视觉大模型 / VLM

X-Aligner: Composed Visual Retrieval without the Bells and Whistles

X-Aligner：无需炫技的组合视觉检索

Yuqian Zheng, Mariana-Iuliana Georgescu

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Helmholtz Munich（亥姆霍兹慕尼黑） 纠错

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

AI总结 X-Aligner通过结合视觉和文本查询，提升视频检索性能，采用多阶段训练和交叉注意力模块实现更优的多模态表示对齐。

Comments 8 pages

LLM is Not All You Need: A Systematic Evaluation of ML vs. Foundation Models for text and image based Medical Classification

LLM并非万能：对ML与基础模型在文本和图像医学分类中的系统评估

Meet Raval, Tejul Pandit, Dhvani Upadhyay

机构 * University of Southern California Los Angeles, USA（美国南加州大学） ； Dhirubhani Ambani University Gandhinagar, India（印度达尔布哈尼·阿班尼大学） 纠错

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

AI总结 本文系统评估了ML与基础模型在医学分类中的表现，发现传统ML模型在多数任务中表现优异，而PEFT方法的效果依赖于适应策略。

Comments 9 pages, 5 figures, 3 tables, paper accepted in AAIML'26 conference

AuroraEdge-V-2B: A Faster And Stronger Edge Visual Large Language Model

AuroraEdge-V-2B: 一种更快更强大的边缘视觉大语言模型

Xiang Chen

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：InternVL(abstract)

AI总结 AuroraEdge-V-2B是一种为边缘部署设计的高性能视觉大语言模型，具有紧凑参数、高速推理和强大性能的特点。