多模态大模型

Integral Field Unit Spectroscopy with One Fiber

单光纤积分场单元光谱学

Zehao Peng, Biprateep Dey, Chris J. Maddison, Joshua S. Speagle

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种多模态概率基础模型，利用掩码自编码器从宽带图像预测星系任意空间位置的高分辨率光谱，无需IFU训练数据，性能与监督基线相当。

Comments Accepted for Conference on Physics and AI at Stanford University (PAI 2026)

FMplex: Model Virtualization for Serving Extensible Foundation Models

FMplex: 用于服务可扩展基础模型的模型虚拟化

Hetvi Shastri, Pragya Sharma, Walid A. Hanafy, David Irwin, Mani Srivastava, Prashant Shenoy

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出FMplex系统，通过将基础模型作为虚拟化层实现多任务共享，结合批感知公平队列调度器，在7个基础模型和92个下游任务上降低延迟达80%，提升任务容量6倍。

GraspFoM: Towards Reconstruction-Driven Robotic Grasping with 3D Foundation Priors

GraspFoM：基于3D基础先验的重建驱动机器人抓取

Dongli Wu, Xiaobao Wei, Hao Wang, Qiaochu Dong, Ying Li, Qingpo Wuwu, Ming Lu, Wufan Zhao

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出GraspFoM框架，利用3D基础先验（SAM3D）构建共享3D物体潜变量，联合优化重建与抓取姿态预测，通过锚点初始化的截断姿态推理扩散器生成连续多模态抓取，实现高保真重建与最优抓取。

How Deep Are Deep GPs, Really? A Sharp Threshold and a Non-Gaussian Limit for Compositional GPs

深度高斯过程到底有多深？组合高斯过程的尖锐阈值与非高斯极限

Mark Kozdoba, Shie Mannor

机构 * Technion, IIT（以色列理工学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了深度高斯过程先验在深度增长时的极限行为，识别出RBF核带宽的尖锐阈值，低于该阈值时先验收敛到非退化非高斯分布，具有非零坐标依赖。

What neurosurgeons need to see: synthetic intra-operative MRI from ultrasound for brain-shift compensation in brain tumour surgery

神经外科医生需要看到的：用于脑肿瘤手术中脑移位补偿的超声合成术中MRI

Santiago Cepeda, Olga Esteban-Sinovas, Ignacio Arrese, Rosario Sarabia

机构 * Department of Neurosurgery, Neurovascular Unit, Río Hortega University Hospital, Valladolid, Spain（西班牙巴利亚多利德里奥·奥尔特加大学医院神经外科神经血管科） ； Specialized Group in Biomedical Imaging and Computational Analysis (GEIBAC), Instituto de Investigación Biosanitaria de Valladolid (IBioVALL), Valladolid, Spain（西班牙巴利亚多利德生物医学研究与计算分析专业组(GEIBAC)，巴利亚多利德生物健康研究所(IBioVALL)） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种端到端流水线，通过融合术前MRI、术中超声生成的合成MRI及锚定该合成图像的可变形配准，生成术前成像空间中的全脑MRI体积，以补偿脑移位，为神经导航提供类似MRI的术中视野更新。

SAE-Xplainers: Rule-Based Feature Interpretation for Extreme Earth Events

SAE-Xplainers：面向极端地球事件的基于规则的特征解释器

Hugo Porta, Emanuele Dalsasso, Chang Xu, Theo Gnassounou, Devis Tuia

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 针对极端地球事件分析中SAE模型可解释性不足的问题，提出基于地理位置调制输入的SAE及规则型SAE-Xplainers集成模型，在火灾预测等三类任务上验证了其性能与解释能力。

Comments 22 pages, 16 Figures, Under Review. A non-archival 2-page version was accepted as an oral presentation at Climate Informatics 2026 (Extended Abstract ID 66, https://github.com/freddy0218/ClimateInformatics2026/tree/main), and a non-archival 4-page version was accepted as an oral presentation at the AICC Workshop at ECCV 2026

Coulomb blockade-like transport and enhanced memory in organic transistors embedded with sub-nm Pt nanoparticles for neuromorphic computing

用于神经形态计算的嵌入亚纳米铂纳米颗粒（PtNPs）的有机晶体管中类库 block 输运与增强型存储

Arash Ghobadi, Thomas B. Kallaos, Abhi Abhijeet, Stephen C. Klue, Joseph C. Mathai, Carsten A. Ullrich, Shubhra Gangopadhyay, Suchismita Guha

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本研究开发嵌入亚纳米PtNPs的有机晶体管，利用类库 block 输运实现大存储窗口，兼具长短时程可塑性，为神经形态计算中STP的实现提供新路径。

Comments 19 pages, 4 figures plus supplemental information (7 pages, 8 figures)

Using Spacing to Detect Multi-Modality

利用间距检测多模态

Greg Kreider

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出利用间距特征检测多模态的方法，开发了含参数模型、游程分析等的检验方法，结合变点检测器定位间距变化，通过示例验证并总结了总体性能。

Comments 28 pages, 5 figures

Fair Multi-View Determinantal Coresets via Adaptive NEPv

基于自适应NEPv的公平多视图行列式核心集

Richard Yi Da Xu

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 该研究针对多视图子集选择的公平性问题，提出基于自适应NEPv的公平多视图行列式核心集方法，推导自适应SCF求解器并通过实验验证，为商标管理等场景提供了多视图多样性选择方案。

Quantification and Decomposition of Uncertainty Using Sliced-Normal Distribution: With Applications to NASA Data

基于切片正态分布的不确定性量化与分解：在NASA数据中的应用

Arindam RoyChowdhury, Luis G. Crespo, Henry Lam

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文改进了切片正态（SN）分布框架，将其参数估计转化为凸优化问题，明确其表达能力并提出高维拟合流程，在NASA失速飞行数据上验证了该方法可捕捉非线性依赖模式。

Contours-Seeking Proposal Density Particle Filter and Resilient Terrain-Referenced Navigation

轮廓搜索提议密度粒子滤波与弹性地形基准导航

Junwoo Park, Hyochoong Bang

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 针对粒子滤波退化问题，提出含高斯混合随机强迫机制的轮廓搜索采样策略，经实验验证可降低权重方差、提升有效样本量，在恶劣场景下仍能可靠运行。

Comments 17 pages. Author's accepted version. Published in IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems

Journal ref IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 61, no. 6, pp. 15627-15641, Dec. 2025

ViHaTeleop: A Low-Cost, Lightweight Visual-Haptic Teleoperation System for Dexterous Manipulation Learning

ViHaTeleop：一种用于灵巧操作学习的低成本轻量型视觉-触觉遥操作系统

Fucai Zhu, Yanhou Lai, Paul Maestre, Koichi Hashimoto

机构 * Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（东北大学信息科学研究生院） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 ViHaTeleop是一款低成本轻量型视觉-触觉遥操作系统，结合SLAM、相机跟踪与LRA反馈，经实验验证其可提升接触关键任务的操作成功率与主观体验，支持从演示到策略训练的完整流程。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 8 pages

Guaranteed Adaptive Modality Acquisition: When the Policy Chooses Its Own Calibration Group

带保证的自适应模态获取：策略选择自身校准组时

Melika Baghi

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 该研究针对自适应模态获取中策略诱导分组破坏条件校准假设的问题，提出RouteCert方法，在临床心电图任务及掩码多模态基准上实现了高回答比例与低分歧率的良好性能。

Comments 23 pages, 4 figures, 14 tables. Includes appendix with full proofs and additional experiments

Random close packing at extreme size ratios with an Adam-based inflation protocol

基于Adam优化膨胀协议的极端尺寸比下的随机密堆积

Kenneth Desmond

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 该研究提出基于Adam优化器的\texttt{rcpgenerator}代码，实现极端尺寸比下的高维密堆积生成，性能优于传统方法，结果与实验及理论预测吻合。

Comments 11 pages, 10 figures, 3 tables, Code: https://github.com/KD-physics/RCPGenerator; data archived at Zenodo, doi:10.5281/zenodo.21435447

Sensing in Low-altitude Wireless Networks: Systems, Techniques, and Developments

低空空域无线网络中的感知：系统、技术与发展

Zihao Tao, Yiming Zhao, Hongtao Zhao, Zijun Gong, Ying Cui

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文针对低空空域无线网络（LAWN）的感知需求，系统综述其系统框架、核心技术与未来方向，还给出多模态感知案例，提供更全面针对性的LAWN感知综述。

Comments 7 pages, 2 figures

TideRL: Boosting Agentic RL Goodput with Readiness-Aware Scheduling

TideRL：通过就绪感知调度提升智能体强化学习的有效吞吐量

Yanyu Ren, Xizheng Wang, Xiao Liu, Bowen Lv, Hanchen Zhang, Shudan Zhang, Hanyu Lai, Shuai Wang, Li Chen, Dan Li, Jie Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 TideRL是一种就绪感知弹性RL系统，通过CTB、RA²P和ERS技术，在多轮智能体工作负载上大幅提升RL训练有效吞吐量，同时优化KV缓存命中率、训练时间和等待时间。

Structural, Optical and Magnetic Properties of Superparamagnetic Fe3O4@TiO2 and Fe3O4@SiO2@TiO2 CoreShell Nanostructures

超顺磁性Fe3O4@TiO2和Fe3O4@SiO2@TiO2核壳纳米结构的结构、光学与磁学性质

Wagner Henrique Gamas, Rosana R. Rangela, Grecia Alejandra Gomez-Iriarteb, Sergio Seabra. Pablo, L. Bernardo

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本研究合成并表征Fe3O4@TiO2和Fe3O4@SiO2@TiO2核壳纳米结构，通过多种表征手段分析其性质，证实该类结构可作为多模态癌症治疗的多功能平台，具备MRI、磁热疗及光疗等应用潜力。

Tabular foundation models for the estimation of probabilistic quasar photometric redshifts in S-PLUS

用于S-PLUS中类星体概率测光红移估计的表格基础模型

Raquel R. Valença, Lilianne Nakazono, Rafael Izbicki, Marco Henrique de Almeida Inácio, Bruno Marcondes e Resende, Maycon Jorge Deláqua da Silva, Kiana Coimbra Buin Lins, Natanael M. Cardoso, Claudia Mendes de Oliveira

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本研究以S-PLUS DR6类星体为对象，对比表格基础模型与8种基线模型，发现TabPFN 2.5在概率测光红移估计中表现最优，尤其适用于小训练集或协变量偏移场景。

Comments 28 pages, 10 figures, 6 tables. Submitted to the AAS Journals

Closing the loop in learning with missing data

缺失数据学习中的闭环构建

Dimitrios Pylorof, Humberto E. Garcia

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 该研究针对训练数据缺失的机器学习问题，从动力系统视角推导了具有李雅普诺夫稳定性的自适应学习机制，在多模态场景中验证了其能提升学习一致性与稳定性的效果。

Hybrid Probabilistic Zonotopes for Identifiable and Refinable Predictive Uncertainty

用于可识别和可细化预测不确定性的混合概率 zonotope

Zhen Zhang, Amr Alanwar

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 该研究提出混合概率 zonotope（HProbZ）作为神经网络预测头，分离三种不确定性来源，可细化多步预测分布，具备独特结构特性，在基准测试中优于同编码器混合基线。

A space of inference spaces in the space sciences - Parametric Bayesian inference in astronomy, cosmology and particle physics

空间科学中的推理空间空间——天文学、宇宙学与粒子物理中的参数贝叶斯推理

Johannes Buchner

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文通过7个维度表征推理问题的参数空间，以天文学等领域的参数贝叶斯推理样本为基础，将整理后的推理问题样本作为新采样器的标准测试平台，并提供Docker计算镜像保障可复现性与易用性。

Comments paper in prep

Stylometric Defenses Against Author Impersonation in Software Repositories

针对软件仓库中作者冒充的风格计量防御

Leonid Ravich, Michael Fire

专题命中 其他多模态 ：cross-modal(abstract)

AI总结 本研究提出基于跨模态Transformer的补丁级风格计量防御，结合流式异常检测器，在真实供应链事件中高效检测软件仓库的作者冒充行为。

LLM-Assisted Coalition Formation for Cooperative Perception in Autonomous Driving

大语言模型辅助的自动驾驶协同感知联盟形成

Ahmad Sarlak, Hao Wang, Rahul Amin, Abolfazl Razi

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 该研究针对现有协同感知方法未优化车辆选择的问题，提出LLM辅助的联盟形成框架，结合DPP与ADMM优化，在OPV2V等数据集上实现更优性能与网络效率。

Comments Accepted for presentation at IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2026), Cognitive Radio and AI-Enabled Networks Symposium

Revealing Intrinsic Anisotropy of Collective Magnetic Excitations in Twinned Crystals of a Kitaev-Heisenberg Quantum Magnet

揭示Kitaev-Heisenberg量子磁体孪晶中集体磁激发的本征各向异性

Naipeng Zhang, Nikolai Simonov, Mykhaylo Ozerov, Sumedh Rathi, Nolan Heffner, Sara Huszar, Long Chen, Haidong Zhou, Guangxin Ni, Chaebin Kim, Martin Mourigal, Stephen M. Winter, Zhigang Jiang, Dmitry Smirnov

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本研究结合多模态光学探针，分离Kitaev-Heisenberg量子磁体Na₃Co₂SbO₆孪晶的单畴磁振子响应，揭示其本征二重面内磁振子各向异性，建立通用的多畴量子磁体自旋动力学研究框架。

AGN Reverberation Mapping with LITMUS: Fundamental Limits on lag Recovery Rates

基于LITMUS的活动星系核反响映射：滞后恢复率的基本极限

Hugh McDougall, Tamara M. Davis, Benjamin J. S. Pope, Paul Martini, Zhefu Yu, Chris Lidman, Geraint F. Lewis

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本研究开发了新的滞后测量包LITMUS，利用贝叶斯证据识别假阳性滞后，分析OzDES样本发现以往RM研究高估了滞后置信度，不同发射线的AGN反响百分比存在显著差异。

Comments 32 Pages, 21 Figures

Differentially Private Nonparametric Modal Learning with Applications to Regression and Clustering

差分隐私非参数模态学习及其在回归与聚类中的应用

Arkajyoti Bhattacharjee, Arnab Auddy

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 该研究提出差分隐私非参数模态学习方法DP-GRAMS，实现多峰分布密度模态的高概率恢复，扩展出DP-PMS回归与DP-GRAMS-C聚类方法，在合成及真实数据上展现良好隐私-效用权衡。

Optical and acoustic ground effects simulations from terminal defense asteroid disruption via the PI method

利用PI方法进行终端防御小行星破碎产生的光学与声学地面效应模拟

Brin Bailey, Alexander N. Cohen, Philip Lubin, Darrel K. Robertson, Mark Boslough, Sasha Egan, Elizabeth A. Silber, Dharv Patel

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 该研究通过模拟验证，NASA的PI方法可在数小时至数年预警内破碎小行星，将2023 PDC这类威胁破碎为100万个碎片时，能大幅降低地面光学与声学效应，实现行星防御。

Journal ref Acta Astronautica (2024), vol. 221, pp. 230-239

Materials Behavior as Mechanism Ensembles: A Probabilistic Framework for Emergent Behaviors

材料行为作为机制集合：一种涌现行为的概率框架

Brad L. Boyce, Mitchell A. Wood, Krishna Garikipati, Andreas E. Robertson, Jeffrey Larson, Ishan Srivastava, Bert Debusschere, Saaketh Desai, Prasad Iyer, Pieterjan Robbe, Mathew Cherukara, Todd Munson, Ming Du, Trupti Mohanty, David J. Gardner, Laurent Capolungo, Benjamin A. Jasperson, Jingye Tan, Rémi Dingreville

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 本文提出将材料行为视为机制集合的概率框架，以概率方式连接机制激活等与宏观可观测量，可应用于金属疲劳等系统，助力提前识别涌现行为的有利条件。

The Model in the Middle: Toward AI-Native Real-Time Communication

中间的模型：迈向人工智能原生实时通信

Ziqian Liu, Minghao Li, Yiming Qiu

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究迈向人工智能原生实时通信，提出将模型视为有状态计算中间盒的新观点，探索网络感知推理调度等三个跨阶段协调机会，构建Conflux验证，结果显示在网络退化时响应延迟等有改善，呼吁建立相关实时通信堆栈。

Guiding Posterior Exploration with Optimizer-Derived Geometry

用优化器派生几何引导后验探索

Moritz Schlager, Emanuel Sommer, Thomas Möllenhoff, David Rügamer

机构 * TUM（慕尼黑工业大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； RIKEN AIP（理化学研究所先进智能项目中心） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究贝叶斯神经网络不确定性量化中高维多峰后验分布探索的计算成本问题，提出基于优化器派生几何的预处理采样策略，可减少采样预热阶段，提升性能与稳定性，且无额外计算成本，经多数据集和架构验证。

Comments Accepted for presentation at the OPTIMAL Workshop at AISTATS 2026