多模态大模型

Governing Evolving Memory in LLM Agents: Risks, Mechanisms, and the Stability and Safety Governed Memory (SSGM) Framework

在LLM代理中治理演化的记忆：风险、机制以及稳定性与安全性的治理记忆（SSGM）框架

Chingkwun Lam, Jiaxin Li, Lingfei Zhang, Kuo Zhao

机构 * College of Intelligent Science and Engineering（智能科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了LLM代理中记忆治理的问题，提出了一种新的SSGM框架，通过一致性验证、时间衰减建模和动态访问控制来缓解记忆腐蚀风险，提高记忆系统的稳定性与安全性。

When the Loop Closes: Architectural Limits of In-Context Isolation, Metacognitive Co-option, and the Two-Target Design Problem in Human-LLM Systems

当循环闭合时：人类-大语言模型系统中上下文隔离、元认知侵占和双目标设计问题的架构限制

Z. Cheng, N. Song

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文研究了人类-大语言模型系统中上下文隔离、元认知侵占和双目标设计问题的架构限制，通过案例研究揭示了上下文污染机制和元认知侵占动态，并提出了保护性系统设计与限制性系统设计的伦理区别。

Comments empirical case study with primary data; 16 pages, 3 figures

SPIKE: An Adaptive Dual Controller Framework for Cost-Efficient Long-Horizon Game Agents

SPIKE：一种适应性双控制器框架，用于成本效益高的长周期游戏智能体

Wencan Jiang, Jiangning Zhang, Jianbiao Mei, Jinzhuo Liu, Yu Yang, Xiaobin Hu, Zhucun Xue, Yong Liu, Dacheng Tao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SPIKE框架，通过双控制器设计实现成本高效长周期游戏智能体，通过事件触发机制和分层记忆结构提升目标导向性和任务完成率，实验表明在StarDojo数据集上显著提升成功率并降低资源消耗。

Comments https://wencanjiang.github.io/projects/SPIKE/

ISEP: Implicit Support Expansion for Offline Reinforcement Learning via Stochastic Policy Optimization

ISEP: 通过随机策略优化实现离线强化学习的隐式支持扩展

Yifei Chen, Shaoqin Zhu, Xiaoqiang Ji

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen Longgang（香港中文大学（深圳）松山湖校区） 纠错

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

AI总结 本文提出ISEP方法，通过随机策略优化实现离线强化学习中的隐式支持扩展，以解决传统方法在安全约束下难以发现最优行为的问题，核心贡献是通过价值函数插值和随机动作选择策略提高策略改进的导航能力。

Learning Native Continuation for Action Chunking Flow Policies

学习原生延续以实现动作分块流策略

Yufeng Liu, Hang Yu, Juntu Zhao, Bocheng Li, Di Zhang, Mingzhu Li, Wenxuan Wu, Yingdong Hu, Junyuan Xie, Junliang Guo, Dequan Wang, Yang Gao

机构 * Spirit AI 纠错

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

AI总结 本文提出Legato方法，通过训练时的延续技术改进动作分块流基于VLA策略，减少动作边界不连续性和伪多模态切换，提升轨迹平滑度和任务完成效率。

Comments Accepted by Robotics: Science and Systems 2026 (RSS 2026). Project page: https://lyfeng001.github.io/Legato/

Peak-Detector: Explainable Peak Detection via Instruction-Tuned Large Language Models in Physiological Sign

峰值检测器：通过指令调优的大语言模型实现可解释的多模态峰值检测

Jiahui Li, Yida Zhang, Zixuan Zeng, Jiayu Chen, Yingjian Song, Yin Xiao, Nishan Dong, Junjie Lu, Younghoon Kwon, Xiang Zhang, Jin Lu, Wenzhan Song, Fei Dou

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； Yixing People’s Hospital（宜兴人民医院） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Peak-Detector框架，利用指令调优的大语言模型实现跨模态、可解释的峰值检测，通过峰表示技术压缩时间序列数据并提升检测准确性，同时生成解释性内容以支持验证与错误分析。

Hierarchical Two-Stage Framework for Environment-Aware Long-Horizon Vessel Trajectory Prediction

面向环境的长航程船舶轨迹预测分层两阶段框架

Ganeshaaraj Gnanavel, Tharindu Fernando, Sridha Sridharan, Clinton Fookes

机构 * SAIVT Research Group, Queensland University of Technology（SAIVT研究组，昆士兰理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出分层两阶段框架，结合长短期预测器与网格感知短期预测器，通过分层融合机制提升船舶轨迹预测精度，实验显示在ADE和FDE上优于现有方法。

Brain-OF: An Omnifunctional Foundation Model for fMRI, EEG and MEG

Brain-OF：一种适用于fMRI、EEG和MEG的多功能基础模型

Hanning Guo, Hanwen Bi, Farah Abdellatif, Andrei Galbenus, Jon. N. Shah, Abigail Morrison, Jürgen Dammers

机构 * INM-4, Forschungszentrum Jülich, Germany（Jülich 研究中心 INM-4 实验室，德国） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Software Engineering, RWTH Aachen University, Germany（软件工程，亚琛工业大学，德国） ； INM-7, Forschungszentrum Jülich, Germany（Jülich 研究中心 INM-7 实验室，德国） ； Institute of Systems Neuroscience, Heinrich Heine University, Germany（系统神经科学研究所，海因里希·海涅大学，德国） ； Department of Neurology, RWTH Aachen University, Germany（神经病学系，亚琛工业大学，德国） ； JARA-BRAIN-Translational Medicine, Germany（JARA-BRAIN 转化医学，德国） ； INM–11, JARA, Forschungszentrum Jülich, Germany（JARA-INM-11 实验室，Jülich 研究中心，德国） ； IAS-6, Forschungszentrum Jülich, Germany（IAS-6 实验室，Jülich 研究中心，德国） ； Department of Psychiatry, Psychotherapy and Psychosomatics, RWTH Aachen University, Germany（精神病学、心理治疗和精神病理学系，亚琛工业大学，德国） 纠错

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

AI总结 Brain-OF通过联合预训练fMRI、EEG和MEG数据，解决多模态数据语义异质性和分辨率差异问题，提升跨模态数据处理能力。

Minerva-Ego: Spatiotemporal Hints for Egocentric Video Understanding

Minerva-Ego：眼动视频理解的空间时间提示

Arsha Nagrani, Jasper Uijilings, Shyamal Buch, Tobias Weyand, Sudheendra Vijayanarasimhan, Bo Hu, Ramin Mehran, David A Ross, Cordelia Schmid

机构 * Google（谷歌） ； DeepMind（深度Mind） 纠错

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

AI总结 本文提出Minerva-Ego基准，通过多步骤多模态问题和密集标注的时空推理轨迹评估眼动视频理解模型，发现提示'何时何地'显著提升性能。

Action Emergence from Streaming Intent

从流式意图中涌现动作

Pengfei Jing, Victor Shea-Jay Huang, Hengtong Lu, Jifeng Dai, Yan Xie, Benjin Zhu

机构 * Li Auto ； Tsinghua University（清华大学） ； CUHK 纠错

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

AI总结 本文提出流式意图方法，通过连续思维链生成语义合适且安全的动作，实现自动驾驶中长尾交通场景的自主决策。

Comments Project page: https://mind-omni.github.io/

ViMU: Benchmarking Video Metaphorical Understanding

ViMU：视频隐喻理解基准测试

Qi Li, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 ViMU旨在评估视频理解模型对隐含意义的识别能力，通过多模态证据推理，解决现有模型对隐喻、讽刺和社会意义理解不足的问题。

MemQ: Integrating Q-Learning into Self-Evolving Memory Agents over Provenance DAGs

MemQ：将Q学习整合到基于溯源DAG的自进化记忆代理中

Junwei Liao, Haoting Shi, Ruiwen Zhou, Jiaqian Wang, Shengtao Zhang, Wei Zhang, Ying Wen, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Bo Tang, Weinan Zhang, Muning Wen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd.（MemTensor（上海）科技有限公司） 纠错

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

AI总结 MemQ通过在溯源DAG中传播信用权重，改进记忆Q值的评估，提升多步任务的泛化能力，尤其在产生深层相关溯源链的任务中表现突出。

Comments 22 pages, 11 figures (containing 43 individual image panels total)

A Tutorial on Cognitive Biases in Agentic AI-Driven 6G Autonomous Networks

面向6G自主网络的智能偏差教程

Hatim Chergui, Farhad Rezazadeh, Merouane Debbah, Christos Verikoukis

机构 * i2CAT Foundation（i2CAT基金会） ； Hostelworld Group（Hostelworld集团） ； Technical University of Catalonia (UPC)（技术大学（加泰罗尼亚）） ； Khalifa University of Science and Technology（卡里玛大学） ； ISI/ATH ； University of Patras（帕特拉大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了在6G自主网络中因人类设计引入的认知偏差问题，通过两个案例展示如何利用智能体AI缓解锚定偏差和时间偏差，提升网络管理和边缘计算的效率与节能效果。

Comments 26 pages, 18 figures, 4 tables, link to source code available. Accepted at IEEE OJCOMS

MoZoo:Unleashing Video Diffusion power in animal fur and muscle simulation

MoZoo：释放视频扩散在动物毛发和肌肉模拟中的潜力

Dongxia Liu, Jie Ma, Xiaochen Yang, Jiancheng Zhang, Bin Xia, Zhehan Kan, Nisha Huang, Jun Liang, Wenming Yang, Jin Li

机构 * tabular c 1 Tsinghua University 2 University of Glasgow 3 The Chinese University of Hong Kong 4 HUIJING Digital Media \& Entertainment Group 2mm Project Page: tabular 纠错

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

AI总结 MoZoo通过引入Role-Aware RoPE和Asymmetric Decoupled Attention，实现高保真动物视频生成，同时构建了MoZoo-Data和MoZooBench进行评估，提升了毛发和肌肉动态模拟的效率与质量。

Comments Github Page:https://dongxialiu15.github.io/MoZoo/

Is Video Anomaly Detection Misframed? Evidence from LLM-Based and Multi-Scene Models

视频异常检测是否被错误地框架化？来自基于大语言模型和多场景模型的证据

Furkan Mumcu, Michael J. Jones, Anoop Cherian, Yasin Yilmaz

机构 * University of South Florida（佛罗里达州立大学） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） 纠错

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

AI总结 本文探讨视频异常检测是否应关注单场景、空间感知和可解释性，以捕捉环境中的正常结构，而非依赖多场景模型。

Towards Visually-Guided Movie Subtitle Translation for Indic Languages

面向视觉引导的电影字幕翻译：用于印地语等语言

Tarun Chintada, Kshetrimayum Boynao Singh, Asif Ekbal

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Indian Institute of Technology Patna（印度理工学院帕纳布分校） 纠错

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

AI总结 本文研究了视觉引导的电影字幕翻译，针对低资源印地语等语言，提出两种轻量视觉锚定策略，发现时间错位是长视频的主要障碍，而选择性视觉锚定能有效提升翻译质量。

Urban Risk-Aware Navigation via VQA-Based Event Maps for People with Low Vision

面向低视力人群的基于VQA的事件地图城市风险感知导航

Antoni Valls, Jordi Sanchez-Riera

机构 * Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC（机器人与信息技术研究所，CSIC-UPC） 纠错

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

AI总结 本文提出基于视觉问答的事件地图框架，利用视觉语言模型进行行人场景描述和危险识别，通过三级查询结构实现细粒度场景理解，生成风险感知导航地图，验证多模态大语言模型在助视导航中的有效性。

Comments 10 pages, 6 figures, submitted to IEEE T-ITS

VIMCAN: Visual-Inertial 3D Human Pose Estimation with Hybrid Mamba-Cross-Attention Network

VIMCAN: 基于混合Mamba-交叉注意力网络的视觉-惯性3D人体姿态估计

Zepeng Yang, Junxuan Bai, Hao Li, Ju Dai, Junjun Pan, Yongfeng Yin, Bin Li

机构 * Beihang University（北航） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Capital University of Physical Education and Sports（首都体育学院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） 纠错

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

AI总结 VIMCAN结合Mamba的高效序列建模与交叉注意力的空间推理，实现RGB关键点与穿戴式IMU数据的鲁棒融合，取得更优精度和实时推理性能。

Comments Accepted in CVPR 2026

Beyond ESG Scores: Learning Dynamic Constraints for Sequential Portfolio Optimization

超越ESG评分：为序列投资组合优化学习动态约束

Xin Li, Yan Ke, Longbing Cao

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MACF和MACF-X方法，通过动态证据输入和三头分解，减少尾部ESG预算压力并保持竞争力，改进了序列投资组合优化中的ESG约束处理。

STRIVE: Structured Spatiotemporal Exploration for Reinforcement Learning in Video Question Answering

STRIVE：结构化时空探索用于视频问答的强化学习

Emad Bahrami, Olga Zatsarynna, Parth Pathak, Sunando Sengupta, Juergen Gall, Mohsen Fayyaz

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； Microsoft（微软） ； Meta ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔人工智能与机器学习研究所） 纠错

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

AI总结 STRIVE通过构建多时空变体和联合归一化提升视频问答的奖励信号，采用重要性感知采样机制增强策略更新稳定性，实验表明在多个大模型上提升了视频推理性能。

EventTSF: Event-Aware Non-Stationary Time Series Forecasting

EventTSF: 基于事件的非平稳时间序列预测

Yunfeng Ge, Ming Jin, Yiji Zhao, Hongyan Li, Bo Du, Chang Xu, Shirui Pan

机构 * Griffith University, Australia（澳大利亚格里菲斯大学） ； Xidian University, China（西安电子科技大学） ； Yunnan University, China（云南大学） ； Microsoft Research Asia, China（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出EventTSF框架，通过分步扩散整合时间序列与文本事件，解决非平稳时间序列预测中的多模态交互问题，实验显示在7个数据集上优于12个基线模型。

Comments Accepted by the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2026)

Event Fields: Learning Latent Event Structure for Waveform Foundation Models

事件场：学习隐式事件结构用于波形基础模型

Li Na, Yuanyun Zhang, Shi Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种新的波形基础模型，通过将生理时间序列建模为隐式事件过程的实现，而非传统序列表示。该方法通过自监督学习框架，促使波形的随机分割和时间频率投影之间的一致性，提升模型对信号扰动的鲁棒性并保持事件层面的组织结构。

Reasoning-Aware Training for Time Series Forecasting

面向时间序列预测的推理感知训练

Md Atik Ahamed, Mihir Parmar, Palash Goyal, Chun-Liang Li, Qiang Cheng, Tomas Pfister, Jinsung Yoon

机构 * Google（谷歌） ； University of Kentucky（肯塔基大学） 纠错

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

AI总结 本文提出STRIDE框架，通过将LLM推理注入到时间序列基础模型的连续嵌入空间中，提升数值预测的准确性和可解释性。

SphereVAD: Training-Free Video Anomaly Detection via Geodesic Inference on the Unit Hypersphere

SphereVAD: 基于单位超球面几何推断的无训练视频异常检测

Chao Huang, Penfei Wei, Wei Wang, Jie Wen, Zhihua Wang, Li Shen, Wenqi Ren, Xiaochun Cao

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳校区） 纠错

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

AI总结 SphereVAD通过几何推断在单位超球面上实现无训练视频异常检测，利用预训练多模态大语言模型的中间层特征，通过Frechet均值中心化、Holistic Scene Attention和vMF引导的球面几何拉近技术，实现零样本异常识别。

Comments 48 pages, 25 figures

Large Video Planner Enables Generalizable Robot Control

大视频规划器实现通用机器人控制

Boyuan Chen, Tianyuan Zhang, Haoran Geng, Caiyi Zhang, Peihao Li, Kiwhan Song, William T. Freeman, Jitendra Malik, Pieter Abbeel, Russ Tedrake, Vincent Sitzmann, Yilun Du

机构 * MIT（麻省理工学院） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Harvard（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用大规模视频预训练构建通用机器人基础模型，通过生成视频计划实现跨任务和环境的泛化控制，并在真实机器人上验证了其可行性。

Comments 29 pages, 16 figures

Federated Spatiotemporal Graph Learning for Passive Attack Detection in Smart Grids

联邦时空图学习用于智能电网中的被动攻击检测

Bochra Al Agha, Razane Tajeddine

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于图的多模态检测器，通过融合物理层和行为指标检测智能电网中的被动攻击，采用联邦学习框架提升鲁棒性，实现高准确率和低误报率。

MedHorizon: Towards Long-context Medical Video Understanding in the Wild

MedHorizon：迈向真实场景下的长上下文医学视频理解

Bodong Du, Bowen Liu, Yang Yu, Xinpeng Ding, Zhiheng Wu, Shuning Wang, Shuo Nie, Naiming Liu, Qifeng Chen, Yangqiu Song, Xiaomeng Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 MedHorizon提出一个真实场景下的长上下文医学视频理解基准，通过稀疏证据和多跳临床推理评估，揭示当前系统在完整流程理解上的不足。

Lightweight Stylistic Consistency Profiling: Robust Detection of LLM-Generated Textual Content for Multimedia Moderation

轻量级风格一致性剖析：面向多媒体审核的LLM生成文本稳健检测

Siyuan Li, Aodu Wulianghai, Xi Lin, Xibin Yuan, Qinghua Mao, Guangyan Li, Xiang Chen, Jun Wu, Jianhua Li

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出LiSCP方法，通过结合离散风格特征与连续语义信号，提升对抗环境下的LLM生成文本检测鲁棒性，实现在多领域中的优越性能。

From Drops to Grid: Noise-Aware Spatio-Temporal Neural Process for Rainfall Estimation

从水滴到网格：面向噪声的时空神经过程用于降雨估计

Rafael Pablos Sarabia, Joachim Nyborg, Morten Birk, Ira Assent

机构 * Dept. Comp. Sc., Aarhus University（计算机科学系，奥胡斯大学） ； Cordulus 纠错

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

AI总结 本文提出DropsToGrid方法，通过融合噪声天气站的时间序列与雷达空间信息，生成高分辨率降雨场，有效处理降雨的偏态、局部性和噪声问题，提升不确定性量化能力。

Handling and Interpreting Missing Modalities in Patient Clinical Trajectories via Autoregressive Sequence Modeling

通过自回归序列建模处理和解释患者临床轨迹中的缺失模态

Andrew Wang, Ellie Pavlick, Ritambhara Singh

机构 * Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 本文通过自回归序列建模方法处理医疗数据中缺失模态的问题，提出对比预训练目标并验证了其在MIMIC-IV和eICU数据集上的有效性，提升了模型可解释性。