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AI 大模型

视觉大模型 / VLM

视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。

2026-01-29 至 2026-01-29 共收录 5 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. 视觉问答 5 篇

2601.20705 2026-01-29 cs.CV cs.AI 62%

LEMON: How Well Do MLLMs Perform Temporal Multimodal Understanding on Instructional Videos?

LEMON:大型语言模型在教学视频中的时间多模态理解表现如何?

Zhuang Yu, Lei Shen, Jing Zhao, Shiliang Sun

专题命中 视觉问答 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 LEMON是一个针对教学视频的多模态理解评估基准,旨在评估大型语言模型在时间推理和跨模态整合方面的表现,揭示其在复杂教育内容中的性能差距。

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2512.23565 2026-01-29 cs.CV cs.AI 62%

RxnBench: A Multimodal Benchmark for Evaluating Large Language Models on Chemical Reaction Understanding from Scientific Literature

RxnBench: 一个用于评估大语言模型在科学文献中理解化学反应的多模态基准

Hanzheng Li, Xi Fang, Yixuan Li, Chaozheng Huang, Junjie Wang, Xi Wang, Hongzhe Bai, Bojun Hao, Shenyu Lin, Huiqi Liang, Linfeng Zhang, Guolin Ke

机构 * DP Technology(DP技术公司) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Tsinghua University(清华大学) Peking University(北京大学) New York University(纽约大学) Fudan University(复旦大学) Xiamen University(厦门大学) ShanghaiTech University(上海科技大学)

专题命中 视觉问答 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 RxnBench通过两个任务评估大语言模型在化学反应理解上的能力,揭示模型在深度化学逻辑和结构识别上的不足,强调需改进视觉编码和推理能力以推动AI化学发展。

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2601.20323 2026-01-29 cs.AI 57%

ECG-Agent: On-Device Tool-Calling Agent for ECG Multi-Turn Dialogue

ECG-Agent: 用于ECG多轮对话的设备端工具调用代理

Hyunseung Chung, Jungwoo Oh, Daeun Kyung, Jiho Kim, Yeonsu Kwon, Min-Gyu Kim, Edward Choi

机构 * KAIST(韩国科学技术院) Ajou University School of Medicine(全州大学医学院)

专题命中 视觉问答 :multimodal large language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 ECG-Agent是一种基于LLM的多轮ECG对话工具调用代理,通过ECG-MTD数据集实现了设备端高效且准确的ECG对话处理。

Comments Accepted to ICASSP 2026 (5 pages, 2 figures, 5 tables)

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2601.19225 2026-01-29 cs.CL cs.AI 57%

RPO-RAG: Aligning Small LLMs with Relation-aware Preference Optimization for Knowledge Graph Question Answering

RPO-RAG: 通过关系感知的偏好优化对齐小型LLM以实现知识图谱问答

Kaehyun Um, KyuHwan Yeom, Haerim Yang, Minyoung Choi, Hyeongjun Yang, Kyong-Ho Lee

机构 * Yonsei University(延世大学)

专题命中 视觉问答 :grounding(abstract);分类 cs.AI

AI总结 RPO-RAG通过关系感知的偏好优化和以答案为中心的提示设计,提升小型LLM在知识图谱问答中的推理能力,实现性能提升。

Comments Accepted at The Web Conference (WWW) 2026

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2505.19847 2026-01-29 cs.AI cs.DC 57%

DGRAG: Distributed Graph-based Retrieval-Augmented Generation in Edge-Cloud Systems

DGRAG:边缘-云计算系统中的分布式图驱动检索增强生成

Wenqing Zhou, Yuxuan Yan, Qianqian Yang

机构 * Zhejiang University(浙江大学)

专题命中 视觉问答 :grounding(abstract);分类 cs.AI

AI总结 DGRAG是一种面向边缘-云计算系统的分布式图驱动检索增强生成框架,通过边缘设备本地知识图和云端轻量级索引实现隐私保护和高效检索。

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