图像伪造检测与定位

Youqi Wang, Shen Chen, Haowei Wang, Rongxuan Peng, Taiping Yao, Shunquan Tan, Changsheng Chen, Bin Li, Shouhong Ding

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

专题命中 多模态Agent ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ForgeryVCR通过高效的取证工具实现视觉中心推理，提升图像伪造检测与定位的性能。

Multi-Agent Target-Existence Verification and Learned Mask Geometry Refinement: Winning Report of the MeViS-Text Track at the 8th LSVOS Challenge 2026

多智能体目标存在性验证与学习型掩码几何优化：2026年第8届LSVOS挑战赛MeViS-Text赛道获胜报告

Jungyoon Lee, Gyuil Lim, Doeon Kim, Seong-heum Kim

机构 * Soongsil University（崇实大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出SSUPER方案，通过多智能体审计解耦存在性验证、StyleRefiner优化掩码几何，获2026年LSVOS挑战赛MeViS-Text赛道冠军，最终得分0.9081339614。

Understanding Knowledge Transfer Mechanism in Heterogeneous MLLM Fusion: A Simple Linear Approach

理解异构多模态大语言模型（MLLM）融合中的知识迁移机制：一种简单线性方法

Yinghao Hou, Jiahe Fan, Yuanhao Pu, Zongyuan Chen, Hong Xie

专题命中 多模态训练与对齐 ：MLLM(title,title_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对异构MLLM跨规模知识迁移机制，提出CDPI线性探针，经多组模型与基准测试发现，融合增益集中于高层推理，且正向迁移多发生在小比率区间。

Comments 17 pages, 6 figures; includes supplementary material. Revised presentation and terminology; results unchanged

GeoBridge: Decoupled Semantic Conditioning for Generative Image Geolocalization

GeoBridge：用于生成式图像地理定位的解耦语义条件机制

Zhiyang Dou, Xumeng Han, Fengde Peng, Zipeng Wang, Moxuan Zhao, Zhipei Huang, Zhenjun Han

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences（先进交叉科学学院） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering（电子电气与通信工程学院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：MLLM(summary_cn,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 GeoBridge是一种解耦语义条件机制，通过连接冻结语义MLLM与黎曼流匹配头，在IM2GPS3K数据集上25/200/750公里阈值下准确率达38.67/52.89/70.37，提升了生成式图像地理定位性能，属解码侧算法贡献。

Multilingual OCR-Aware Fine-Tuning and Prompt-Guided Chain-of-Thought Reasoning for Multimodal Large Language Models

多语言OCR感知微调和提示引导的链式思维推理用于多模态大语言模型

Qinwu Xu, Yifan Jiang, Haoyu Ren

机构 * Meta AI ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出一种多语言OCR感知的多模态训练框架，通过合成数据生成、OCR感知微调和结构化视觉链式思维提示，提升多模态大语言模型在复杂视觉条件下的OCR完整性和多语言翻译准确性。

EGM-Det: Entropy-Guided Multimodal Adaptive Fusion for UAV RGB-IR Object Detection

EGM-Det：面向无人机RGB-IR目标检测的熵引导多模态自适应融合

Cunzheng Fan, Dawei Yan, Guanlin Wang, Xingshuo Yang, Yupeng Jia, Jing Yang, Haokui Zhang

机构 * School of Cybersecurity, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学网络空间安全学院） ； School of Automation and Software Engineering, Shanxi University（山西大学自动化与软件学院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出EGM-Det框架，通过熵引导多模态自适应融合解决无人机RGB-IR目标检测中模态可靠性被忽略的问题，在三个数据集上实现最优性能，VEDAI上较现有方法提升超10个百分点。

Comments 14 pages, 7 figures, 6 tables

Motion-as-Prompt: Enhancing Motion Reasoning in Multimodal Large Language Models via Motion-Guided Cross-Frame Visual Prompting

运动即提示：通过运动引导的跨帧视觉提示增强多模态大语言模型的运动推理能力

Xikai Sun, Kebin Liu, Haotian Wang, Li Liu, Xu Wang, Yunhao Liu

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文针对多模态大语言模型处理视频时丢失帧间关键运动信息的问题，提出Motion-as-Prompt框架，通过标记轨迹增强视觉提示，在CLEVRER等数据集上提升GPT-5.5的运动推理准确率且不影响非运动理解

Dual-Domain Cross-Modal Decoding for Clinical Text-Guided Medical Image Segmentation

用于临床文本引导的医学图像分割的双域跨模态解码

Md Maklachur Rahman, Tracy Hammond

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文针对临床文本引导医学图像分割忽略频率内容的问题，提出双域跨模态解码（DD-CMD）方法，在两个公开数据集上均优于现有最强基线。

Comments Accepted at MICCAI 2026 (Main). Final version to appear in the MICCAI 2026 proceedings

LEMUR: Latent Entropy-aware Multimodal Unlearning via Visual-anchored Reasoning Redirection

LEMUR：基于视觉锚定推理重定向的潜在熵感知多模态遗忘

Xinhao Zhong, Yuxia Qiao, Junhao Li, Hao Fang, Yi Sun, Bin Chen

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

AI总结 针对原生RL训练多模态模型的隐私泄漏问题，提出基于熵动态的无训练推理时遗忘框架LEMUR，可更有效地抑制敏感信息在推理轨迹和答案中的泄漏，同时保留模型非敏感效用。

GeoUniPR: A Geometry-Consistent Unified Framework for Cross-Modal Place Recognition

GeoUniPR：用于跨模态地点识别的几何一致性统一框架

Wonbong Kim, Jiatong Xiao, Rui Li, Xufei Wang, Qiwen Gu, Junqiao Zhao, Chen Ye, Guang Chen

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） ； Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous System, Tongji University（同济大学上海智能自主系统研究院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出GeoUniPR框架，通过构建几何一致性深度图像视图并引入SC-InfoNCE损失，在无需复杂对齐模块的情况下，实现了跨模态地点识别的最优性能与良好泛化能力。

Comments 17 pages, 10 figures

RankByGene: Gene-Guided Histopathology Representation Learning Through Cross-Modal Ranking Consistency

RankByGene: 通过跨模态排序一致性实现基因引导的组织病理学表示学习

Wentao Huang, Meilong Xu, Xiaoling Hu, Shahira Abousamra, Aniruddha Ganguly, Saarthak Kapse, Alisa Yurovsky, Prateek Prasanna, Tahsin Kurc, Joel Saltz, Michael L. Miller, Chao Chen

机构 * Stony Brook University（石英溪大学） ； Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School（阿提诺拉A.马丁努斯生物医学影像中心，麻省总医院和哈佛医学院） ； Department of Biomedical Data Science, Stanford University（生物医学数据科学系，斯坦福大学） ； Department of Pathology and Cell Biology, Columbia University（病理学与细胞生物学系，哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出基于排序对齐损失的框架，利用教师-学生网络自监督知识蒸馏，解决空间转录组学与组织学图像的对齐问题，在基因表达预测、切片分类和生存分析任务中表现优异。

Comments 12 pages, 8 figures, accepted by TMI'26

Gaussian Meta-Space Augmentation for Stacking Ensembles in Multimodal IPMN Risk Stratification

用于多模态IPMN风险分层的堆叠集成的高斯元空间增强

Max A. Nelson, Eminenur Sen Tasci, Zhixiang Wang, Zongwei Zhou, Halil Ertugrul Aktas, Andrea M. Bejar, Elif Keles, Ziliang Hong, Sıtkı Safa Taflan, Muhammed Enes Tasci, Frank H. Miller, Michael B. Wallace, Rajesh N. Keswani, Gorkem Durak, Ulas Bagci

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Istanbul University（伊斯坦布尔大学） ； Mayo Clinic Florida（佛罗里达州梅奥诊所） 纠错

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

AI总结 该研究针对IPMN风险分层问题，提出cUPMI方法并结合多模态信息融合，构建RF堆叠模型，在多中心分析中取得优于基线的性能。

Comments Accepted at the International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging (MLMI 2026), held in conjunction with MICCAI 2026. This is the authors' accepted manuscript; the final version will appear in Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS). 11 pages, 3 figures

AWARe: Mitigating Catastrophic Forgetting via Activation-Weighted Adaptive REtention

AWARe：基于激活加权的自适应保留缓解灾难性遗忘

Juncheng Liao, Jinfan Lv, Guoming Wang, Jupeng Zheng, Ling Xiao, Siliang Tang

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； School of Artificial Intelligence, Sun Yat-Sen University（中山大学人工智能学院） ； Graduate School of Information Science, Hokkaido University（北海道大学信息科学研究院） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型微调时的灾难性遗忘问题，提出无需修改架构的AWARe方法，通过激活加权控制参数更新，在保留上游能力的同时提升下游性能。

FM-LLM: A frequency-enhanced mixture-of-experts framework for adapting LLMs to time series forecasting

FM-LLM：一种用于适配大语言模型（LLMs）进行时间序列预测的频率增强型混合专家框架

Rentao Gu, Yihang Ding, Junjie Li, Yi Ding, Weijing Sang, Xiaoli Huo, Xin Qin, Yuefeng Ji

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； China Telecom Research Institute（中国电信研究院） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出FM-LLM框架，通过频谱标记对齐器与非对称MoE解码器等设计，在11个基准的多数指标上优于现有LLM基线，且具备良好迁移性。

Journal ref R. Gu, Y. Ding, J. Li, Y. Ding, W. Sang, X. Huo, X. Qin, and Y. Ji, Knowl.-Based Syst., vol.341, p.115776, 2026

ProtoHGF-Net: Prototype HyperGraph Fusion with Intra-modal Calibration for RGBT Object Detection

ProtoHGF-Net：用于RGBT目标检测的模态内校准原型超图融合网络

Xiangqi Chen, Xiuling Zhang, Chengzhuan Yang, Li Zhao, Dawei Zhang, Yanchao Wang, Liyuan Chen, Hua Wang, Hao Peng, Zhonglong Zheng

机构 * Zhejiang Normal University（浙江师范大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有RGBT目标检测方法密集跨模态交互易引入背景干扰的问题，提出ProtoHGF-Net框架，通过原型级语义交互与教师掩码校准蒸馏技术，在三个公开数据集上取得最优性能。

Comments Accepted to ACM MM 2026

UniSemAlign: Text-Prototype Alignment with a Foundation Encoder for Semi-Supervised Histopathology Segmentation

UniSemAlign：基于基础编码器的文本-原型对齐用于半监督病理分割

Le-Van Thai, Tien Dat Nguyen, Hoai Nhan Pham, Lan Anh Dinh Thi, Duy-Dong Nguyen, Ngoc Lam Quang Bui

机构 * AI VIETNAM Lab, Vietnam（AI VIETNAM实验室，越南） ； Hanoi University of Science and Technology, Vietnam（河内科技大学，越南） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UniSemAlign通过引入显式类别结构提升视觉分割，利用共享嵌入空间中的原型和文本对齐分支，减少类别模糊性并稳定伪标签优化，实验表明其在有限标注下显著优于现有半监督方法。

Comments Accepted at CVPR 2026 Workshop. 11 pages, 5 figures, 4 tables

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2026, pp. 6803--6813

QUARTZ: Qualitative Understanding via Accessible Representation and Visualization

QUARTZ：通过可访问表示与可视化实现定性理解

Omar Khan, JooYoung Seo

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)

AI总结 该研究针对盲人和低视力研究者无法访问定性数据可视化的问题，提出基于网络的QUARTZ系统，通过用户研究揭示相关障碍并提出设计准则，以提升该群体参与定性研究的可访问性。

Comments 24 pages, accepted at ASSETS 2026