多模态大模型

Semantics at an Angle: When Cosine Similarity Works Until It Doesn't

角度语义：余弦相似度何时有效及失效

Kisung You

机构 * Baruch College, City University of New York（纽约城市大学巴克莱学院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究探讨余弦相似度在信息处理等领域的应用，围绕其有用性取决于学习表示等因素展开，推导几何恒等式，区分失效机制，回顾证据并描述替代方法，得出其正尺度不变性有条件合理的结论。

GlyRAG: Context-Aware Retrieval-Augmented Framework for Blood Glucose Forecasting

GlyRAG：用于血糖预测的上下文感知检索增强框架

Shovito Barua Soumma, 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） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究旨在利用连续血糖监测数据进行准确血糖预测，开发了GlyRAG框架，结合大语言模型提取上下文信息并通过检索增强预测，在OhioT1DM和AZT1D数据集上评估，显著提高长期预测的均方根误差，多数预测落在临床可接受区域。

Beyond Logit Adjustment: A Residual Decomposition Framework for Long-Tailed Reranking

超越Logit调整：一种用于长尾重排的残差分解框架

Zhanliang Wang, Hongzhuo Chen, Quan Minh Nguyen, Mian Umair Ahsan, Kai Wang

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Children’s Hospital of Philadelphia（费城儿童医院） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出残差分解框架，用于解决长尾分类中频繁类与稀有类的排序问题，通过分析残差分解的类内和类间组件，提出REPAIR方法以提升重排性能。

Comments Accepted into COLM 2026

Journal ref CONFERENCE ON LANGUAGE MODELING CONFERENCE ON LANGUAGE MODELING Third Conference on Language Modeling (COLM 2026)

GateSID: Adaptive Gating for Balancing Semantic and Collaborative Signals in Recommendation

GateSID: 语义协作对齐中的冷启动推荐自适应门控

Hai Zhu, Yantao Yu, Lei Shen, Bing Wang, Xiaoyi Zeng

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出GateSID框架，通过自适应门控网络动态平衡语义与协同信号，提升冷启动推荐性能，实验显示其在GMV、CTR和订单量上均有显著提升。

Sycamore: Characterizing Synthetic Personas for Evaluating Genomics Visualization Retrieval

Sycamore：用于评估基因组可视化检索的合成身份表征

Huyen N. Nguyen, Astrid van den Brandt, Nils Gehlenborg

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 Sycamore通过三种条件探针设计评估基因组可视化检索系统，探讨合成身份在真实用户反馈中的表现及影响。

Comments 8 pages, 6 figures

Follow My Eyes: Backdoor Attacks on Goal-Directed Scanpath Prediction

跟随我的眼睛：基于VLM的扫视路径预测的后门攻击

Diana Romero, Mutahar Ali, Momin Ahmad Khan, Habiba Farrukh, Fatima Anwar, Salma Elmalaki

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文首次研究了针对基于VLM的扫视路径预测的后门攻击，通过设计两种可变输出攻击方法，展示了如何在不同触发模式下绕过检测，验证了边缘部署系统的实际威胁。

Against the Monolithic Wireless World Model: Why NextG Needs Composable and Agentic Intelligence

反对单一无线世界模型：为什么NextG需要可组合和代理智能

Aladin Djuhera, Farhan Ahmed, Vlad C. Andrei, Swanand Ravindra Kadhe, Alecio Binotto, Haris Gacanin, Holger Boche

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文指出无线领域缺乏等同于LLM的数据基础，主张采用可组合和代理智能架构以实现可部署的AI原生网络。

Journal ref ICML 2026 Workshop on AI and ML for NextG

Conditional Normalizing Flows for Forward and Backward Joint State and Parameter Estimation

条件归一化流用于前向和后向联合状态与参数估计

Luke S. Lagunowich, Guoxiang Grayson Tong, Daniele E. Schiavazzi

机构 * Department of Computer Science and Engineering University of Notre Dame（计算机科学与工程系诺特达姆大学） ； Department of Pediatrics Stanford University（儿科系斯坦福大学） ； Department of Applied and Computational Mathematics and Statistics University of Notre Dame（应用与计算数学与统计系诺特达姆大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(abstract)

AI总结 针对非线性非高斯系统，提出基于条件归一化流的状态滤波方法，结合MLP、Transformer或Mamba-SSM生成条件嵌入，并引入最优传输动力学损失缓解过参数化，在自动驾驶和COVID-19联合估计中验证有效性。