多模态大模型

Action Anticipation at a Glimpse: To What Extent Can Multimodal Cues Replace Video?

瞬间动作预见：多模态线索能替代视频到何种程度？

Manuel Benavent-Lledo, Konstantinos Bacharidis, Victoria Manousaki, Konstantinos Papoutsakis, Antonis Argyros, Jose Garcia-Rodriguez

机构 * Universidad de Alicante（阿利坎特大学） ； Foundation for Research and Technology-Hellas（希腊基础研究与技术基金会） ； University of Crete（克里特大学） ； Hellenic Mediterranean University（希腊地中海大学） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 AAG通过结合单帧RGB特征与深度线索及先前动作信息，实现了多模态单帧动作预见，能与视频聚合基线和先进方法在教学活动数据集上竞争。

Comments Accepted in WACV 2026 - Applications Track

Journal ref 2026 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)

HT-Bench: Benchmarking and Learning Dexterous Full-Hand Tactile Representations with Egocentric Vision

HT-Bench：基于自我中心视觉的灵巧全手触觉表示基准与学习

Yuzhe Huang, Jiaping Wu, Jiaming Jiang, Hezhe Lin, Aikebaier Aierken, Yunlong Wang, Kun Cheng, Wanlin Li, Chenxi Xiao, Ziyuan Jiao, Yuanxin Zhong

机构 * Beihang University（北航） ； Rimbot ； BUPT（北邮） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； CAS（中国科学院） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 提出HT-Bench多任务基准和HandTouch编码器，通过大规模自我中心视觉与全手触觉数据，在触觉相似性检索、掩码修复、视觉到触觉合成等任务上验证了触觉表示的有效性。

Comments 9pages, 4figures

ID-VTG: Image-Disambiguated Video Temporal Grounding

ID-VTG：基于图像消歧的视频时间定位

Minghang Zheng, Jingli Wei, Hongyi Yang, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机研究所） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 针对视频时间定位中视觉相似实体的消歧难题，本文提出ID-VTG任务与VGD-Agg框架，构建两个基准数据集，实现了该任务的当前最优性能。

Comments ACM-MM 2026

Socioduality: A Relational Process Framework for Human-AI Interaction

社会对偶性：用于人机交互的关系过程框架

Mehmed Zahid Çögenli

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出社会对偶性这一关系过程框架，通过嵌套单元定义人机交互过程，经实验验证其可用于分析人机交互中贡献的形成及路径信息。

Comments 50 pages, 4 figures, 12 tables. Revised version adds a Supplementary Exploratory Analysis comparing Sociodual pathways with blind developmental/task-process segmentation, with granularity and record-format checks and an unseen-case extension. Main construct specification unchanged; minor editorial and terminology refinements

SportsGrounder: Proposal-Aided Interleaved Grounding for Dense Sports Video Reasoning

SportsGrounder：用于密集体育视频推理的提案辅助交错定位框架

Yizhi Li, Jiawei Jiang, Guanhong Wang, Yingcai Wu, Gaoang Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

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

AI总结 针对LMMs难以处理密集体育视频细粒度推理的问题，提出SportsGrounder框架，结合IGF机制与AAS模块，在SoccerNet等数据集上实现最优准确率。

Comments ACMMM 2026

Self-supervised Learning Matters: A Simple Ensemble Solution for Micro-Gesture Recognition

自监督学习至关重要：一种用于微手势识别的简单集成方案

Tingyi Liu, Kun Li, Fei Wang, Junjie Chen, Zhiliang Wu, Jihao Gu, Haixu Liu, Dan Guo

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； United Arab Emirates University（阿拉伯联合酋长国大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） ； Anhui Evolution Technology Co., Ltd.（安徽进化科技有限公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Beijing QBoson Quantum Technology Co., Ltd.（北京量子芯科技有限公司） 纠错

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

AI总结 提出一种集成自监督RGB模型与监督多流模型的框架，在MiGA挑战赛微手势分类赛道取得第一名，通过自监督预训练提升性能，在iMiGUE测试集上达到74.419%的top-1准确率。

The Concept Allocation Zone: Tracking How Concepts Form Across Transformer Depth

概念分配区：追踪概念如何跨越Transformer深度形成

James Henry

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出概念分配区（CAZ）框架，通过层间度量（分离度、概念一致性、概念速度）检测概念在残差流中逐渐形成的深度区间，并在34个模型上验证了分离曲线的多模态性及温和CAZ的因果活性。

Comments v2: substantial revision. Cross-architecture ordering statistic and MHA/GQA cohort-split claim retracted per recomputation; corpus and companion-paper citations refreshed. See paper's "Changes from Version 1" section for the full list of superseded values

A Systematic Survey on Event Camera Representation Learning

事件相机表示学习系统综述

Hongwei Ren, Youxin Jiang, Tuopusen Huang, Lei Yu, Xiao Wang, Min Liu, Lin Wang, Xiangqian Wu

专题命中 视频多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 综述从原始事件流转换为可学习表示的角度，分类梳理了基于密集和稀疏表示的方法，分析其在结构规则性、时间保真度、稀疏保持和架构兼容性上的权衡，并总结基准与未来方向。

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