多模态大模型

Multimodal Collaborative Debate for Zero-Shot Time Series Reasoning

TS-Debate：多模态协作辩论用于零样本时间序列推理

Patara Trirat, Jin Myung Kwak, Jay Heo, Heejun Lee, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST Seoul（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TS-Debate通过多模态协作辩论框架，在零样本时间序列推理中实现显著性能提升，通过专门代理和结构化协议提升模态保真度和数值精度。

Comments EMNLP 2026 (Main), Project Page: this https URL (https://deepauto-ai.github.io/ts-debate/)

CoCoBench: A Cooperative Coordination Benchmark for Embodied Multi-Agent Task Planning

CoCoBench：用于具身多智能体任务规划的协作协调基准

Yang Chen, Ye-Xin Xie, Lirong Che, Danyang Peng, Yuzhe Yang, Peiwen Lin, Xu Cao, Chuang Wang, Lei Yuan, Jian Su, Lan-Zhe Guo

机构 * Nanjing University（南京大学） ； AgiBot ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：MLLM(summary_cn,abstract_cn)；multimodal(abstract)

AI总结 研究人员提出CoCoBench这一家庭任务多智能体具身协调基准，评估11种MLLM后发现协调能力具构造特异性，为相关模型设计提供新方向。

OceanGym: A Benchmark Environment for Underwater Embodied Agents

OceanGym: 一个用于水下具身智能体的基准环境

Yida Xue, Mingjun Mao, Xiangyuan Ru, Yuqi Zhu, Baochang Ren, Shuofei Qiao, Mengru Wang, Shumin Deng, Xinyu An, Ningyu Zhang, Ying Chen, Huajun Chen

专题命中 多模态Agent ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 OceanGym通过多模态大语言模型构建首个水下具身智能体基准，揭示水下环境感知与规划的挑战，推动水下自主系统发展。

Comments EMNLP 2026

Moirae: A Multimodal Agent Collaborative Framework for Dynamic Android Malware Detection

Moirae：用于动态Android恶意软件检测的多模态智能体协作框架

Xueying Zeng, Youquan Xian, Yanze Li, bowen hu, Ziqi Shan, Xu Luo, DanPing Yang, Peng Liu, Lei Cui, Bo Li

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

AI总结 该研究提出多模态智能体协作框架Moirae，通过融合多维度运行时证据实现动态Android恶意软件检测，在未见过的数据集上零样本准确率达90.06%，优于现有基线且抗概念漂移。

RetailAgent: Structured Adverse Timing in Self-Conditioned Multimodal LLM Trading Agents

RetailAgent：自条件多模态大语言模型交易智能体中的结构化不利时机

Yupeng Zhang, Liuyuan Jiang, Hongyi Huang, Bingheng Li, Lisha Chen

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出RetailAgent框架，发现LLM交易智能体的决策存在跨维度的持续不利时机，动作与后续收益的一致性是该效应的关键驱动因素，同时自生成记忆会增强策略持续性。

Iron: Intent-Aligned and Retrospective Dual Learning Framework for Enhancing Generalist Virtual Agents

Iron：用于增强通用虚拟智能体的意图对齐与回溯双学习框架

Jiahe Ying, Wendong Bu, Kaihang Pan, Bingchen Miao, Siyu Chen, Wen Wang, Xueming Jiang, Juncheng Li, Siliang Tang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 Iron是用于训练GUI智能体的意图对齐与回溯双学习框架，通过逐步循环一致奖励和事后回放机制提升性能，在跨环境等任务中优于三倍数据训练的模型，未见过的网页任务获25.06%相对提升。

Comments 11 pages, 5 figures, and 4 tables

Transformer-Based Autonomous Driving Models and Deployment-Oriented Compression: A Survey

基于Transformer的自动驾驶模型与面向部署的压缩：综述

Juan Zhong, Yuhang Shi, Zukang Xu, Xi Chen

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University（复旦大学人工智能创新与孵化院） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Department of houmo.ai（houmo.ai部门） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于Transformer的自动驾驶模型，并从部署角度分析了压缩与加速策略（如量化、剪枝、知识蒸馏等）如何影响模型设计、部署性、鲁棒性和安全性。

Describe-Then-Act: Proactive Agent Steering via Distilled Language-Action World Models

描述-然后-行动：通过蒸馏的语言-动作世界模型实现前瞻性智能体导航

Massimiliano Pappa, Luca Romani, Valentino Sacco, Alessio Palma, Stéphane Lathuilière, Fabio Galasso, Xavier Alameda-Pineda, Indro Spinelli

机构 * Sapienza University of Rome, Italy（罗马大学萨皮恩扎） ； Inria, Univ. Grenoble Alpes, CNRS, LJK（法国国家信息与自动化技术研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出DILLO模型，通过蒸馏方法实现无需视觉模拟的前瞻性智能体导航，提升任务成功率。

LUCID: An Agentic AI Framework on Digital-Twin in the Loop for QoS-Guaranteeing Robotic Control

LUCID：一种用于QoS保障机器人控制的闭环数字孪生智能体AI框架

Hyeonsu Lyu, Minwoo Kim, Sehyun Ryu, Hyun Jong Yang

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)

AI总结 LUCID是一种LLM智能体编排的云机器人框架，将TP-RRM动态编排于DITL环境，结合路径规划与RRM验证器，可适应动态条件并降低规划延迟，保障机器人控制的QoS。

Comments 10 pages, 17 figures