视觉大模型 / VLM

MMSRARec: Summarization and Retrieval Augumented Sequential Recommendation Based on Multimodal Large Language Model

MMSRARec: 基于多模态大语言模型的摘要与检索增强的序列推荐

Haoyu Wang, Yitong Wang, Jining Wang

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(title,abstract)；MLLM(abstract)

AI总结 本文提出MMSRARec，基于多模态大语言模型，通过摘要与检索增强序列推荐，提升推荐性能、可解释性与计算效率。

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Input-Adaptive Visual Preprocessing for Efficient Fast Vision-Language Model Inference

面向高效视觉语言模型推理的输入自适应视觉预处理

Putu Indah Githa Cahyani, Komang David Dananjaya Suartana, Novanto Yudistira

机构 * Faculty of Computer Science, University of Brawijaya（计算机科学学院，布拉维亚大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出一种自适应视觉预处理方法，通过动态调整输入分辨率和空间覆盖，显著提升视觉语言模型的推理效率。

Revisiting the Learning Objectives of Vision-Language Reward Models

重新审视视觉-语言奖励模型的学习目标

Simon Roy, Samuel Barbeau, Giovanni Beltrame, Christian Desrosiers, Nicolas Thome

机构 * Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； École de Technologie Supérieure（高级技术学院） ； Sorbonne Université（索邦大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文通过统一框架评估了基于VLM的奖励模型，发现简单三元组损失在性能上优于现有方法，表明改进可能源于数据和架构差异。

Comments Published as an extended abstract at World Modeling Workshop 2026