多模态大模型

Cross-Modal-Domain Generalization Through Semantically Aligned Discrete Representations

通过语义对齐的离散表示实现跨模态领域泛化

Souptik Sen, Raneen Younis, Zahra Ahmadi

机构 * Peter L. Reichertz Institute for Medical Informatics（汉诺威医学院彼得·L·里赫茨医学信息学研究所） ； Lower Saxony Center for AI and Causal Methods in Medicine (CAIMed)（下萨克森医学人工智能与因果方法中心（CAIMed）） 纠错

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

AI总结 本文提出CoDAAR框架，通过语义对齐解决跨模态泛化与模态特异性之间的平衡问题，结合离散时间对齐和语义对齐机制，在统一离散空间中实现通用跨模态表示。

Comments Added missing affiliation for co-author R. Younis and Z. Ahmadi

EviDep: Trustworthy Multimodal Depression Estimation via Disentangled Evidential Learning

EviDep：通过解耦证据学习实现可信的多模态抑郁估计

Fangyuan Liu, Sirui Zhao, Zeyu Zhang, Jinyang Huang, Feng-Qi Cui, Bin Luo, Meng Li, Tong Xu, Enhong Chen

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机科学与信息工程学院） ； Department of Psychiatry, The First Affiliated Hospital of University of Science and Technology of China, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学附属第一医院精神科，生命科学与医学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出EviDep框架，通过解耦证据学习量化抑郁严重程度及不确定性，提升多模态抑郁估计的可信度和不确定性校准能力。

SD-MVSum: Script-Driven Multimodal Video Summarization Method and Datasets

SD-MVSum：基于脚本的多模态视频摘要方法与数据集

Manolis Mylonas, Charalampia Zerva, Evlampios Apostolidis, Vasileios Mezaris

机构 * CERTH-ITI Thermi（CERTH-ITI热米） 纠错

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

AI总结 本文提出SD-MVSum方法及两个大规模数据集，通过引入加权跨模态注意力机制，结合脚本与视频音频内容提升摘要相关性，验证了方法在脚本驱动视频摘要中的有效性。

Comments Under review

StructAlign: Structured Cross-Modal Alignment for Continual Text-to-Video Retrieval

StructAlign：结构化跨模态对齐用于连续文本到视频检索

Shaokun Wang, Weili Guan, Jizhou Han, Jianlong Wu, Yupeng Hu, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

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

AI总结 本文提出StructAlign，通过结构化跨模态对齐方法解决连续文本到视频检索中的模态错位和特征漂移问题，提升模型持续学习能力。

SpikeMLLM: Spike-based Multimodal Large Language Models via Modality-Specific Temporal Scales and Temporal Compression

基于脉冲的多模态大语言模型：通过模态特定的时间尺度和时间压缩

Han Xu, Zhiyong Qin, Di Shang, Jiahong Zhang, Xuerui Qiu, Bo Lei, Tiejun Huang, Bo Xu, Guoqi Li

机构 * 1 Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 2 University of Chinese Academy of Sciences 3 Beijing Academy of Artificial Intelligence 4 Zhongguancun Academy 5 Peking University 6 Key Laboratory of Brain Cognition ； Brain-inspired Intelligence Technology 7 Spiking Intelligence Lab, Tianqiao \& Chrissy Chen Institute [0.5em] Equal contribution Corresponding authors 纠错

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

AI总结 本文提出SpikeMLLM，首个基于脉冲的多模态大语言模型框架，通过模态特定时间尺度和时间压缩技术，在减少时间步数的同时保持高性能，实验显示其在多个基准上表现优异。

From Verbatim to Gist: Distilling Pyramidal Multimodal Memory via Semantic Information Bottleneck for Long-Horizon Video Agents

从逐字到概要：基于语义信息瓶颈的金字塔多模态记忆压缩用于长视界视频智能体

Niu Lian, Yuting Wang, Hanshu Yao, Jinpeng Wang, Bin Chen, Yaowei Wang, Min Zhang, Shu-Tao Xia

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳校区） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出MM-Mem架构，通过金字塔多模态记忆压缩，结合语义信息瓶颈目标，实现长视界视频理解中的高效记忆组织与任务相关信息保留。

Comments Accepted by ACL 2026 Main. 17 pages, 7 figures, 8 tables. TL;DR: We propose MM-Mem, a cognition-inspired, dual-trace hierarchical memory framework for long-horizon video understanding grounded in Fuzzy-Trace Theory. It features adaptive memory compression via the Information Bottleneck and employs an entropy-driven top-down retrieval to access fine-grained details only when necessary

MOMENTA: Mixture-of-Experts Over Multimodal Embeddings with Neural Temporal Aggregation for Misinformation Detection

MOMENTA: 多模态嵌入的专家混合模型结合神经时间聚合用于虚假信息检测

Yeganeh Abdollahinejad, Ahmad Mousavi, Naeemul Hassan, Kai Shu, Nathalie Japkowicz, Shahriar Khosravi, Amir Karami

专题命中 视频多模态 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.MM

AI总结 MOMENTA通过融合多模态嵌入、神经时间聚合和领域对抗学习，有效捕捉多模态不一致性和时间动态，提升虚假信息检测的鲁棒性和一致性。

Script-a-Video: Deep Structured Audio-visual Captions via Factorized Streams and Relational Grounding

Script-a-Video: 通过因子化流和关系 grounding 实现深度结构化音频视觉描述

Tencent Hunyuan Team

机构 * Tencent Hunyuan Team（腾讯文言团队） 纠错

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

AI总结 本文提出MTSS框架，通过因子化流和关系 grounding 解决视频描述中信息耦合问题，提升视频理解与生成性能，实验显示在多个基准测试中均取得显著改进。

Realizing Immersive Volumetric Video: A Multimodal Framework for 6-DoF VR Engagement

实现沉浸式体积分量视频：一种多模态框架用于6自由度VR互动

Zhengxian Yang, Shengqi Wang, Shi Pan, Hongshuai Li, Haoxiang Wang, Lin Li, Guanjun Li, Zhengqi Wen, Borong Lin, Jianhua Tao, Tao Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Migu Beijing Research Institute（咪咕北京研究院） ； School of Architecture, Tsinghua University（清华大学建筑学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； BNRist, Tsinghua University（清华大学北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种多模态框架，用于构建沉浸式体积分量视频，通过多视角多模态数据集和动态光场重建框架，实现高分辨率、高帧率的动态内容，支持6自由度VR交互。

Comments Journal extension of CVPR 2025. See also arXiv:2503.14359 . Project page and code: https://github.com/Metaverse-AI-Lab-THU/ImViD

ABMAMBA: Multimodal Large Language Model with Aligned Hierarchical Bidirectional Scan for Efficient Video Captioning

ABMAMBA: 多模态大语言模型中的对齐层次双向扫描用于高效的视频描述

Daichi Yashima, Shuhei Kurita, Yusuke Oda, Shuntaro Suzuki, Seitaro Otsuki, Komei Sugiura

机构 * Keio University（庆应义塾大学） ； National Institute of Informatics（国立信息学研究所） ； National Institute of Informatics Research and Development Center for Large Language Models（国立信息学研究所大型语言模型研发中心） 纠错

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

AI总结 本文提出ABMamba，一种具有线性计算复杂度的多模态大语言模型，通过替代二次注意力机制，实现视频序列的高效处理，在视频描述任务中表现出色。

Comments Accepted to ICPR 2026

Towards Effective Long Video Understanding of Multimodal Large Language Models via One-shot Clip Retrieval

通过一次剪辑检索增强多模态大语言模型的长视频理解

Tao Chen, Shaobo Ju, Qiong Wu, Chenxin Fang, Kun Zhang, Jun Peng, Hui Li, Yiyi Zhou, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China（多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

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

AI总结 本文提出OneClip-RAG方法，通过一次剪辑检索提升多模态大语言模型对长视频的理解能力，改进知识完整性和语义连贯性，并设计新数据集和训练方案。

Mixture-of-Modality-Experts with Holistic Token Learning for Fine-Grained Multimodal Visual Analytics in Driver Action Recognition

多模态专家混合与整体标记学习用于驾驶员行为识别的细粒度多模态视觉分析

Tianyi Liu, Yiming Li, Wenqian Wang, Jiaojiao Wang, Chen Cai, Yi Wang, Kim-Hui Yap

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MoME框架与HTL策略，通过类标记和时空标记提升多模态学习的专家细化与知识传递，验证了在驾驶员行为识别任务中优于单模态和多模态基线的方法。

Comments 11 pages, 3 figures

DAT: Dual-Aware Adaptive Transmission for Efficient Multimodal LLM Inference in Edge-Cloud Systems

DAT：双重视觉与带宽感知的自适应传输，用于边缘-云计算系统中高效多模态大语言模型推理

Qi Guo, Zheming Yang, Yunqing Hu, Chang Zhao, Wen Ji

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

AI总结 本文提出DAT方法，通过轻量级边缘模型过滤非目标帧并触发MLLM推理，结合高效微调策略和多流自适应传输优化，实现高效多模态大语言模型推理，提升语义生成质量与低延迟警报性能。

Comments 10 pages, 6 figures. Submitted to ACM Multimedia 2026

MINED: Probing and Updating with Multimodal Time-Sensitive Knowledge for Large Multimodal Models

MINED：利用多模态时间敏感知识进行探测与更新以提升大多模态模型

Kailin Jiang, Ning Jiang, Yuntao Du, Yuchen Ren, Yuchen Li, Yifan Gao, Jinhe Bi, Yunpu Ma, Bin Li, Lei Liu, Qing Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，北京通用人工智能研究院） ； Northeast Forestry University（东北林业大学） ； C-FAIR&school of software, Shandong University（山东大学软件学院C-FAIR） ； State Key Lab. for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Anhui Polytechnic University（安徽工程大学） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MINED基准，评估LMMs在时间敏感知识上的认知、意识、可信度等六个维度，发现Gemini-2.5-Pro在时间理解上表现最佳，而多数开源模型仍缺乏此能力，且在体育知识上表现最差。

Comments ACL 2026, Project Page: https://mined-lmm.github.io/

Scalable and Explainable Learner-Video Interaction Prediction using Multimodal Large Language Models

基于多模态大语言模型的可扩展且可解释的学习者-视频交互预测

Dominik Glandorf, Fares Fawzi, Tanja Käser

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） 纠错

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

AI总结 本文提出利用多模态大语言模型预测学习者观看、暂停、跳过和回放行为，以评估视频内容的认知负荷，通过7700万次视频控制事件验证了模型的可扩展性和解释性。

Comments Accepted as long paper to the 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2026)

Progressive Video Condensation with MLLM Agent for Long-form Video Understanding

逐步视频压缩与MLLM代理用于长视频理解

Yufei Yin, Yuchen Xing, Qianke Meng, Minghao Chen, Yan Yang, Zhou Yu

机构 * Zhejiang Key Laboratory of Space Information Sensing and Transmission, Hangzhou Dianzi University（浙江省空间信息感知与传输重点实验室，杭州电子科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ProVCA，通过逐步缩小范围从粗略片段到精细帧，利用MLLM进行高效视频理解，实现高准确率。

Comments Accepted to ICME 2026

HippoMM: Hippocampal-inspired Multimodal Memory for Long Audiovisual Event Understanding

HippoMM：基于海马体的多模态记忆用于长音频视频事件理解

Yueqian Lin, Jingyang Zhang, Qinsi Wang, Hancheng Ye, Yuzhe Fu, Yudong Liu, Hai "Helen" Li, Yiran Chen

专题命中 视频多模态 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.MM

AI总结 HippoMM通过整合事件分割、记忆巩固和分层记忆检索，实现长音频视频事件理解，达到78.2%的准确率，比基线模型快5倍。

Comments Accepted at CVPR 2026 Findings

Learning to See through Illumination Extremes with Event Streaming in Multimodal Large Language Models

通过事件流学习在极端光照下视觉感知

Baoheng Zhang, Jiahui Liu, Gui Zhao, Weizhou Zhang, Yixuan Ma, Jun Jiang, Yingxian Chen, Wilton W. T. Fok, Xiaojuan Qi, Hayden Kwok-Hay So

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Event-MLLM，通过动态融合事件流与RGB帧进行全光视觉推理，引入光照指示器和光照校正损失，解决极端光照下多模态大语言模型的感知与推理问题。

Comments IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

Knowledge is Power: Advancing Few-shot Action Recognition with Multimodal Semantics from MLLMs

知识即力量：利用大语言模型的多模态语义提升少样本动作识别

Jiazheng Xing, Chao Xu, Hangjie Yuan, Mengmeng Wang, Jun Dan, Hangwei Qian, Yong Liu

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

AI总结 本文提出FSAR-LLaVA，首次利用大语言模型作为多模态知识库直接增强少样本动作识别。通过多模态解码器提取时空丰富表示，结合多模态特征增强模块生成视觉和文本特征，并利用MLLM的灵活性设计复合任务导向原型构造，提升跨数据集性能。

TimeLens: Rethinking Video Temporal Grounding with Multimodal LLMs

TimeLens：重新思考视频时间接地与多模态大语言模型

Jun Zhang, Teng Wang, Yuying Ge, Yixiao Ge, Xinhao Li, Ying Shan, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； ARC Lab, Tencent PCG（腾讯PCG ARC实验室） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出TimeLens，通过数据质量和算法设计两个维度系统研究多模态大语言模型的视频时间接地能力，构建高质量数据集并提出有效训练方法，实现开源模型在视频时间接地任务上的领先性能。

Comments CVPR 2026. Website: https://timelens-arc-lab.github.io/

Video-Only ToM: Enhancing Theory of Mind in Multimodal Large Language Models

视频-only ToM：增强多模态大语言模型的理论思维

Siqi Liu, Xinyang Li, Bochao Zou, Junbao Zhuo, Huimin Ma, Jiansheng Chen

机构 * University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VisionToM框架，通过视觉干预增强多模态大语言模型的理论思维能力，改进模型在多模态任务中的推理和问答性能。

Comments 20 pages, 7 figures, accepted at CVPR 2026, project page: see https://founce.github.io/VisionToM

Learning Trajectory-Aware Multimodal Large Language Models for Video Reasoning Segmentation

学习轨迹感知的多模态大语言模型用于视频推理分割

Jingnan Luo, Mingqi Gao, Jun Liu, Bin-Bin Gao, Feng Zheng

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Tencent YouTu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出TrajSeg框架，通过双向文本轨迹对齐提升视频对象轨迹感知能力，采用帧级内容整合模块和统一掩码解码器实现端到端训练，实验表明其在视频推理分割任务中优于现有方法。

Solution for 10th Competition on Ambivalence/Hesitancy (AH) Video Recognition Challenge using Divergence-Based Multimodal Fusion

第十届Ambivalence/Hesitancy（AH）视频识别挑战赛中基于分歧的多模态融合解决方案

Aislan Gabriel O. Souza, Agostinho Freire, Leandro Honorato Silva, Igor Lucas B. da Silva, João Vinícius R. de Andrade, Gabriel C. de Albuquerque, Lucas Matheus da S. Oliveira, Mário Stela Guerra, Luciana Machado

机构 * Universidade de Pernambuco（巴伊亚大学） ； Escola Politécnica de Pernambuco（巴伊亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于分歧的多模态融合方法，通过测量视觉、音频和文本通道间的跨模态冲突，提升AH识别性能，在BAH数据集上达到0.6808的宏F1分数，优于基准线。

Surg$Σ$: A Spectrum of Large-Scale Multimodal Data and Foundation Models for Surgical Intelligence

Surg$Σ$: 一种大规模多模态数据和基础模型的光谱，用于外科智能

Zhitao Zeng, Mengya Xu, Jian Jiang, Pengfei Guo, Yunqiu Xu, Zhu Zhuo, Chang Han Low, Yufan He, Dong Yang, Chenxi Lin, Yiming Gu, Jiaxin Guo, Yutong Ban, Daguang Xu, Qi Dou, Yueming Jin

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； CUHK（香港中文大学） ； SJTU（上海交通大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本文提出Surg$Σ$，通过大规模多模态数据和基础模型提升外科智能，解决现有框架任务特定、泛化能力差的问题，展示统一语义设计和结构化推理标注的改进效果。

OptMerge: Unifying Multimodal LLM Capabilities and Modalities via Model Merging

OptMerge: 通过模型融合统一多模态大语言模型的能力与模态

Yongxian Wei, Runxi Cheng, Weike Jin, Enneng Yang, Li Shen, Lu Hou, Sinan Du, Chun Yuan, Xiaochun Cao, Dacheng Tao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 OptMerge通过模型融合统一多模态大语言模型的能力与模态，提出基准和算法提升性能2.48%

OpenMarcie: Dataset for Multimodal Action Recognition in Industrial Environments

OpenMarcie：工业环境中的多模态动作识别数据集

Hymalai Bello, Lala Ray, Joanna Sorysz, Sungho Suh, Paul Lukowicz

机构 * DFKI Kaiserslautern（DFKI凯撒斯劳滕） ； RPTU Kaiserslautern-Landau（RPTU凯撒斯劳滕-兰道） ； Korea University（韩国大学） 纠错

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

AI总结 OpenMarcie是首个大规模多模态数据集，用于工业环境中的动作识别，包含36名参与者在不同任务中的多模态数据，支持活动分类、开放词汇描述和跨模态对齐任务。

Comments Accepted in CVPR 2026

Towards Aligning Multimodal LLMs with Human Experts: A Focus on Parent-Child Interaction

向人类专家对齐多模态大语言模型：聚焦亲子互动

Weiyan Shi, Kenny Tsu Wei Choo

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

AI总结 本文探讨了如何通过两阶段提示方法使多模态大语言模型更有效地对齐语言治疗师在分析亲子互动中的联合注意，揭示了观察层与判断层对齐的差异及挑战。

Comments Accepted at CHI 2026 Full Papers

VideoFusion: A Spatio-Temporal Collaborative Network for Multi-modal Video Fusion

VideoFusion: 一种用于多模态视频融合的时空协作网络

Linfeng Tang, Yeda Wang, Meiqi Gong, Zizhuo Li, Yuxin Deng, Xunpeng Yi, Chunyu Li, Han Xu, Hao Zhang, Jiayi Ma

机构 * School of Robotics, Wuhan University, Wuhan, China（机器人学院，武汉大学，武汉，中国） ； Electronic Information School, Wuhan University, Wuhan, China（电子信息学院，武汉大学，武汉，中国） ； Southeast University, Nanjing, China（东南大学，南京，中国） 纠错

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

AI总结 VideoFusion通过时空协作网络实现多模态视频融合，利用跨模态互补性和时间动态性提升视频一致性。

Comments Accepted to CVPR 2026. The dataset and code are available at https://github.com/Linfeng-Tang/VideoFusion

MLLM-4D: Towards Visual-based Spatial-Temporal Intelligence

MLLM-4D: 向基于视觉的空间-时间智能迈进

Xingyilang Yin, Chengzhengxu Li, Jiahao Chang, Chi-Man Pun, Xiaodong Cun

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； GVC Lab, Great Bay University（大湾大学GVC实验室） 纠错

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

AI总结 MLLM-4D通过改进的数据筛选和训练策略，实现了从2D输入中强大的空间-时间理解和推理能力。

Steering and Rectifying Latent Representation Manifolds in Frozen Multi-modal LLMs for Video Anomaly Detection

在冻结的多模态大语言模型中引导和校正潜在表示流形以进行视频异常检测

Zhaolin Cai, Fan Li, Huiyu Duan, Lijun He, Guangtao Zhai

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

AI总结 SteerVAD通过引导和校正冻结多模态大语言模型的潜在表示流形，提升视频异常检测的性能，仅需1%训练数据即达最优效果。

Comments Accepted by ICLR 2026