多模态大模型

CAPT: A Multi-task Continuous Autoregressive Transformer enabling Cross-dataset and Cross-species Transfer for Calcium Population Dynamics

CAPT：一种多任务连续自回归Transformer，实现钙群体动力学的跨数据集和跨物种转移

Xinhong Xu, Yimeng Zhang, Yuanlong Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对钙群体动力学模型跨数据集和物种推广难的问题，提出CAPT这一连续自回归群体Transformer，通过连续补丁令牌化策略建模，经多数据集实验验证，其在预测任务中性能优且能形成共享功能空间，为通用神经基础模型开辟新途径。

StructureClaw: Traceable LLM Agents and an Executable Benchmark for Structural Engineering Workflows

StructureClaw：用于结构工程工作流程的可追溯大语言模型智能体及可执行基准测试

Sizhong Qin, Yi Gu, Yao Jiang, Ao Cai, Changjian Zhou, Shaoxuan Shuai, Jiachang Wang, Tianhao Shen, Yueqiang Li, Xinhao Li, Li Zeng, Yueshi Chen, Dachen Gao, Genrong Xu, Wenjie Liao, Xinzheng Lu

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对结构工程请求评估中难以验证完整证据链的问题，提出StructureClaw及可执行基准测试StructureClaw-Bench，通过工件中心评估提高成功率，发现交互式和多模态评估的挑战，为评估改进结构工程智能体提供更严格基础。

Comments 21 pages, 9 figures

Branch-JEPA: Finite-Support Predictive Distributions for JEPA World Models

MoP-JEPA：用于随机JEPA世界模型的硬分配预测器混合架构

Zhi Song, Ximing Xing, Zhenchao Tang, hanbo Huang, Jiehui Huang, Weilong Yan, Tianxu Lv, Minghao Yang, Zhongzheng Niu, Bing He, Lusheng Wang, Jianhua Yao

机构 * City University of Hong Kong, China（香港城市大学） ； Tencent, China（腾讯） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对传统JEPA在随机环境下的状态坍缩问题，提出硬分配预测器混合的MoP-JEPA，可收敛到转移分布量化器，在OGBench测试中规划性能远超基线方案。

Quick on the Uptake: Eliciting Implicit Intents from Human Demonstrations for Personalized Mobile-Use Agents

快速响应：从人类演示中提取隐含意图以构建个性化移动使用代理

Zheng Wu, Heyuan Huang, Yanjia Yang, Yuanyi Song, Xingyu Lou, Weiwen Liu, Weinan Zhang, Jun Wang, Zhuosheng Zhang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出IFRAgent框架，通过分析显式和隐式意图流，提升移动代理对人类意图的对齐率和任务完成率。

SoM-1K: A Thousand-Problem Benchmark Dataset for Strength of Materials

SoM-1K：用于材料力学能力的千题基准数据集

Qixin Wan, Zilong Wang, Jingwen Zhou, Wanting Wang, Ziheng Geng, Jiachen Liu, Ran Cao, Lu Cheng

机构 * College of Civil Engineering, Hunan University（湖南大学土木工程学院） ； Department of Civil & Architectural Engineering, University of Miami（迈阿密大学土木与建筑工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Miami（迈阿密大学电气与计算机工程系） ； School of Architecture, University of Miami（迈阿密大学建筑学院） ； Department of Computer Science, University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究推出含1065道题的SoM-1K多模态基准，评估8种基础模型的材料力学能力，提出DoI提示策略，发现当前模型表现差，LLMs配DoI优于VLMs配图像，为工程AI提供基准并强调多模态推理需求。

EduPanel: A Three-Agent LLM Judge for Teaching Videos -- Reliability, Complementarity, and Human Trust Calibration

EduPanel：用于教学视频的三智能体大语言模型评判器——可靠性、互补性和人类信任校准

Jia-Kai Dong, Yi-Cheng Lin, Hung-yi Lee

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； NTU Artificial Intelligence Center of Research Excellence（NTU人工智能卓越研究中心） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对教学视频教学质量评估需求，提出基于评分标准、以学习者为条件的EduPanel大语言模型评判器，通过专门智能体分解评估，经多项分析实现高可靠性，能辅助教育评估，提高评分准确性且让专家可检测不可靠输出。

Comments 19 pages

Learning from Compressed CT: Feature Attention Style Transfer and Structured Factorized Projections for Resource-Efficient Medical Image Analysis

从压缩CT学习：用于资源高效医学图像分析的特征注意力风格迁移和结构化因子化投影

Shadid Yousuf, S. M. Mahbubur Rahman, Mohammed Imamul Hassan Bhuiyan

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology（电气电子工程系，孟加拉工程与技术大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出FAST和SFP方法，通过压缩CT体积进行胸腔异常检测，实现低资源部署和高效数据传输，实验表明CT-Lite在压缩输入下达到接近未压缩基线的AUROC性能。

Clinical Graph-Mediated Distillation for Unpaired MRI-to-CFI Hypertension Prediction

临床图介导的非配MRI到CFI高血压预测

Dillan Imans, Phuoc-Nguyen Bui, Duc-Tai Le, Hyunseung Choo

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Research Convergence Institute（研究融合院） ； Department of AI Systems Engineering（人工智能系统工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CGMD框架，通过构建临床相似性kNN图将MRI中的高血压知识迁移至视网膜模型，提升非配MRI-视网膜数据下的高血压预测性能。

Comments 10 pages, 2 figures, 2 tables. Under review at MICCAI 2026

An LMM for Precisely Grounding Elements in Documents

一种用于精确文档元素定位的大型多模态模型

Yijian Lu, Chuangxin Zhao, Kai Sun, Lei Hou, Ji Qi, Juanzi Li

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出PreciseDoc，一种通过合成数据与强化学习联合训练实现文档元素精确定位的大型多模态模型，显著提升文档理解与视觉定位精度。

Realizing Scaling Laws in Recommender Systems: A Foundation-Expert Paradigm for Hyperscale Model Deployment

在推荐系统中实现扩展定律：超大规模模型部署的基础-专家范式

Dai Li, Kevin Course, Wei Li, Hongwei Li, Jie Hua, Yiqi Chen, Zhao Zhu, Rui Jian, Xuan Cao, Bi Xue, Yu Shi, Jing Qian, Kai Ren, Matt Ma, Qunshu Zhang, Rui Li

机构 * Meta Platforms, Inc.（Meta平台公司） 纠错

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

AI总结 针对推荐系统中跨多界面部署基础模型的挑战，提出基础-专家范式，中央FM生成目标感知嵌入供特定界面专家模型使用，迁移率超现有方法，自2025年在Meta部署后实现线上指标提升。

The Computational Basis of Confidence in Large Language Models

大语言模型中置信度的计算基础

Dharshan Kumaran, Viorica Patraucean, Maks Ovsjanikov, Petar Veličković, Nathaniel Daw

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； École Polytechnique（巴黎综合理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型中置信度的计算基础，利用统计决策置信度框架，通过答案 - 对数差异测试其预测特征，结果表明在多种任务中答案对数可作潜在决策变量读出，为多模态语言模型置信度提供解释并统一研究框架。

Universality Reconsidered: Rethinking the Validation of Foundation Models for General-Purpose 3D Medical Segmentation

揭示通用3D医学分割中的模态差异与泛化幻觉

Yichi Zhang, Le Xue, Feiyang Xiao, Wenbo Zhang, Gang Feng, Chenguang Zheng, Yuan Qi, Yuan Cheng, Zixin Hu

机构 * Fudan University, Shanghai, China.（复旦大学） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science, Shanghai, China.（上海人工智能科学研究院） ； Shanghai Universal Medical Imaging Diagnostic Center, Shanghai, China.（上海通用医学影像诊断中心） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文通过UMD数据集揭示3D医学分割中模态差异与泛化幻觉问题，指出现有基础模型在实际应用中存在显著性能差异，需转向多模态训练以提升通用性。

Tears or Cheers? Benchmarking LLMs via Culturally Elicited Distinct Affective Responses

眼泪还是欢呼？通过文化诱发的差异情感反应基准测试LLMs

Chongyuan Dai, Yaling Shen, Zihan Gao, Jia Li, Yishun Jiang, Yaxiong Wang, Liu Liu, Zongyuan Ge, Jinpeng Hu

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出CEDAR基准，通过文化诱发的差异情感反应评估LLMs，揭示语言一致性和文化契合度之间的脱节，展示文化根植的情感理解仍是模型的重大挑战。

Comments ACL 2026 SAC Highlight

Pain in 3D: Generating Controllable Synthetic Faces for Automated Pain Assessment

3D 中的疼痛：生成用于自动疼痛评估的可控合成面部

Xin Lei Lin, Soroush Mehraban, Abhishek Moturu, Babak Taati

机构 * Vector Institute（向量研究所） ； KITE Research Institute（KITE研究机构） ； University Health Network（大学健康网络） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Department of Medical Imaging, University of Toronto（多伦多大学医学成像系） ； Institute of Biomedical Engineering, University of Toronto（多伦多大学生物医学工程研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对面部表情自动疼痛评估面临的数据稀缺等问题，提出3DPain数据集及三阶段框架合成多视图面部，还引入ViTPain框架，为可推广的自动疼痛评估建立了可控、多样且基于临床的基础。

Read or Ignore? A Unified Benchmark for Typographic-Attack Robustness and Text Recognition in Vision-Language Models

阅读还是忽略？视觉语言模型中排版攻击鲁棒性和文本识别的统一基准

Futa Waseda, Shojiro Yamabe, Daiki Shiono, Kento Sasaki, Tsubasa Takahashi

机构 * Turing Inc.（Turing公司） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学研究院） ； Tohoku University（东北大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究大型视觉语言模型排版攻击鲁棒性和文本识别问题，引入RIO-VQA任务及RIO-Bench基准，发现目标中心防御的权衡，提出数据驱动防御基线，提升模型在两方面的性能，凸显现有鲁棒性范围与现实需求的错位。

Comments Accepted at ECCV 2026. The project page is available at: https://turingmotors.github.io/rio-vqa/

An interactive enhanced driving dataset for autonomous driving

一种交互增强的自动驾驶数据集

Haojie Feng, Xinrui Zhang, Mengjie Tian, Peizhi Zhang, Zhuoren Li, Junpeng Huang, Xiurong Wang, Junfan Zhu, Jianzhou Wang, Dongxiao Yin, Lu Xiong

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出交互增强驾驶数据集，通过生成合成视频实现多模态对齐，用于评估和优化自动驾驶模型的推理能力。

Comments Accepted for publication in Scientific Data

Can We Trust Item Response Theory for AI Evaluation?

我们能信任项目反应理论进行人工智能评估吗？

Han Jiang, Sunbeom Kwon, Jinwen Luo, Ziang Xiao, Susu Zhang

机构 * Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨项目反应理论（IRT）用于人工智能评估的可靠性，利用六个大语言模型基准模拟响应矩阵，比较四种估计工具，评估IRT在多方面的表现，发现经典估计器在大型基准中可能不可行，可扩展估计器在特定模型集下可能产生不可靠推断。

On the Role of Depth in Surgical Vision Foundation Models: An Empirical Study of RGB-D Pre-training

在手术视觉基础模型中深度的作用：一项关于RGB-D预训练的实证研究

John J. Han, Adam Schmidt, Muhammad Abdullah Jamal, Chinedu Nwoye, Anita Rau, Jie Ying Wu, Omid Mohareri

机构 * Vanderbilt University（范德比尔大学） ； Intuitive Surgical Inc.（Intuitive Surgical公司） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究通过比较不同预训练方法，发现几何感知的多模态预训练能显著提升手术视觉模型的性能，且无需改变推理架构。

Comments Inaccurate findings

PASs-MoE: Mitigating Misaligned Co-drift among Router and Experts via Pathway Activation Subspaces for Continual Learning

PASs-MoE：通过路径激活子空间减轻路由器与专家之间的错位协同漂移以进行持续学习

Zhiyan Hou, Haiyun Guo, Haokai Ma, Yandu Sun, Yonghui Yang, Jinqiao Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Southeast University, Nanjing, China（南京东南大学） ； Wuhan AI Research, Wuhan, China（武汉人工智能研究院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究持续指令调整中多模态大语言模型的问题，提出基于路径激活子空间的固定容量PASs - MoE - LoRA方法，含PAS引导的重新加权和PAS感知的秩稳定，实验表明该方法在准确性和抗遗忘性上优于基线和变体且不增参数。

Comments Published in the Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026), Volume 1: Long Papers. 14 pages. Code is available at https://github.com/yueluoshuangtian/PASs-MoE

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 31959--31972, San Diego, California, United States, July 2026. Association for Computational Linguistics

Perception-Aligned AI Outputs: End-to-End Visual Prediction for Uncertainty Communication in Clinical Decision-Making

感知对齐的人工智能输出：临床决策中用于不确定性通信的端到端视觉预测

Mohammad Eslami, Solale Tabarestani, Saber Kazeminasab, Ehsan Adeli, Glyn Elwyn, Tobias Elze, Mengyu Wang, Nazlee Zebardast, Lucia Sobrin, Nassir Navab, Daniel Shu Wei Ting, Malek Adjouadi

机构 * Harvard Ophthalmology AI Lab（哈佛眼科人工智能实验室） ； Schepens Eye Research Institute of Massachusetts Eye and Ear（马萨诸塞眼耳医院施佩恩眼科研究所） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Center for Advanced Technology and Education（先进教育技术中心） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Dartmouth Institute for Health Policy and Clinical Practice（达特茅斯健康政策与临床实践研究所） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Computer Aided Medical Procedures（医学辅助程序） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Singapore Eye Research Institute（新加坡眼科研究所） ； Singapore National Eye Centre（新加坡国家眼科中心） ； Department of Ophthalmology, Byers Eye Institute, Stanford University（眼科部门，比尔斯眼科研究所，斯坦福大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对医疗保健中可解释人工智能的问题，提出以人为本的机器学习可视化学习框架VL4ML，通过直观视觉表示传达模型预测与不确定性，经多临床任务验证及评估，结果显示其能有效支持临床决策，具有广泛可及性。

NeSy-Route: A Neuro-Symbolic Benchmark for Constrained Route Planning in Remote Sensing

NeSy-Route：一种用于遥感约束路径规划的神经符号基准

Ming Yang, Zhi Zhou, Shi-Yu Tian, Kun-Yang Yu, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） ； School of Artifical Intelligence, Nanjing University, China（人工智能学院，南京大学） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（智能科学与技术学院，南京大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 NeSy-Route是一个大规模神经符号基准，用于评估遥感中的约束路径规划能力，通过自动化数据生成框架和三级评估协议，全面测试多模态大语言模型的感知、推理和规划能力。

Comments Accepted by ECCV2026

1D-Bench: A Benchmark for Iterative UI Code Generation with Visual Feedback in Real-World

1D-Bench: 一个用于具有实时反馈的现实世界迭代UI代码生成的基准

Qiao Xu, Yipeng Yu, Chengxiao Feng, Xu Liu

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 1D-Bench通过现实电商工作流提供迭代UI代码生成基准，测试模型在中间表示缺陷下的鲁棒性，实验表明迭代编辑能提升渲染成功率和视觉相似性。

Benchmarking Nighttime Traffic Sign Recognition with Illumination-Adaptive Detection and Semantic Attribute Reasoning

在低光照条件下学习：用于交通标志识别的数据集和算法

Aditya Mishra, Akshay Agarwal, Haroon Lone

机构 * IISER Bhopal（印度比哈尔州国际研究学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出INTSD数据集和LENS-Net算法，解决夜间交通标志识别中的低光照和干扰问题，通过大规模数据和先进模型验证了夜间识别的挑战与方法。

Long-Horizon-Terminal-Bench: Testing the Limits of Agents on Long-Horizon Terminal Tasks with Dense Reward-Based Grading

长视野终端基准测试：使用基于密集奖励的评分方式测试智能体在长视野终端任务中的极限

Zongxia Li, Zhongzhi Li, Yucheng Shi, Ruhan Wang, Junyao Yang, Zhichao Liu, Xiyang Wu, Anhao Li, Yue Yu, Ninghao Liu, Lichao Sun, Haotao Mi, Leowei Liang

机构 * Tencent（腾讯） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； Indiana University（印第安纳大学） ； Lehigh University（里海大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对现有终端基准测试局限，引入长视野终端基准测试（Long-Horizon-Terminal-Bench），含46个长视野任务。通过分解为分级子任务提供密集中间奖励，评估15个前沿模型，揭示改进空间，分析失败模式，发布该基准测试助力长视野终端智能体发展。

Comments 17 pages

Reliability-Aware CT-MRI Registration: A Quality Engineering Framework with Stability Analysis and Risk Classification

可靠性感知的CT-MRI配准：一个具有稳定性分析和风险分类的质量工程框架

Nisreen Albzour

机构 * School of Systems Science and Industrial Engineering, Binghamton University（宾夕法尼亚大学系统科学与工业工程学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出可靠性感知框架，通过数据学习阈值将配准质量转化为风险类别，用多种指标评估可靠性，经训练阈值用于测试患者，表明仿射配准更优，可靠性过滤配准可改善对齐，还做了多方面分析。

BiomechGPT: Extending Motion-Language Models to Clinical Motion Understanding

BiomechGPT：将运动-语言模型扩展到临床运动理解

Ruize Yang, Ann Kennedy, R. James Cotton

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究探索多模态运动-语言模型BiomechGPT能否回答临床运动相关问题。通过收集数据、设计跨格式令牌化器构建多模态数据集来训练模型，其在临床相关任务中性能良好，为临床和研究人员交互生物力学数据提供新途径。

Comments Project page: https://intelligentsensingandrehabilitation.github.io/BiomechGPT/

Machine Learning for Network Attacks Classification and Statistical Evaluation of Adversarial Learning Methodologies for Synthetic Data Generation

基于机器学习的网络攻击分类及对抗学习方法在合成数据生成中的统计评估

Iakovos-Christos Zarkadis, Christos Douligeris

机构 * University of Piraeus（希腊比雷埃乌斯大学） ； Dept. of Informatics（信息学院） 纠错

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

AI总结 本文通过统一多模态NIDS数据集，利用机器学习算法和对抗学习生成合成数据，评估其真实性、效用和隐私性，为入侵检测提供稳定模型。

Comments Accepted at IEEE ISCC 2026, Portugal

Omni-RRM: Advancing Omni Reward Modeling via Automatic Rubric-Grounded Preference Synthesis

Omni-RRM：通过基于自动评分标准的偏好合成推进全模态奖励建模

Zicheng Kong, Dehua Ma, Zhenbo Xu, Alven Yang, Yiwei Ru, Haoran Wang, Zixuan Zhou, Fuqing Bie, Liuyu Xiang, Huijia Wu, Jian Zhao, Zhaofeng He

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究所） ； ShiFang Technology Inc.（ShiFang科技公司） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对多模态大语言模型对齐难题，提出全模态基于评分标准的奖励模型Omni-RRM。通过自动评分标准偏好合成构建数据集，用特定训练方案提升奖励辨别力，在多模态基准测试中达最优精度，还能指导选择与迁移，提升模型对齐能力。

Comments ECCV 2026

Three-Step Nav: A Hierarchical Global-Local Planner for Zero-Shot Vision-and-Language Navigation

三步导航：一种用于零样本视觉-语言导航的分层全局-局部规划器

Wanrong Zheng, Yunhao Ge, Laurent Itti

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出三步导航方法，通过全局-局部分层规划解决零样本视觉-语言导航中的漂移和低成功率问题，无需梯度更新或微调，实现最先进的性能。

Comments Accepted to AISTATS 2026. Code: https://github.com/ZoeyZheng0/3-step-Nav

Journal ref Proceedings of the 29th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2026

CORA: Generalizable coronary artery disease assessment and risk stratification from coronary CT angiography using pathology-centric representation learning

CORA：一种由病理合成驱动的冠状动脉CT血管造影分析和MACE风险评估基础模型

Jinkui Hao, Gorkem Durak, Halil Ertugrul Aktas, Ulas Bagci, Bradley D. Allen, Nilay S. Shah, Bo Zhou

机构 * Department of Radiology, Northwestern University（西北大学放射学系） ； Department of Biomedical Engineering, Northwestern University（西北大学生物医学工程系） ； Department of Cardiology, Northwestern University（西北大学心脏病学系） ； Department of Preventive Medicine, Northwestern University（西北大学预防医学系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CORA通过病理合成驱动的自监督框架，直接从体积CT血管造影数据中学习，提升冠状动脉疾病分析和MACE风险评估性能，实现29%的性能提升。

Comments Code is available at: https://github.com/Advanced-AI-in-Medicine-and-Physics-Lab/CORA