视觉大模型 / VLM

Vision-Language Models Align with Human Neural Representations in Concept Processing

视觉-语言模型在概念处理中与人类神经表征对齐

Anna Bavaresco, Marianne de Heer Kloots, Sandro Pezzelle, Raquel Fernández

机构 * Institute for Logic, Language and Computation University of Amsterdam（逻辑、语言与计算研究所 阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 本研究发现视觉-语言模型在概念处理中能与人类神经表征对齐，揭示了不同架构在脑部响应中的差异。

Comments Accepted to EACL 2026 main

Improving MoE Compute Efficiency by Composing Weight and Data Sparsity

通过组合权重和数据稀疏性提高MoE计算效率

Maciej Kilian, Oleg Mkrtchyan, Luke Zettlemoyer, Akshat Shrivastava, Armen Aghajanyan

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 通过结合权重和数据稀疏性，提高MoE计算效率，减少训练-推理不匹配，提升模型性能。

Multi-event Video-Text Retrieval

多事件视频-文本检索

Gengyuan Zhang, Jisen Ren, Jindong Gu, Volker Tresp

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出多事件视频-文本检索任务，设计Me-Retriever模型，通过关键事件表示和新损失函数提升视频-文本检索性能。

Comments [fixed typos in equations] accepted to ICCV2023 Poster; some figures are not supported when viewed online, please download the file and view locally

DTP: A Simple yet Effective Distracting Token Pruning Framework for Vision-Language Action Models

DTP: 一种简单而有效的干扰令牌修剪框架用于视觉-语言动作模型

Chenyang Li, Jieyuan Liu, Bin Li, Bo Gao, Yilin Yuan, Yangfan He, Yuchen Li, Jingqun Tang

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Beijing Institute of Graphic Communication（北京印刷学院） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Baidu Search（百度搜索） ； Bytedance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 DTP框架通过动态修剪干扰令牌提升视觉-语言动作模型的任务成功率，适用于多种新型VLA模型。