多模态大模型

ViSR-KGC: Visual Subgraph Reasoning with Vision-Language Models for Multimodal Knowledge Graph Completion

ViSR-KGC：结合视觉语言模型的视觉子图推理用于多模态知识图谱补全

Jiafan Li, Mengxue Yang, Jiaqi Zhu, Liang Chang, Ying Li, Hongan Wang

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； CITIC Securities（中信证券） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多模态知识图谱补全的痛点，提出ViSR-KGC方法，结合表示学习、视觉语言模型与预训练常识，通过提取查询感知子图并转换为可视化内容辅助VLM推理缺失实体。

SCD4VPR: Multi-modal Scene Change Detection for Long-term Visual Place Recognition Database Update

基于视觉-语言表示学习的场景变化检测

Diwei Sheng, Vijayraj Gohil, Satyam Gaba, Zihan Liu, Giles Hamilton-Fletcher, John-Ross Rizzo, Yongqing Liang, Chen Feng

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(title)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出LangSCD框架，通过融合语言和视觉信息提升场景变化检测的鲁棒性，引入几何-语义匹配模块和多类标注数据集NYC-CD，实验证明其在多个基准上的优越性能。

Comments 9 pages, 6 figures, 6 tables

LocAnyMed: Vision-Language Grounding for Multimodal Medical Images

LocAnyMed：面向多模态医学图像的视觉-语言定位

Zihan Wang, Tong Liu, Zhiwei Wang, Tao Huang, Wentao Jiang, Sihan Ma, Shanshan Ye, Xiaohui Yang, Jing Zhang

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究构建多模态医学视觉定位数据集LocAnyMed-200K及理由增强子集LocAnyMed-CoT-20K，通过微调LocateAnything-3B提升医学定位性能，为相关研究提供统一基础。

Comments Technical report; work in progress. 28 pages, 5 figures, and 16 tables. Code: https://github.com/MiliLab/LocAnyMed

MIRROR: Learning from the Other View for Multi-Modal Reasoning

MIRROR：从其他视角学习以进行多模态推理

Wen Ye, Yuxiao Qu, Aviral Kumar, Xuezhe Ma

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(title)；multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究视觉语言模型在几何问题多模态推理上的不足，构建ODA-Data数据集，提出模态感知互惠推理优化（MIRROR）方法，通过强化学习自我监督，提升多模态推理能力，在相关基准测试中表现更优。

Multimodal Large Language Models for Remote Sensing Image Understanding: Domain-Specific or General-Purpose?

用于遥感图像理解的多模态大语言模型：领域特定还是通用？

Qiwei Ma, Chunping Qiu, Xinjun Cheng, Xiaoyu Zhang, Puhong Duan, Ke Yang, Xudong Kang, Shutao Li

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） ； Intelligent Game and Decision Lab (IGDL)（智能游戏与决策实验室） ； Yuelushan Center for Industrial Innovation（岳麓山工业创新中心） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文针对遥感图像理解的多模态大语言模型展开研究，通过系统调查和评估，比较其与通用模型在不同任务上的表现，发现当前模型存在局限，进而给出未来方向，为开发相关模型提供系统参考。

Comments 27 pages, 11 figures

Stochastic Meta-Unlearning: Bridging Language Backbone and Multimodal Unlearning

随机元遗忘：连接语言主干与多模态遗忘

Zijie Liu, Jinhao Duan, Gaowen Liu, Sijia Liu, Tianlong Chen

机构 * UNC at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Cisco Research（思科研究院） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究视觉语言模型的机器遗忘问题，提出随机元遗忘框架，利用VLM级反馈学习初始化，经内、外循环更新语言主干，实验证明该方法在遗忘-保留权衡上表现最佳，能提升准确率且可迁移。

Comments 15 pages

AIM-CoT: Active Information-driven Multimodal Chain-of-Thought for Vision-Language Reasoning

AIM-CoT：基于主动信息的多模态链式推理用于视觉-语言推理

Xiping Li, Jianghong Ma

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出AIM-CoT框架，通过上下文增强注意力图生成、主动视觉探测和动态注意力转移触发，改进视觉语言模型的证据选择与插入触发，提升视觉-语言推理性能。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference. 30 pages, 6 figures

RobustMAD: Evaluating Real-World Robustness of Multimodal Small Language Models for Deployable Anomaly Detection Assistants

RobustMAD：评估用于可部署异常检测助手的多模态小语言模型的现实世界鲁棒性

Anushiya Arunan, Xin Li, Yan Qin, U-Xuan Tan, Nhu Khue Vuong, Xiaoli Li, Chau Yuen

机构 * Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Chongqing University（重庆大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对多模态小语言模型现场部署的鲁棒性评估问题，开发RobustMAD基准测试，通过多种开放式查询评估模型，发现最佳模型虽有潜力但仍存差距及三种失败模式，为下一代多模态工业检测助手设计提供指导。

Comments Accepted for publication in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026 at https://openreview.net/forum?id=skrA9UYNIZ

The Ebb and Flow of Multimodal Focus: Scheduling Visual Relay Windows for Grounded VLM Reasoning

多模态焦点的潮起潮落：为基于视觉的语言模型推理调度视觉中继窗口

Wencheng Ye, Yi Bin, Yujuan Ding, Hongye Fang, Zheng Wang, Xing Xu, Jingkuan Song, Yun Zhang, Sirui Da, Heng Tao Shen

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） ； School of Fashion and Textiles, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学纺织及制衣学院） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究视觉语言模型视觉证据不稳定问题，通过剖析其内部多模态注意力焦点的三阶段分布，提出TRACE框架，该框架能自适应控制推理，在多模型和多基准测试中显著提升基于证据的多模态推理能力。

CASHEW: Stabilizing Multimodal Reasoning via Iterative Trajectory Aggregation

CASHEW: 通过迭代轨迹聚合稳定多模态推理

Chaoyu Li, Fei Tao, Pooyan Fazli

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； NewsBreak 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CASHEW框架，通过迭代聚合多候选推理轨迹并利用视觉验证过滤幻觉步骤，以及其强化学习变体CASHEW-RL，显著提升多模态推理的稳定性和准确性。

SVR-R1: Bootstrapping Multi-modal Reasoning with Self-verification in Reinforcement Learning

SVR-R1：在强化学习中通过自我验证引导多模态推理

Mingyuan Wu, Jingcheng Yang, Shengyi Qian, Xudong Wang, Jize Jiang, Qifan Wang, Aashu Singh, Khoi Pham, Fei Liu, Zhaolun Su, Zhuokai Zhao, Klara Nahrstedt, Jianyu Wang, Hanchao Yu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Meta 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(title)；multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SVR-R1是一个多轮强化学习框架，将模型自身验证转化为学习信号。通过GRPO和异步多轮展开框架实现，无需外部监督。在视觉语言推理基准上评估，大幅提高准确率，弥合推理时自我优化与强化学习训练交叉点，还将开源以促研究。

Comments Under submission

Penny Wise, Pixel Foolish: Bypassing Price Constraints in Multimodal Agents via Visual Adversarial Perturbations

精打细算，却愚弄像素：通过视觉对抗扰动在多模态智能体中绕过价格限制

Jiachen Qian, Zhaolu Kang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究发现多模态大语言模型在价格受限环境下易受视觉误导，提出PriceBlind攻击框架，通过语义解耦损失提升图像嵌入精度，实现80%的攻击成功率，并展示鲁棒编码和防御机制对攻击的抑制效果。

Comments 15 pages, 4 figures, 13 tables

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 16059-16073, 2026

CT-CLIP Representations for Multimodal Lung Cancer Survival Prediction

用于多模态肺癌生存预测的CT-CLIP表示

Sofie Allgöwer, Mikael Johansson, Andreas Hallqvist, Jonas Andersson, Åse Johnsson, Ida Häggström, Jennifer Alvén

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； Umeå University（于默奥大学） ； Sahlgrenska University Hospital（萨尔格伦斯卡大学医院） ； Sahlgrenska Academy at Gothenburg University（哥德堡大学萨尔格伦斯卡学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究评估特定领域基础模型CT-CLIP用于肺癌多模态生存预测，通过多种策略提取特征，结果显示冻结的CT-CLIP模型结合可训练生存头表现出色，能有效区分高低风险组。

Comments 8 pages, 2 figures

Modality Relevance is not Modality Utility: Post-hoc Selective Modality Escalation for Cost-Aware Multimodal RAG

模态相关性并非模态效用：用于成本感知多模态RAG的事后选择性模态升级

Xue Li, Yiming Gai

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（杭州国际创新研究院，北京航空航天大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究多模态检索增强生成中模态选择决策点问题，提出事后选择性模态升级方法，先低成本从文本和表格回答，再按需支付VLM证据费用，校准路由器决定是否升级，在MultiModalQA上减少视觉调用并缩小与神谕升级率差距，扩展了路由信号层次结构。

A Multimodal Reasoning Typology for Grounding Chart-Image Coherence in Science Communication

面向科学传播中图表-图像连贯性锚定的多模态推理类型学

Avina Nakarmi, Sohom Sen, Xun Song, Sreyashi Samaddar, Aritra Dasgupta

机构 * New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Brooklyn College（布鲁克林学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出R1-R5多模态推理类型学，刻画科学文献中图表、图像与文本的协同推理缺口，可系统识别连贯性锚定状态，缩小不同人群解读科学结论的认知差距。

WorldBagel: Uncovering the Power of Unified Multimodal Models for Vision-Language-Action-World Modeling

WorldBagel：揭示统一多模态模型在视觉-语言-动作-世界建模中的力量

Zelin Zhao, Min Shi, Bo Yuan, Haotian Xue, Jialuo Li, Lama Moukheiber, Humphrey Shi, Yongxin Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究统一多模态模型在视觉-语言-动作-世界建模中的作用，基于BAGEL构建WorldBagel框架，通过多任务机器人操作等实验，发现统一不仅便利，更是学习有效模型的关键因素。

Comments Rejected by ECCV 2026, Arxiv Paper

Look on Demand: A Cognitive Scheduling Framework for Visual Evidence Acquisition in Multimodal Reasoning

按需查看：多模态推理中视觉证据获取的认知调度框架

Yang Zhang, Xiaoshuai Sun, Rui Zhao, Wujin Sun, Yidong Chen, Jiayi Ji, Qian Chen, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception（多媒体可信感知实验室） ； Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University, 361005, P.R. China（教育部高效计算实验室，厦门大学，361005，中国） ； Sino-Russian ResearchCenter for Digital Economy（中俄数字经济研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence, Xiamen University, China（人工智能研究院，厦门大学，中国） ； School of Informatics, Xiamen University, China（信息学院，厦门大学，中国） ； School of Information Engineering, Xiamen Ocean Vocational College, Xiamen 361102, China（信息工程学院，厦门海洋职业技术学院，厦门361102，中国） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CSMR框架，通过语言模型控制何时调用独立视觉感知模块获取任务相关视觉证据，在零样本设置下多个基准上优于基线方法。

Comments Accepted at ICML 2026

ManimAgent: Self-Evolving Multimodal Agents for Visual Education

ManimAgent: 用于视觉教育的自进化多模态智能体

Wenjia Jiang, Zongyuan Cai, Yuanhang Shao, Chenru Wang, Boyan Han, Zhixue Song, Keyu Chen, Shengwei An, Xu Yang, Zhou Yang

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Southeast University（东南大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Vivavia Inc（Vivavia公司） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ManimAgent，通过双通道情节记忆库跨任务传递反思经验，无需权重更新或人工种子，在代码生成任务中提升通过率并减少反思轮次。

Comments Project page: https://manimagent.github.io/. Code: https://github.com/jwj1342/Paper2Manim

Learning from Acquisition: Metadata-driven Multimodal Pre-training for Cardiac MRI

从采集信息中学习：基于元数据驱动的心脏MRI多模态预训练

Xueyi Fu, Liwei Hu, Zi Wang, Guang Yang

机构 * Department of Surgery & Cancer（外科与癌症系） ； Bioengineering Department and Imperial-X（生物工程系和Imperial-X） ； National Heart and Lung Institute（国家心脏和肺研究所） ； Cardiovascular Research Centre（心血管研究中心） ； School of Biomedical Engineering & Imaging Sciences（生物医学工程与成像科学学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MetaCLIP-CMR框架，将采集元数据转化为文本监督进行对比学习，在分类和分割任务上优于ImageNet和掩码重建初始化，且仅需不到1%的预训练图像量即可达到与大规模模型相当的性能。

Comments 11 pages, 3 figures, 3 tables

EVLA: An Electro-Aware Multimodal Assistant for Physically-Grounded Driving Reasoning and Control

EVLA：一种用于物理接地驾驶推理与控制的电感知多模态助手

Yuxin Liu, Zihan Chen, Haoyu Wang, Mingxuan Zhang, Ruijie Lin, Siyuan Zhao

机构 * College of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出EVLA框架，融合视觉、文本与实时电动动力总成状态，通过统一共状态编码器和电感知结构化推理链，生成上下文感知且能量最优的驾驶决策，在驾驶问答基准上显著优于基线模型。

Comments 17 pages

Paying More Attention to Visual Tokens in Self-Evolving Large Multimodal Models

在自进化大型多模态模型中更加关注视觉标记

Shravan Venkatraman, Ritesh Thawkar, Omkar Thawakar, Rao Muhammad Anwer, Hisham Cholakkal, Salman Khan, Fahad Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Aalto University（阿尔托大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Linköping University（林雪平大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出VISE框架，通过几何不变性和语义不变性奖励直接正则化视觉条件策略，解决自进化LMMs中视觉欠条件问题，在无监督设置下提升视觉语言理解。

Comments ECCV 2026

Risk-Aware Selective Multimodal Driver Monitoring with Driver-State World Modeling

风险感知的选择性多模态驾驶员监控与驾驶员状态世界建模

Daosheng Qiu, Haozhuang Chi, Hao Su, Shu Long, Xinyue Miao, Yongle Dong, Wei Zhang

机构 * Hubei University（湖北大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Osaka University（大阪大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出成本感知的选择性推理框架，结合轻量级RGB-生理学生网络和门控机制，在低延迟下减少不安全决策，实现可部署的多模态驾驶员监控。

SciLens: Multi-modal Scientific Claim Verification with Agentic Entailment and Grounding

SciLens: 多模态科学声明验证的智能蕴含与归因框架

Yueming Wang, Tianshi Zheng, Jiaxin Bai, Yangqiu Song, Ginny Wong, Simon See

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； NVIDIA AI Technology Center（英伟达人工智能技术中心） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(title)；multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SciLens框架，通过将声明分解为原子命题并归因到表格/图表证据，实现多模态科学声明验证，在SciClaimEval上达到79.2%宏F1和63.1%配对准确率。

Comments KDD 2026 SciSoc Agents & LLMs (Oral)

Category-Adaptive Cross-Modal Semantic Refinement and Transfer for Open-Vocabulary Multi-Label Recognition

类别自适应跨模态语义精炼与迁移用于开放词汇多标签识别

Haijing Liu, Tao Pu, Hefeng Wu, Keze Wang, Feng Gao, Fan Yang, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Peking University（北京大学） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东大数据分析与处理重点实验室） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出C²SRT框架，通过类别内语义精炼（ISR）和类别间语义迁移（IST）模块，自适应建模类别内和跨类别语义相关性，提升开放词汇多标签识别性能。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Multimedia

Multimodal Concept Bottleneck Models

多模态概念瓶颈模型

Tongqing Shi, Ge Yan, Tuomas Oikarinen, Tsui-Wei Weng

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出多模态概念瓶颈模型（MM-CBM），利用双概念瓶颈层对齐图像和文本嵌入，实现可解释的零样本分类和图像检索，在四个基准上平均准确率提升高达51.26%。

Comments Present at NeurIPS 2025 Mechanistic Interpretability Workshop

VCG: A Multimodal Retrieval Framework for E-Commerce Video Feeds under Extreme Cold-Start Conditions

VCG：极端冷启动条件下电商视频流的多模态检索框架

Katya Mirylenka, Egor Malykh, Mahdyar Ravanbakhsh, Michael Gygli, Marco-Andrea Buchmann, Andrew Dzhoha, Svitlana Borzenko, Francesca Catino, Mohamed Gaafar, Maarten Versteegh, Thomas Kober, Dario d'Andrea, Ellie Langhans

机构 * Zalando Switzerland AG（Zalando瑞士有限公司） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； Zalando SE（Zalando德国分公司） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对电商视频流中的极端冷启动和偏差问题，提出基于领域自适应视觉-语言模型（CLIP）的可扩展多模态检索系统VCG，实现零样本检索，在线测试显示深度视频完成率提升50%。

Hierarchical Multi-Modal Retrieval for Knowledge-Grounded News Image Captioning

基于知识的分层多模态检索用于新闻图像描述生成

Minh-Loi Nguyen, Xuan-Vu Le, Long-Bao Nguyen, Hoang-Bach Ngo, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, VNU-HCM（越南国立大学胡志明市分校理学院） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City（越南国立大学胡志明市分校） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出分层多模态文章检索增强的图像描述框架，通过结构感知检索和上下文精炼，结合VLM和LLM生成富含上下文细节的描述，在EVENTA 2025挑战赛中获得第5名。

Comments SOICT 2025

Understanding Cross-Modal Contributions in Continual Vision-Language Models: A Theoretical Perspective

理解连续视觉-语言模型中的跨模态贡献：一个理论视角

Salimeh Sekeh, Mary Wisell

机构 * San Diego State University（圣地亚哥州立大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文从理论角度分析连续视觉-语言模型中跨模态（视觉-语言）贡献，提出新视角并通过实验验证其有效性，揭示任务顺序和相似性对贡献鲁棒性的影响，提升泛化性能。

MET-Bench: Multimodal Entity Tracking for Evaluating the Limitations of Vision-Language and Reasoning Models

MET-Bench：用于评估视觉语言与推理模型局限性的多模态实体追踪

Vanya Cohen, Raymond Mooney

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出MET-Bench多模态实体追踪基准，发现视觉语言模型在图像实体追踪上显著弱于文本，主要源于视觉推理缺陷，强化学习可提升模态内性能但跨模态迁移不足。

Comments ICML 2026

Decoding the Multimodal Maze: A Systematic Review on the Adoption of Explainability in Multimodal Attention-based Models

解码多模态迷宫：多模态注意力模型中可解释性采纳的系统综述

Md Raisul Kibria, Sébastien Lafond, Janan Arslan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文系统综述了2020年至2024年初多模态模型可解释性研究，发现多数工作集中于视觉-语言和纯语言模型，注意力机制是主要解释方法，但评估缺乏系统性和鲁棒性，并提出了改进建议。