视觉大模型 / VLM

EntropyPrune: Matrix Entropy Guided Visual Token Pruning for Multimodal Large Language Models

EntropyPrune: 基于矩阵熵的视觉令牌修剪用于多模态大语言模型

Yahong Wang, Juncheng Wu, Zhangkai Ni, Chengmei Yang, Yihang Liu, Longzhen Yang, Yuyin Zhou, Ying Wen, Lianghua He

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Eye Disease Prevention and Treatment Center（上海眼病预防与治疗中心） 纠错

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

AI总结 EntropyPrune通过矩阵熵指导的视觉令牌修剪方法，提升多模态大语言模型的推理效率和性能。

Catastrophic Forgetting Resilient One-Shot Incremental Federated Learning

抗灾难性遗忘的一次式联邦学习

Obaidullah Zaland, Zulfiqar Ahmad Khan, Monowar Bhuyan

机构 * Linköping University（利厄普大学） 纠错

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

AI总结 OSI-FL通过一次通信轮次生成类别特定嵌入并结合选择性样本保留技术，有效解决增量联邦学习中的通信开销和灾难性遗忘问题。

Comments Accepted for publication in the IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData) 2025

HiVAE: Hierarchical Latent Variables for Scalable Theory of Mind

HiVAE：用于可扩展理论之心的层次潜在变量

Nigel Doering, Rahath Malladi, Arshia Sangwan, David Danks, Tauhidur Rahman

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

AI总结 HiVAE通过层次化变分架构提升理论之心推理能力，解决现实时空领域中的心理状态推断问题，并提出自监督对齐策略以增强潜在表示的参照性。

Comments Accepted at the Workshop on Theory of Mind for AI (ToM4AI) at the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26), Singapore, 2026

CORAL: Correspondence Alignment for Improved Virtual Try-On

CORAL: 用于改进虚拟试衣的对应对齐

Jiyoung Kim, Youngjin Shin, Siyoon Jin, Dahyun Chung, Jisu Nam, Tongmin Kim, Jongjae Park, Hyeonwoo Kang, Seungryong Kim

机构 * NC AI Co., Ltd（NC AI公司） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CORAL通过引入基于DiT的框架，显式对齐查询-键匹配与外部对应关系，从而提升虚拟试衣中的人-服装对应精度和细节保留能力。

Comments 32 pages, 25 figures

QuPAINT: Physics-Aware Instruction Tuning Approach to Quantum Material Discovery

QuPAINT：一种面向量子材料发现的物理感知指令微调方法

Xuan-Bac Nguyen, Hoang-Quan Nguyen, Sankalp Pandey, Tim Faltermeier, Nicholas Borys, Hugh Churchill, Khoa Luu

机构 * CVIU Lab, University of Arkansas, USA（Arkansas大学计算机视觉实验室） ； University of Utah, USA（犹他大学） ； Department of Physics, University of Arkansas, USA（Arkansas大学物理系） 纠错

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

AI总结 QuPAINT通过物理感知指令微调方法，提升量子材料发现的多模态表征能力，建立标准化评估基准。

Comments Project page: https://uark-cviu.github.io/projects/qupaint/

Boosting Medical Visual Understanding From Multi-Granular Language Learning

通过多粒度语言学习提升医学视觉理解

Zihan Li, Yiqing Wang, Sina Farsiu, Paul Kinahan

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MGLL框架，通过多粒度语言学习提升医学影像的视觉理解能力，改进多标签和跨粒度对齐，提升下游任务性能。

Comments Accepted by ICLR 2026. 40 pages

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

MeGU: Machine-Guided Unlearning with Target Feature Disentanglement

MeGU：基于目标特征解耦的机器引导反学习

Haoyu Wang, Zhuo Huang, Xiaolong Wang, Bo Han, Zhiwei Lin, Tongliang Liu

机构 * School of Automation, Beijing Institute of Technology（自动化学院，北京理工大学） ； Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼人工智能中心，悉尼大学） ； Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University（计算机科学系，香港 Baptist 大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 MeGU通过目标特征解耦实现受控反学习，利用多模态大语言模型进行概念感知的重新对齐，以提升反学习效率和效果。