多模态大模型

AlloSpatial: Agentic Harness Framework for Spatial Reasoning in Foundation Models

AlloSpatial：基础模型中空间推理的智能体框架

Shouwei Ruan, Bin Wang, Zhenyu Wu, Qihui Zhu, Yuxiang Zhang, Jingzhi Li, Yubin Wang, Xingxing Wei

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

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

AI总结 提出AlloSpatial框架，通过World2Mind认知映射沙箱将自我中心观察转化为异中心空间先验，并利用空间推理工具实现几何语义仲裁，在VSI-Bench和MindCube上提升模型5%-18%的空间推理性能。

Agent Planning Benchmark: A Diagnostic Framework for Planning Capabilities in LLM Agents

Agent规划基准：LLM Agent规划能力的诊断框架

Haoyu Sun, Wenxuan Wang, Mingyang Song, Jujie He, Weinan Zhang, Yang Liu, Yang Yang, Yu Cheng

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Skywork AI ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出Agent规划基准(APB)，通过4209个多模态案例和五个设置，诊断LLM Agent在长程规划、工具噪声鲁棒性、校准拒绝和推理时改进方面的系统弱点。

HLL: Can Agents Cross Humanity's Last Line of Verification?

HLL：智能体能否跨越人类最后一道验证防线？

Xinhao Song, Su Su, Sirui Song, Hongliang Wu, Wen Shen, Zhihua Wei, Gongshen Liu, Linfeng Zhang, Dongrui Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shandong University（山东大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 提出HLL基准，通过交互式CAPTCHA验证评估多模态智能体在受保护工作流中替代人类的能力，发现当前智能体在定位、动作校准、状态跟踪和过程一致性方面存在脆弱性。

Comments 27 pages, 14 figures

iVGR: Internalizing Visually Grounded Reasoning for MLLMs with Reinforcement Learning

iVGR: 通过强化学习将视觉基础推理内化到多模态大语言模型中

Chang-Bin Zhang, Yujie Zhong, Qiang Zhang, Kai Han

机构 * Visual AI Lab, The University of Hong Kong（香港大学视觉人工智能实验室） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出iVGR框架，利用强化学习和双流训练策略将视觉定位能力内化到文本推理中，避免显式视觉基础在推理时的干扰，提升细粒度感知性能。

Comments Accepted by ICML 2026

DGSG-Mind: Dynamic 3D Gaussian Scene Graphs for Long-Term Scene Understanding and Grounding

DGSG-Mind：用于长期场景理解与定位的动态3D高斯场景图

Luzhou Ge, Xiangyu Zhu, Jinyan Liu, Xuesong Li

机构 * School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, China（北京理工大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出DGSG-Mind，一种混合实例感知的3D高斯动态场景图系统，通过概率体素网格与显式3D高斯结合实现鲁棒的跨模态实例融合和增量语义映射，并构建层次化场景图与3D高斯思维进行多模态推理，在零样本3D视觉定位、开放词汇语义分割和场景重建中取得领先性能。

Comments 9 pages, 6 figures

VLA-Trace: Diagnosing Vision-Language-Action Models through Representation and Behavior Tracing

VLA-Trace: 通过表示与行为追踪诊断视觉-语言-动作模型

Haoyuan Shi, Xiancong Ren, Yingji Zhang, Qinfan Zhang, Jiayu Hu, Haozhe Shan, Han Dong, Jinpeng Lu, Yinda Chen, Yi Zhang, Yong Dai, Xiaozhu Ju

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Beihang University（北航） ； Fudan University（复旦大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 提出VLA-Trace诊断框架，通过表示演化、因果控制归因和行为表现分析，揭示VLA模型在多模态知识向具身控制转化中的机制，发现不同模型在微调适应、多模态路由和语义遵循上的差异与局限。

GUITestScape: Towards Open-set Evaluation on Exploratory GUI Testing

GUITestScape：面向探索性GUI测试的开放集评估

Xiaoyi Chen, Yifei Gao, Yang Xu, Xingxing Song, Yi Zhang, Jitao Sang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出GUITestScape基准和GUIJudge评估器，通过覆盖交互与显示缺陷的508个预设缺陷及过程感知评估方法，解决现有GUI测试评估局限于预定义标注和交互缺陷的问题。

CyberJurors: A Multi-Agent Simulation Task for E-Commerce Disputes Verdict

CyberJurors：电商纠纷裁决的多智能体模拟任务

Yanhui Sun, Wu Liu, Haifeng Ming, Xinru Wang, Hantao Yao, Yongdong Zhang

机构 * School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（信息科学与技术学院，中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对电商纠纷裁决需要从冗余多轮多模态证据中提取关键线索并依据平台特定惯例决策的问题，提出多智能体框架CyberJurors，通过个体裁决链式思维和集体陪审共识裁决提升裁决质量，在包含6000真实案例的基准上超越现有方法。

Comments ICML 2026

Uni-LaViRA: Language-Vision-Robot Actions Translation for Unified Embodied Navigation

Uni-LaViRA：面向统一具身导航的语言-视觉-机器人动作翻译

Hongyu Ding, Sizhuo Zhang, Ziming Xu, Jinwen Guo, Hongxiu Liu, Xingzhi Cheng, Zixuan Chen, Haifei Qi, Duo Wang, Hao Xu, Jieqi Shi, Yifan Zhang, Jing Huo, Jian Cheng, Yang Gao, Jiebo Luo

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； BMW (Nanjing) Information Technology Co., Ltd.（宝马（南京）信息技术有限公司） ； University of Rochester（罗切斯特大学） 纠错

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

AI总结 提出Uni-LaViRA统一智能体架构，通过语言-视觉-机器人动作翻译结构，结合待办列表记忆和二次机会回溯机制，在零训练下实现四类导航任务和四种真实机器人的零样本泛化，性能匹配或超越近期训练式导航基础模型。

Comments Project page: https://xetroubadour.github.io/Uni-LaViRA/

Towards Reliable Fetal Ultrasound Interpretation with Multi-Agent Collaboration

面向可靠胎儿超声解读的多智能体协作

Xiaotian Hu, Mingxuan Liu, Junwei Huang, Kasidit Anmahapong, Yifei Chen, Yiming Huang, Xuguang Bai, Zihan Li, Hongjia Yang, Yingqi Hao, Hong Xu, Yu Jiang, Tian Tian, Yi Liao, Haibo Qu, Qiyuan Tian

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； West China Second University Hospital, Sichuan University（四川大学西昌医学院） 纠错

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

AI总结 提出FetUSAgents多智能体系统，通过协作LLM代理和双路径证据仲裁（DPEA）整合视觉工具与临床推理，在胎儿超声VQA、报告生成等任务上超越最强基线25%以上。

WorldArena 2.0: Extending Embodied World Model Benchmarking on Modality, Functionality and Platform

WorldArena 2.0: 扩展模态、功能和平台的具身世界模型基准测试

Yu Shang, Yinzhou Tang, Yiding Ma, Zhuohang Li, Lei Jin, Weikang Su, Xin Jin, Zhaolu Wang, Ziyou Wang, Xin Zhang, Haisheng Su, Weizhen He, Wei Wu, Haoyi Duan, Gordon Wetzstein, Xihui Liu, Dhruv Shah, Zhaoxiang Zhang, Zhibo Chen, Jun Zhu, Yonghong Tian, Tat-Seng Chua, Wenwu Zhu, Chen Gao, Yong Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出WorldArena 2.0，扩展了具身世界模型的评估，涵盖模态、功能和平台三个维度，提供全面的测试平台以评估具身世界模型的进展。

A Self-Evolving Framework for Efficient Terminal Agents via Observational Context Compression

通过观察上下文压缩实现高效终端智能体的自进化框架

Jincheng Ren, Siwei Wu, Yizhi Li, Kang Zhu, Shu Xu, Boyu Feng, Ruibin Yuan, Wei Zhang, Riza Batista-Navarro, Jian Yang, Chenghua Lin

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； MAP 4 HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）MAP 4） ； HKUST（香港科技大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TACO框架，通过自进化压缩规则提升终端智能体的效率与性能，实验表明在多个基准测试中均取得显著提升。

Comments 27 pages

DRS-GUI: Dynamic Region Search for Training-Free GUI Grounding

DRS-GUI: 动态区域搜索用于无训练的GUI定位

Yichao Liu, Huawen Shen, Liu Yu, Shiyu Liu, Zeyu Chen, Yu Zhou

机构 * Nankai University（南开大学） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） 纠错

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

AI总结 DRS-GUI通过动态区域搜索框架提升GUI定位性能，利用轻量级UI感知器和MCTS动作规划器，实现高效区域探索与筛选，提升多模态大语言模型的定位能力。

Comments 11 pages, 8 figures

Group Cognition Learning: Making Everything Better Through Governed Two-Stage Agents Collaboration

群体认知学习：通过受控的双阶段智能体协作使一切变得更好

Chunlei Meng, Pengbin Feng, Rong Fu, Hoi Leong Lee, Xiaojing Du, Zhaolu Kang, Zeyu Zhang, Weilin Zhou, Chun Ouyang, Zhongxue Gan

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Universiti Malaysia Perlis（马来西亚霹雳大学） ； Peking University（北京大学） ； Xinjiang University（新疆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出群体认知学习框架，通过双阶段智能体协作解决多模态学习中的模态主导和虚假耦合问题，实验表明其在回归和分类任务中达到最优性能。

Comments This study has been Accepted by ICML 2026. The current version is a manuscript, please refer to the official version released at ICML 2026 for the final published version

LLM-Based Agents for Competitive Landscape Mapping in Drug Asset Due Diligence

基于大语言模型的竞品映射 agent 在药物资产尽调中的应用

Vlad Vinogradov, Alisa Vinogradova, Dmitrii Radkevich, Ilya Yasny, Dmitry Kobyzev, Ivan Izmailov, Katsiaryna Yanchanka, Roman Doronin, Andrey Doronichev

机构 * LanceBio Ventures ； AI Expert 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于大语言模型的竞品发现 agent，通过结构化数据处理提升药物资产尽调效率，实现竞品检索与属性标准化，实验结果显示其召回率优于现有系统。

AdaTooler-V: Adaptive Tool-Use for Images and Videos

AdaTooler-V：面向图像和视频的自适应工具使用

Chaoyang Wang, Kaituo Feng, Dongyang Chen, Zhongyu Wang, Zhixun Li, Sicheng Gao, Meng Meng, Xu Zhou, Manyuan Zhang, Yuzhang Shang, Xiangyu Yue

机构 * MMLab, CUHK（香港中文大学MML实验室） ； THU（清华大学） ； SJTU（上海交通大学） ； DB Group, CUHK（香港中文大学DB小组） ； UCF（佛罗里达大学） ； Sangfor（Sangfor公司） ； JMU（约翰·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AdaTooler-V，通过自适应工具使用提升多模态大语言模型的视觉推理能力，通过强化学习算法和定制数据集优化工具调用策略，实验证明其在多种视觉任务中表现优异。

Comments ACL 2026 Findings, Project page: https://github.com/CYWang735/AdaTooler-V

SoccerRef-Agents: Multi-Agent System for Automated Soccer Refereeing

SoccerRef-Agents: 多智能体系统用于自动足球裁判

Zi Meng, Wanli Song, Yi Hu, Jiayuan Rao, Gang Chen

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SoccerRef-Agents多智能体系统，通过构建多模态基准和知识库，提升足球裁判决策的准确性和可解释性。

Comments 26 pages, 8 figures. Submitted to ISACE 2026. Github Repo: https://github.com/yjlog/SoccerRef-Agents

Anonymization-Enhanced Privacy Protection for Mobile GUI Agents: Available but Invisible

增强隐私保护的移动GUI代理：可用但不可见

Lepeng Zhao, Zhenhua Zou, Shuo Li, Zhuotao Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于匿名化的隐私保护框架，通过检测敏感UI内容并替换为非识别性占位符，实现敏感信息在任务执行中可用但不可见，减少隐私泄露同时保持代理的无缝使用。

Comments 15 pages, 4 figures

SOLAR-RL: Semi-Online Long-horizon Assignment Reinforcement Learning

SOLAR-RL：半在线长 horizon 分配强化学习

Jichao Wang, Liuyang Bian, Yufeng Zhou, Han Xiao, Yue Pan, Guozhi Wang, Hao Wang, Zhaoxiong Wang, Yafei Wen, Xiaoxin Chen, Shuai Ren, Lingfang Zeng

机构 * vivo AI Lab（vivo人工智能实验室） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） ； CUHK MMLab（香港大学多模态实验室） ； Hubei University（湖北省大学） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） 纠错

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

AI总结 SOLAR-RL通过整合全局轨迹信息到离线学习中，提升GUI任务的长horizon完成率和鲁棒性，提供高效样本利用的自主导航方案。

Comments 14 pages, 11 figures. Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026

GeomPrompt: Geometric Prompt Learning for RGB-D Semantic Segmentation Under Missing and Degraded Depth

GeomPrompt：用于在缺失和退化深度下的RGB-D语义分割的几何提示学习

Krishna Jaganathan, Patricio Vela

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

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

AI总结 GeomPrompt通过从RGB生成任务驱动的几何提示，提升RGB-D语义分割在缺失和退化深度下的性能，同时比单目深度估计器更高效。

Comments Accepted to the CVPR 2026 URVIS Workshop. Project page: https://geomprompt.github.io

UAV-Track VLA: Embodied Aerial Tracking via Vision-Language-Action Models

UAV-Track VLA: 通过视觉-语言-动作模型实现具身空中跟踪

Qiyao Zhang, Shuhua Zheng, Jianli Sun, Chengxiang Li, Xianke Wu, Zihan Song, Zhiyong Cui, Yisheng Lv, Yonglin Tian

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Sanya（三亚学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Flying Intelligence Team (Virtual Research Community)（飞行智能团队（虚拟研究社区）） 纠错

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

AI总结 本文提出UAV-Track VLA模型，通过视觉-语言-动作融合解决动态城市场景中的具身跟踪问题，提升UAV的实时控制性能。

TS-Agent: Understanding and Reasoning Over Raw Time Series via Iterative Insight Gathering

TS-Agent：通过迭代洞察获取理解并推理原始时间序列

Penghang Liu, Elizabeth Fons, Annita Vapsi, Mohsen Ghassemi, Svitlana Vyetrenko, Daniel Borrajo, Vamsi K. Potluru, Manuela Veloso

机构 * JPMorgan AI Research, NY, USA（摩根大通人工智能研究院，纽约，美国） 纠错

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

AI总结 TS-Agent通过迭代洞察获取机制，在时间序列理解和推理任务中匹配或超越文本、视觉及时间序列语言模型基线，尤其在零样本设置下表现更优。

Comments NeurIPS 2025 Workshop on Foundations of Reasoning in Language Models

LaSM: Layer-wise Scaling Mechanism for Defending Pop-up Attack on GUI Agents

LaSM：用于防御GUI代理中弹出攻击的分层缩放机制

Zihe Yan, Jiaping Gui, Zhuosheng Zhang, Gongshen Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LaSM机制，通过分层放大关键层的注意力和MLP模块，提升模型对任务相关区域的对齐性，有效防御弹出攻击，同时不影响模型整体能力。

Comments Accepted by CVPR-26

RoboAlign: Learning Test-Time Reasoning for Language-Action Alignment in Vision-Language-Action Models

RoboAlign：学习测试时推理以改进视觉-语言-动作模型中的语言-动作对齐

Dongyoung Kim, Sumin Park, Woomin Song, Seungku Kim, Taeyoung Kim, Huiwon Jang, Jinwoo Shin, Jaehyung Kim, Younggyo Seo

机构 * Yonsei University（延世大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RoboAlign框架，通过零样本自然语言推理生成动作标记并结合强化学习提升动作准确性，从而在视觉-语言-动作模型中实现语言与低级动作之间的对齐，提升模型性能。

Comments 15 pages, 7 figures, 9 Tables

CompAgent: An Agentic Framework for Visual Compliance Verification

CompAgent：一种用于视觉合规验证的代理框架

Rahul Ghosh, Baishali Chaudhury, Hari Prasanna Das, Meghana Ashok, Ryan Razkenari, Long Chen, Sungmin Hong, Chun-Hao Liu

机构 * Generative AI Innovation Center（生成式人工智能创新中心） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

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

AI总结 本文提出CompAgent，一种基于代理的视觉合规验证框架，通过集成视觉工具和规划代理，提升多模态推理能力，在公开基准测试中取得76%的F1分数，优于现有方法。

Comments Accepted to IEEE CVPR 2026 GRAIL-V Workshop

GUI-CEval: A Hierarchical and Comprehensive Chinese Benchmark for Mobile GUI Agents

GUI-CEval: 一种用于移动GUI代理的分层和全面的中文基准

Yang Li, Yuchen Liu, Haoyu Lu, Zhiqiang Xia, Hongzhen Wang, Kaiyang Han, Changpeng Yang, Jinyang Wu, Jiaming Xu, Runyu Shi, Ying Huang

机构 * HyperAI Team, Xiaomi Corporation（HyperAI团队，小米公司） 纠错

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

AI总结 本文提出GUI-CEval，首个针对中文移动GUI代理的全面基准，涵盖201款主流应用，通过分层结构评估感知、规划、反思、执行和评估五方面能力，验证模型在真实交互中的表现。

Comments accepted by CVPR 2026

Feynman: Knowledge-Infused Diagramming Agent for Scalable Visual Designs

Feynman: 一种融合知识的图表生成代理，用于可扩展的视觉设计

Zixin Wen, Yifu Cai, Kyle Lee, Sam Estep, Josh Sunshine, Aarti Singh, Yuejie Chi, Wode Ni

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Feynman代理，通过知识组件枚举和代码规划生成高质量图表-描述对，构建了可扩展的图表生成流水线，并创建了视觉语言基准Diagramma。

Comments A previous version was submitted to ICLR 2025

3DMedAgent: Unified Perception-to-Understanding for 3D Medical Analysis

3DMedAgent：面向3D医学分析的统一感知-理解框架

Ziyue Wang, Linghan Cai, Chang Han Low, Haofeng Liu, Junde Wu, Jingyu Wang, Rui Wang, Lei Song, Jiang Bian, Jingjing Fu, Yueming Jin

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； TUD Dresden University of Technology（德累斯顿技术大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 3DMedAgent通过统一框架实现2D MLLMs在3D医学分析中的高效处理，无需3D特定微调，提升3D医学图像的感知与理解能力。

Comments 19 pages, 7 figures

CGL: Advancing Continual GUI Learning via Reinforcement Fine-Tuning

CGL: 通过强化微调推进连续GUI学习

Zhenquan Yao, Zitong Huang, Yihan Zeng, Jianhua Han, Hang Xu, Chun-Mei Feng, Jianwei Ma, Wangmeng Zuo

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； University College Dublin（都柏林大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 CGL通过强化微调与监督微调的协同优化，解决GUI连续学习中遗忘旧任务的问题，提出AndroidControl-CL基准验证方法有效性。

Clinical-Injection Transformer with Domain-Adapted MAE for Lupus Nephritis Prognosis Prediction

具有领域适应MAE的临床注射变换器用于系统性红斑狼疮肾炎的预后预测

Yuewen Huang, Zhitao Ye, Guangnan Feng, Fudan Zheng, Xia Gao, Yutong Lu

机构 * Sun Yat-sen University Department of Nephrology, Guangzhou Women ； Children's Medical Center, Guangzhou Medical University, Guangzhou, China 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种多模态计算病理学框架，利用临床数据和常规染色活检，通过临床注射变换器和领域适应MAE实现儿童系统性红斑狼疮肾炎预后预测的高准确率。