多模态大模型

Recognition-Conditioned Reasoning: A Training-Free Multimodal-LLM Pipeline for Fine-Grained Micro-Action Understanding

识别条件推理：一种用于细粒度微动作理解的无训练多模态大语言模型流水线

Fengshun Wang, Jin'ang Han, Zhigang Tu

机构 * Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出一种无训练的多模态大语言模型流水线，动态分配子任务至适配的模型，在2026年MAC微动作挑战赛MA-Bench赛道的开放式任务上获显著性能优势，取得第一名。

Comments Accept at ACM Multimedia 2026

COMET: Contrastive Motion-Enhanced Temporal Reasoning for Video Multimodal Large Language Models

COMET：面向视频多模态大语言模型的对比运动增强时序推理

Chenghua Zhu, Zhaolu Kang, Qifan Shi, Siyan Wu, Kehan Jiang, Lei Wei, Lianyu Hu, Guangyuan Dong, Mingbo Yang, Rui Lu, Guibo Luo

机构 * Peking University（北京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Pingan Technology（平安科技） 纠错

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

AI总结 COMET是一种视频多模态大语言模型时序增强框架，通过显式时序表示等方法，在Qwen3-VL-8B等模型的动作、时序推理任务上取得性能提升，且可跨模型家族通用。

Comments Accepted at the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026)

Annotations as Rollouts: Efficient and Scalable Reinforcement Learning for Video MLLMs

以标注为回滚：面向视频多模态大语言模型的高效可扩展强化学习

Yunheng Li, Guohong Mu, Hao Li, Shengsheng Qian, Dingwen Zhang, Qibin Hou, Ming-Ming Cheng

机构 * Nankai University（南开大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； NKIARI 纠错

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

AI总结 本文提出OraRL算法，将标注作为神谕回滚解耦优势估计，实现高效可扩展的视频MLLM强化学习，在多项视频感知基准上超越现有模型，解码速度大幅提升。

Comments Project page: this https URL (https://orarl.github.io/)

Enhancing Localized Reasoning for Long Video Understanding via Efficient Segment-to-Video Supervision

通过高效的段级到视频级监督增强长视频理解的局部推理能力

Beibei Zhang, Chao Xu, Jun Lan, Zongyi Li, Lai Wei, Huijia Zhu, Tongwei Ren

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 针对长视频理解中MLLMs易受干扰噪声影响的问题，提出S2V方法，通过段级VQA训练模型，提升了LVU性能与训练推理效率。

SPARC: Single-Pass Scaling for Motion Forecasting with Conformal Bayesian Last Layers

SPARC：采用保形贝叶斯最后层的运动预测单通缩放方法

Sakif Hossain, Julian Teusch, Jörg P. Müller

机构 * Clausthal University of Technology (TU Clausthal)（克劳斯塔尔工业大学（克劳斯塔尔工业大学）） 纠错

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

AI总结 本文提出SPARC，一种贝叶斯-保形不确定性层，在9个数据集-协议模块上的NLL及MPJPE+NLL综合指标优于基线，可作为轻量风险监控工具。

Comments Accepted at ECCV 2026

TH-GNN: Heterogeneous Temporal Graph Neural Networks for LLM-Agent Shilling Attack Detection

TH-GNN：用于检测大语言模型智能体刷单攻击的异质性时序图神经网络

Shivam Swarup, Divya Prakash Shrivastava, Rakesh Thakur

机构 * JAIN (Deemed to be University)（JAIN（被认定大学）） ； Zayed University（扎耶德大学） 纠错

专题命中 视频多模态 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出TH-GNN，一种异质性时序图神经网络，联合建模时序、结构与语义信号，在5类攻击族和4个基准数据集上检测LLM智能体刷单攻击，总体平均F1值达0.870，性能优于纯文本基线模型。

Inverse Theory of Mind Modeling for Content Recommendation: From Web Browsing to Dynamic Intelligent Interfaces

用于内容推荐的反向心智理论建模：从网页浏览到动态智能界面

Mengyu Chen, Feiyu Lu, Chun-Fu Chen, Lucas Vinh Tran, Jay Katukuri

机构 * JPMorganChase（摩根大通） 纠错

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

AI总结 本研究提出反向心智理论（IToM）流程，从用户交互反向推理推断信念与偏好，在OPeRA数据集上验证其画像推断效果，并通过VisionOS应用展示跨模态迁移能力，提升内容推荐的用户理解精度。

Comments Preprint for conference full paper at 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys '26), Minneapolis, MN, USA