多模态大模型

ROBOSHACKLES: A Safety Dataset for Human-Injury Prevention in Embodied Foundation Models

ROBOSHACKLES: 面向具身基础模型中人体伤害预防的安全数据集

Zhuowen Yin, Chongyang Liu, Wenzhang Yang, Renjue Li, Yinxing Xue

机构 * Institute of Al for Industries, Chinese Academy of Sciences（工业人工智能研究所，中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 为解决机器人伤害人类数据难以安全收集的问题，提出基于真实观测的安全数据构建流水线，生成包含1万条视频的ROBOSHACKLES数据集，涵盖直接和间接伤害类别，评估发现现有模型在安全关键场景下100%产生不安全动作。

AI Fact-Checking in the Wild: A Field Evaluation of LLM-Written Community Notes on X

在野中的AI事实核查：在X平台上的LLM生成社区笔记现场评估

Haiwen Li, Michiel A. Bakker

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文首次在X平台现场评估LLM生成的社区笔记，通过三个月的测试发现LLM笔记在不同政治立场的评价者中获得更高正面评分，证明其在事实核查中的广泛适用性。

Adjoint-Compatible Surrogates of the Expected Information Gain for Optimal Experimental Design

伴随兼容的期望信息增益代理用于最优实验设计

Luc de Montella, Sebastian Sager

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出两种伴随兼容的期望信息增益代理，用于解决动态系统参数估计中的最优实验设计问题，在非高斯或多模态先验不确定性下表现更优。

VIBE: Vector Index Benchmark for Embeddings

VIBE：用于嵌入的向量索引基准测试

Elias Jääsaari, Ville Hyvönen, Matteo Ceccarello, Teemu Roos, Martin Aumüller

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本研究针对现有ANN基准数据集无法代表现代应用的问题，推出开源VIBE框架，含分布内外数据集，评估22个向量索引，为ANN算法提供最新基准测试。

Comments The 2nd Workshop on Vector Databases (VecDB@VLDB2026)

BCI-Based Assessment of Ocular Response Time Using Dynamic Time Warping Leveraging an RDWT-Driven Deep Neural Framework

基于BCI的眼动响应时间评估：利用动态时间规整的RDWT驱动深度神经框架

Shantanu Sarkar, Sai Shashank Gandavarapu, Jeff Feng, Saurabh Prasad, Reza Khanbabaie, Jose L. Contreras-Vidal

机构 * Dept. of ECE, IUCRC BRAIN, Cullen College of Engineering University of Houston, Houston, USA ； Dept. of Data Science, Cullen College of Engineering University of Houston, Houston, USA ； Dept. of Industrial Design, IUCRC BRAIN, Gerald D.Hines College of Arch. \& Design University of Houston, Houston, USA ； Neurotechnology \& BCI Cognixion Inc. Toronto, Ontario, Canada 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出一种整合EEG与AR基VOMS任务的框架，利用RDWT驱动的深度神经网络估计个体眼动响应时间，通过波let域滤波提升预测性能，并利用动态时间规整评估眼动行为差异。

Comments Accepted at IEEE SMC 2026. Camera-ready version

Foundation Models in Robotics: A Comprehensive Review of Methods, Models, Datasets, Challenges and Future Research Directions

机器人中的基础模型：方法、模型、数据集、挑战及未来研究方向的全面综述

Aggelos Psiris, Vasileios Argyriou, Evangelos K. Markakis, Panagiotis Sarigiannidis, Efstratios Gavves, Kostas Bekris, Arash Ajoudani, Georgios Th. Papadopoulos

机构 * Department of Informatics and Telematics, Harokopio University of Athens（信息与电信系，哈罗科比欧大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文综述了机器人中基础模型的发展，涵盖方法、模型、数据集、挑战及未来方向，分析了不同阶段的研究演变及关键方面。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 07/2026

GEMSS: A Variational Method for Discovering Multiple Sparse Solutions in Classification and Regression Problems

GEMSS: 一种用于在分类和回归问题中发现多个稀疏解的变分贝叶斯方法

Kateřina Henclová, Václav Šmídl

机构 * Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University（捷克技术大学电子工程系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出GEMSS算法，利用结构化spike-and-slab先验、高斯混合近似后验和Jaccard惩罚，通过变分推断同时发现多个多样化的稀疏特征组合，在128个实验和3个真实数据集上优于对比方法。

Industrial Dexterity Benchmark: A Hardware-Software Benchmarking Platform for Industrial Dexterous Manipulation

工业灵巧性基准测试：一个用于工业灵巧操作的硬件-软件基准测试平台

Honglu He, Jacob Laufer, Zhiwu Zheng, David Elkan-gonzalez, Raman Goyal, Xinyi Li, Su Lu, Mishek Musa, Berke Saat, Nicolas Tan, Colm Prendergast

机构 * Analog Devices, Inc.（亚德诺半导体技术有限公司） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 针对工业灵巧操作瓶颈，提出从经典流程到端到端多模态模仿学习框架的转变，介绍了IDB板、DAG-ROS框架和AG-iDP3策略框架，通过数据中心电缆操作实验表明新策略在多方面优于传统方法，推动向可扩展机器人自动化发展。

Layer-wise LoRA fine-tuning: a similarity metric approach

逐层LoRA微调：相似性度量方法

Keith Ando Ogawa, Bruno Lopes Yamamoto, Lucas Lauton de Alcantara, Lucas Pellicer, Rosimeire Pereira Costa, Edson Bollis, Anna Helena Reali Costa, Artur Jordao

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出逐层LoRA微调方法，通过选择性微调部分层以减少可训练参数并保持预测性能，适用于不同架构和任务。

Comments Accepted at the International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2026)

Multimodality Stacking with Blockwise missing values and application to the PIONeeR biomarkers study for prediction of resistance to immunotherapy

具有分块缺失值的多模态堆叠及其在预测免疫治疗耐药性的PIONeeR生物标志物研究中的应用

Mohamed Boussena, Florence Monville, Jacques Fieschi-Meric, Frederic Vely, Pierre Milpied, Julien Mazieres, Maurice Perol, Eric Vivier, Laurent Greillier, Fabrice Barlesi, Sebastien Benzekry

机构 * Inria – Inserm team COMPO, COMPutational pharmacology and clinical Oncology, Centre Inria Sophia Antipolis - Méditerranée, Centre de Recherches en Cancérologie de Marseille, Inserm U1068, CNRS UMR7258, Institut Paoli-Calmettes, Pharmacy faculty, Aix-Marseille University（Inria - Inserm COMPO团队，计算药理学和临床肿瘤学，Inria Sophia Antipolis -地中海， Marseille癌症研究中心，Inserm U1068，CNRS UMR7258，Paoli-Calmettes研究所，药学系，Aix-Marseille大学） ； Veracyte SAS, Marseille, France（Veracyte SAS，法国马赛） ； Assistance Publique-Hôpitaux de Marseille (APHM), Marseille, France（马赛公共医院（APHM），法国马赛） ； Toulouse University Hospital, Toulouse, France（图卢兹大学医院，法国图卢兹） ； Centre Leon Berard, Lyon, France（Leon Berard中心，法国里昂） ； Innate Pharma, Marseille, France（Innate Pharma，法国马赛） ； Université Paris Saclay, Gustave Roussy, Inserm, Prédicteurs Moléculaires et nouvelles cibles en oncologie (U981), F-94805, Villejuif, France（巴黎萨克雷大学，Gustave Roussy，Inserm，分子预测与肿瘤学新靶点（U981），法国维尔若，F-94805） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出多模态堆叠框架MSB，通过独立建模各模态特征并利用交叉验证堆叠元学习器聚合预测，解决高维和分块缺失问题，在PIONeeR研究中预测非小细胞肺癌免疫治疗无进展生存期，性能优于基线算法。

i2Nav-Robot: A Large-Scale Indoor-Outdoor Robot Dataset for Multi-Sensor Fusion Navigation

i2Nav-Robot：用于多传感器融合导航的大规模室内外机器人数据集

Hailiang Tang, Tisheng Zhang, Liqiang Wang, Xin Ding, Man Yuan, Zhiyu Xiang, Jujin Chen, Yuhan Bian, Shuangyan Liu, Yuqing Wang, Guan Wang, Xiaoji Niu

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(abstract)

AI总结 针对无人地面车辆导航数据集不足，提出i2Nav-Robot数据集，集成多模态传感器，经在线硬件同步和离线校准获取精确时间戳，含十个大规模序列，经评估数据质量高，对推进车辆导航研究实用。

Comments 13 pages, 15 figures

Overcoming the Modality Gap in Context-Aided Forecasting

克服情境差距以实现上下文辅助预测

Vincent Zhihao Zheng, Étienne Marcotte, Arjun Ashok, Andrew Robert Williams, Lijun Sun, Alexandre Drouin, Valentina Zantedeschi

机构 * ServiceNow Research（ServiceNow研究） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出半合成数据增强方法，生成高质量上下文以提升上下文辅助预测性能，构建了700万规模的数据集，并验证了其在真实场景中的有效性。

Fire as a Service: Augmenting Robot Simulators with Thermally and Visually Accurate Fire Dynamics

火灾作为服务：通过热力学和视觉准确的火灾动力学增强机器人仿真器

Anton R. Wagner, Madhan Balaji Rao, Helge Wrede, Sören Pirk, Xuesu Xiao

机构 * Department of Computer Science, Kiel University（基尔大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, George Mason University（乔治·马歇尔大学计算机科学系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出Fire as a Service框架，通过高保真火灾模拟提升机器人仿真器的热力学和视觉准确性，支持生成真实火灾环境下的训练数据和热危害评估。

Imputation-free transformer learning enables robust Alzheimer's disease prediction and calibrated uncertainty quantification across heterogeneous clinical cohorts

无插补变压器学习实现跨异构临床队列的稳健阿尔茨海默病预测和校准不确定性量化

Christelle Schneuwly Diaz, Narmina Baghirova, Duy-Thanh Vu, Duy-Cat Can, Gilles Allali, Philippe Ryvlin, Oliver Y. Chén

机构 * Platform of Bioinformatics（生物信息平台） ； Lausanne University Hospital（洛桑大学医院） ； Faculty of Biology and Medicine（生物学与医学学院） ； University of Lausanne（洛桑大学） ； Leenaards Memory Centre（Leenaards记忆中心） ； Department of Clinical Neurosciences（临床神经科学系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 针对阿尔茨海默病临床数据问题，提出无插补变压器NITROGEN，通过特定注意力联合建模。经训练和评估，在跨队列任务中优势明显，还引入调整方法。证明无插补学习在队列转移下的区分能力，强调多方面评估模型对临床部署的重要性。

On the spherical cardioid distribution and its goodness-of-fit

关于球形心脏线分布及其拟合优度

Eduardo García-Portugués

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究球形心脏线分布，确定其易于处理的特性，推导矩估计法和最大似然估计法的相关内容及自举拟合优度检验机制，通过对长周期彗星轨道建模展示该分布在实际数据分析中的作用。

Comments 26 pages, 5 figures, 3 tables. Supplementary material: 34 pages, 4 figures, 4 tables

RoboDesign1M: A Large-scale Dataset for Robot Design Understanding

RoboDesign1M：用于机器人设计理解的大规模数据集

Tri Le, Toan Nguyen, Quang Tran, Quang Nguyen, Baoru Huang, Hoan Nguyen, Minh Nhat Vu, Tung D. Ta, Anh Nguyen

机构 * FPT Software AI Center（FPT软件人工智能中心） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； University of Information Technology（信息技术大学） ； Automation & Control Institute（自动化与控制研究所） ； Department of Creative Informatics（创意信息系） ； Faculty of Environment and Information Studies（环境与信息科学系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 针对机器人设计领域缺乏大规模数据集的问题，介绍了含100万个样本的RoboDesign1M数据集，提出半自动数据收集管道，经多项实验评估，该数据集可推动机器人设计理解研究及相关自动化发展。

Comments 8 pages, accepted to IROS 2026

Artificial Intelligence for Subsurface Imaging Understanding: A Decade Review of Challenges, Methods, Benchmarks, and Outlook

CIG-Bench：AI驱动的地下成像理解的综合调查与基准

Yimin Dou, Xinming Wu, Hui Gao, Mingliang Liu, Tao Zhao, Zhi Zhong, Haibin Di, Min Jun Park, Robert G. Clapp, Zhixiang Guo, Long Han, Sergey Fomel

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文系统回顾2015-2025年间652篇文献，将地下成像理解归纳为四大任务，总结三大挑战，并提出包含统一评估协议、预训练模型和混合数据集的社区基准CIG-Bench。

From Adaptation to Intelligence: A Systematic Review of Data, Strategies, and Impact in Personalized VR

从适应性到智能性：个性化虚拟现实中数据、策略及影响的系统综述

Tangyao Li, Yitong Zhu, Hai-Ning Liang, Yuyang Wang

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文对VR个性化研究进行系统综述，聚焦沉浸时用户数据驱动的自适应策略，综合多领域研究成果总结五阶段框架，揭示新兴趋势，明确数据、建模和评估挑战，为更有效及以用户为中心的VR系统指明研究方向。

Comments 22 pages, 7 figures, 5 tables

The Schwurbelarchiv: a German Language Telegram dataset for the Study of Conspiracy Theories

Schwurbelarchiv：一个用于研究阴谋论的德语Telegram数据集

Mathias Angermaier, Elisabeth Hoeldrich, Jana Lasser, Joao Pinheiro Neto

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 该研究构建了一个包含5800个群组和6300万条消息的Telegram数据集，通过解析和清洗原始数据，提供了研究德语阴谋论 discourse 的研究级资源。

Comments This paper is 20 pages, 2 figures, 4 tables, and one dataset

Counterfactual Modeling with Fine-Tuned LLMs for Health Intervention Design and Sensor Data Augmentation

基于微调大语言模型的反事实建模用于健康干预设计与传感器数据增强

Shovito Barua Soumma, Asiful Arefeen, Stephanie M. Carpenter, Melanie Hingle, Hassan Ghasemzadeh

机构 * College of Health Solutions, Arizona State University（亚利桑那州立大学健康解决方案学院） ； School of Computing and Augmented Intelligence, Arizona State University（亚利桑那州立大学计算与增强智能学院） ； School of Nutritional Sciences and Wellness, University of Arizona（亚利桑那大学营养科学与健康学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文研究利用微调后的大型语言模型生成高质量反事实解释，用于健康干预设计和传感器数据增强，实验表明LLM生成的反事实能有效提升模型性能，具有临床应用价值。

Comments IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology (Volume: 7), Date of Publication: 28 May 2026. Page(s): 232-240

Journal ref IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology (Volume: 7), Date of Publication: 28 May 2026. Page(s): 232-240; Electronic ISSN: 2644-1276

A data fusion approach for mobility hub impact assessment and location selection: integrating hub usage data into a large-scale mode choice model

一种用于移动枢纽影响评估和选址的数据融合方法：将枢纽使用数据整合到大规模出行选择模型中

Xiyuan Ren, Joseph Y. J. Chow

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出一种数据融合方法，将移动枢纽使用数据整合到大规模出行选择模型中，评估枢纽对出行需求、出行方式转换、减少车辆行驶里程和增加消费者剩余的影响。

Journal ref Transportation Research Part A, 211 (2026), 105138

Humanoid Everyday: A Comprehensive Robotic Dataset for Open-World Humanoid Manipulation

Humanoid Everyday：面向开放世界人形机器人操作的综合机器人数据集

Zhenyu Zhao, Hongyi Jing, Xiawei Liu, Jiageng Mao, Abha Jha, Hanwen Yang, Rong Xue, Sergey Zakharov, Vitor Guizilini, Yue Wang

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出Humanoid Everyday数据集，包含10.3k轨迹、260个任务的多模态数据，用于人形机器人灵巧操作、人机交互和移动操作研究，并配套云评估平台。

Can LLMs Credibly Transform the Creation of Panel Data from Diverse Historical Tables?

LLM能否可信地转换来自不同历史表格的面板数据？

Verónica Bäcker-Peral, Vitaly Meursault, Christopher Severen

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出基于多模态LLM的管道，以低成本从历史表格中提取面板数据，在车辆登记数据上达到95.4%精确匹配率，成本仅为传统方法的1/50。

Caption Injection for Optimization in Generative Search Engine

生成搜索引擎中的标题注入用于优化

Xiaolu Chen, Jie Bao, Haojie Wu, Zhen Chen, Yong Liao

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出Caption Injection，一种多模态G-SEO方法，通过提取图像标题并注入文本内容，提升生成搜索中的主观可见性，实验表明其在G-EVAL指标下优于文本-only基线。

Comments 24 pages, 4 figures, ECML PKDD 2026 Accepted

TG-OT: Topology-guided CCTA-IVUS registration via optimal transport matching

TG-OT: 基于最优传输匹配的拓扑引导CCTA-IVUS配准

R. L. M. van Herten, José P. Henriques, R. Nils Planken, Joost Daemen, Eline M. J. Hartman, Jolanda J. Wentzel, Johannes C. Paetzold, Ivana Išgum

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出TG-OT框架，通过集成训练的特征检测器和基于不平衡Sinkhorn最优传输损失的拓扑圆柱配准，实现CCTA与IVUS的全自动配准，无需预分割，在47例数据上取得高精度。

Comments Submitted to MICCAI 2026

EQPO: Equitable Group Relative Policy Optimization for Clinical Reasoning

EQPO: 面向临床推理的公平群体相对策略优化

Shiqi Dai, Wei Dai, Jiaee Cheong, Paul Pu Liang

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出EQPO分层强化学习方法，通过自适应重加权样本促进异质临床人群的均衡学习，在7个诊断基准上降低F1标准差43.9%，缩小预测公平差距27.2%。

Comments Accepted as Oral on NeurIPS 2025 GenAI4Health Workshop

Using Large Language Models to Analyze Engagement in Computational Thinking via Computational Physics Essays

使用大型语言模型通过计算物理论文分析计算思维中的参与度

Sean Savage, Amir Bralin, Paul Hur, N. Sanjay Rebello

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本研究利用多模态大型语言模型自动评估100篇学生计算物理论文中的计算思维参与度，在明确子任务上达到84%的准确率，但主观整体质量评估准确率仅71%。

Comments 13 pages, 3 figures, 3 tables. Submitted to Physical Review Physics Education Research

Choosing the right MCMC sampler: a systematic benchmark of gradient-free methods

选择正确的MCMC采样器：无梯度方法的系统基准测试

Colin M. Poppelaars, Marcel P. van Daalen

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文通过一系列指标和方法，系统比较了多种现代无梯度马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样器与常用Metropolis-Hastings算法的性能，发现差分进化算法在遍历性、鲁棒性和似然性能方面表现最佳。

Comments Submitted to MNRAS; 30 pages, 29 figures; resubmitted to fix bibliography

Collective Annealing by Switching Temperatures: a Boltzmann-type description

通过温度切换的集体退火：一种玻尔兹曼型描述

Frédéric Blondeel, Lorenzo Pareschi, Giovanni Samaey

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出一种基于粒子交换温度的集体退火算法（CAST），通过随机二元相互作用实现自适应冷却调度，数值实验表明在多模态问题上收敛速度优于经典模拟退火。

HiPS: Hierarchical PDF Segmentation of Doctrinal Legal Books

HiPS： doctrinal法律书籍的分层PDF分割

Sabine Wehnert, Harikrishnan Changaramkulath, Ivan Habernal

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出HiPS，用于分层PDF分割doctrinal法律书籍，提供了一个包含49本开放获取法律书籍的黄金标准基准，包含9812个手动编纂的标题、层级和页面锚点，同时引入了基于目录和无目录的分割管道，以提高标题检测、层级重建和边界分配的准确性。

Comments 11 pages, 9 figures. Accepted as a demo paper at ICAIL 2026. This arXiv version includes an appendix, new results, bug fixes, and presentation improvements beyond the earlier preprint; consequently, some reported numbers differ