视觉大模型 / VLM

Can Vision Language Models Be Adaptive in Mathematics Education? A Learner Model-based Rubric Study

视觉语言模型在数学教育中能否具备适应性？一种基于学习者模型的评分研究

Jie Gao, Yongan Yu, Junzhu Su, Yiran Lin, Adam K. Dube, Jackie Chi Kit Cheung

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能 chair） 纠错

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

AI总结 本文探讨视觉语言模型在数学教育中的适应性，提出基于学习者模型的评分框架，评估模型在认知、动机和复杂度方面的适应性，并发现现有模型在有限学习者信息下难以产生一致的指导响应。

Cluster-Aware Neural Collapse Prompt Tuning for Long-Tailed Generalization of Vision-Language Models

面向长尾泛化的眼视觉-语言模型集群感知神经崩溃提示微调

Boyang Guo, Liang Li, Lin Peng, Yuhan Gao, Xichun Sheng, Chenggang Yan

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Macao Polytechnic University（澳门理工学院） ； Zhejiang Provincial Key Laboratory of Low Altitude Ubiquitous Networking Technology, HDU（浙江省低空 ubiquitous 网络技术重点实验室，HDU） 纠错

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

AI总结 本文提出集群感知神经崩溃提示微调方法，通过优化提示微调视觉-语言模型的长尾类判别能力，提升模型在类别不平衡数据集上的泛化性能。

MotionBench: Benchmarking and Improving Fine-grained Video Motion Understanding for Vision Language Models

MotionBench: 视觉语言模型视频细粒度运动理解的基准测试与改进

Wenyi Hong, Yean Cheng, Zhuoyi Yang, Weihan Wang, Lefan Wang, Xiaotao Gu, Shiyu Huang, Yuxiao Dong, Jie Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhipu AI（智谱AI） 纠错

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

AI总结 MotionBench针对视觉语言模型在细粒度视频运动理解方面的不足，提出综合评估基准，通过六类运动导向问题类型评估模型运动层面感知能力，并提出Through-Encoder融合方法提升模型对有限序列长度内细粒度运动的感知。

Comments 20 pages

Are vision-language models ready to zero-shot replace supervised classification models in agriculture?

视觉语言模型是否准备好在农业中零样本取代监督分类模型？

Earl Ranario, Mason J. Earles

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 本文评估了视觉语言模型在农业图像分类中的性能，发现零样本模型在多数任务中表现逊于监督模型，但通过提示策略可提升效果，表明需结合特定接口和评估策略以提升应用潜力。

AVA: Attentive VLM Agent for Mastering StarCraft II

AVA：面向星际2的注意力视觉语言代理

Weiyu Ma, Yuqian Fu, Zecheng Zhang, Bernard Ghanem, Guohao Li

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 AVA提出一个支持多智能体强化学习和视觉语言模型的星际2基准，通过RGB图像、自然语言观察和结构化状态信息，比较训练和零样本方法在21种场景中的表现，揭示训练效率、性能上限、可解释性和部署成本的权衡。

Comments Accepted by ACL 2026

Generative Giants, Retrieval Weaklings: Why do Multimodal Large Language Models Fail at Multimodal Retrieval?

生成巨人，检索弱者：为何多模态大语言模型在多模态检索中表现不佳？

Hengyi Feng, Zeang Sheng, Meiyi Qiang, Yang Li, Wentao Zhang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Tencent Inc（腾讯公司） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

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

AI总结 研究揭示多模态大语言模型在多模态检索中表现不佳的原因，通过稀疏自编码器分析发现其表示空间主要由文本语义构成，视觉语义不足，导致检索性能下降，提出ReAlign方法提升检索效果。

Fine-tuning a vision-language model for fracture-surface morphology recognition

对骨折表面形貌识别进行视觉-语言模型的微调

Quanliang Liu, Jungtaek Kim, Kangwook Lee, Hyunseok Oh

机构 * Department of Materials Science & Engineering, University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校材料科学与工程系） ； Department of Electrical & Computer Engineering, University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校电气与计算机工程系） ； KRAFTON ； Ludo Robotics 纠错

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

AI总结 本文通过微调开源视觉-语言模型，利用定制化的13168张骨折表面图像数据集，提升了对骨折表面形貌的识别能力，展示了在材料表征中的应用潜力。

DRIFT: Transferring Reasoning Priors for Efficient MLLM Fine-Tuning

DRIFT：用于高效MLLM微调的推理先验转移

Chao Huang, Zeliang Zhang, Jiang Liu, Ximeng Sun, Jialian Wu, Xiaodong Yu, Ze Wang, Chenliang Xu, Emad Barsoum, Zicheng Liu

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； AMD 纠错

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

AI总结 DRIFT通过在梯度空间中转移推理知识，实现高效稳定的多模态推理迁移，优于传统方法并在数据和计算上更高效。

Comments ACL 2026 camera-ready; Project Page: https://wikichao.github.io/DRIFT/

S2H-DPO: Hardness-Aware Preference Optimization for Vision-Language Models

S2H-DPO：面向视觉-语言模型的硬度感知偏好优化

Nitish Shukla, Surgan Jandial, Arun Ross

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出S2H-DPO框架，通过三级层次推理构建多图象偏好数据，提升多图象推理性能，同时保持单图象推理能力，推动视觉偏好对齐的前沿发展。

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026

Towards Joint Quantization and Token Pruning of Vision-Language Models

面向视觉-语言模型的联合量化与令牌剪枝

Xinqing Li, Xin He, Xindong Zhang, Ming-Ming Cheng, Lei Zhang, Yun Liu

机构 * VCIP, College of Computer Science, Nankai University（VCIP，计算机科学学院，南开大学） ； School of Computer Science and Engineering, Tianjin University of Technology（计算机科学与工程学院，天津工业大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） ； Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Nankai University（先进跨学科研究院，南开大学） ； Nankai International Advanced Research Institute, Shenzhen Futian（南开国际先进研究 institutes，深圳福田） ； Department of Computing, Hong Kong Polytechnic University（计算学院，香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出联合量化与令牌剪枝框架，通过统一低比特推理和确定性视觉令牌剪枝，提升视觉-语言模型在低比特下的鲁棒性与效率。

Precision Synthesis of Multi-Tracer PET via VLM-Modulated Rectified Flow for Stratifying Mild Cognitive Impairment

多示踪PET的高精度合成通过VLM调制的校正流用于区分轻度认知障碍

Tuo Liu, Shuijin Lin, Shaozhen Yan, Haifeng Wang, Jie Lu, Jianhua Ma, Chunfeng Lian

机构 * School of Mathematics and Statistics, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学学院） ； Key Laboratory of Biomedical Information Engineering of Ministry of Education, School of Life Science and Technology, Xi'an Jiaotong University（教育部生物医学信息工程重点实验室，西安交通大学生命科学与技术学院） ； Department of Radiology and Nuclear Medicine, Xuanwu Hospital, Capital Medical University（首都医科大学宣武医院放射科与核医学科） ； Research Center for Intelligent Medical Equipment and Devices (IMED), Xi'an Jiaotong University（智能医疗设备与器件研究中心（IMED），西安交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DIReCT$++$模型，结合MRI和临床信息，通过校正流和视觉语言模型生成高保真多示踪PET图像，实现轻度认知障碍的精准分层。

Comments Added supplementary material

Growing a Multi-head Twig via Distillation and Reinforcement Learning to Accelerate Large Vision-Language Models

通过蒸馏和强化学习生长多头Twig以加速大视觉-语言模型

Zhenwei Shao, Mingyang Wang, Weijun Zhang, Zhou Yu, Wenwen Pan, Yan Yang, Tao Wei, Hongyuan Zhang, Jun Yu

机构 * Zhejiang Key Laboratory of Space Information Sensing and Transmission, School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（浙江省空间信息感知与传输重点实验室，计算机学院，杭州电子科技大学） ； Li Auto Inc.（理想汽车） ； School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出TwigVLM，通过在基础VLM早期层上生长轻量模块Twig，结合 Twig 引导的 token 剪枝和自推测解码策略，实现更高的准确性和速度。实验表明， TwigVLM 在剪枝88.9%的视觉token后仍保持96%的原始性能，并在生成长响应时达到154%的速度提升。

Comments An extended version of our ICCV paper at ICCV2025/html/Shao_Growing_a_Twig_to_Accelerate_Large_Vision-Language_Models_ICCV_2025_paper.html" target="_blank" rel="noopener">https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2025/html/Shao_Growing_a_Twig_to_Accelerate_Large_Vision-Language_Models_ICCV_2025_paper.html

CoVFT: Context-aware Visual Fine-tuning for Multimodal Large Language Models

CoVFT：面向多模态大语言模型的上下文感知视觉微调

Nan Zhou, Huiqun Wang, Yaoyan Zheng, Di Huang

机构 * State Key Laboratory of Complex and Critical Software Environment, Beihang University（北京航空航天大学复杂关键软件环境国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 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 本文提出CoVFT框架，通过整合上下文向量提取和上下文混合专家模块，解决多模态任务中视觉微调的不稳定性问题，实现更稳定的视觉更新。

Comments Accepted by CVPR 2026

SlotVTG: Object-Centric Adapter for Generalizable Video Temporal Grounding

SlotVTG: 用于通用视频时间定位的对象中心适配器

Jiwook Han, Geo Ahn, Youngrae Kim, Jinwoo Choi

机构 * Kyung Hee University（庆熙大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 SlotVTG通过引入轻量级槽适配器，使MLLMs在最小成本下实现对象中心的输入关联视觉推理，提升跨域鲁棒性的同时保持领域内性能。

Comments Accepted to GRAIL-V workshop at CVPR 2026

DP^2-VL: Private Photo Dataset Protection by Data Poisoning for Vision-Language Models

DP^2-VL: 通过数据污染保护隐私照片的视觉语言模型隐私威胁模型

Hongyi Miao, Jun Jia, Xincheng Wang, Qianli Ma, Wei Sun, Wangqiu Zhou, Dandan Zhu, Yewen Cao, Zhi Liu, Guangtao Zhai

机构 * Shandong University（山东大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Donghua University（东华大学） ； Shanghai Normal University（上海师范大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DP2-VL框架，通过数据污染保护隐私照片，分析视觉语言模型在身份关联泄露中的脆弱性，并展示其在不同保护比例下的有效性。

Multimodal Large Language Models as Image Classifiers

多模态大语言模型作为图像分类器

Nikita Kisel, Illia Volkov, Klara Janouskova, Jiri Matas

机构 * Visual Recognition Group, Czech Technical University in Prague（捷克技术大学普拉茨视觉识别组） 纠错

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

AI总结 本研究通过修正评估协议和真实标签问题，发现多模态大语言模型在图像分类中的表现受注释质量影响显著，且能辅助人类注释者提升数据集整理效率。

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。

Beyond Next-Token Alignment: Distilling Multimodal Large Language Models via Token Interactions

超越单个词对齐：通过令牌交互蒸馏多模态大语言模型

Lin Chen, Xiaoke Zhao, Kun Ding, Weiwei Feng, Changtao Miao, Zili Wang, Wenxuan Guo, Ying Wang, Kaiyuan Zheng, Bo Zhang, Zhe Li, Shiming Xiang

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所信息与智能系统研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 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 Align-TI通过令牌交互改进知识蒸馏，实现多模态大语言模型的高效压缩与性能提升

Dynamic Pyramid Network for Efficient Multimodal Large Language Model

动态金字塔网络用于高效多模态大语言模型

Hao Ai, Kunyi Wang, Zezhou Wang, Hao Lu, Jin Tian, Yaxin Luo, Peng Xing, Jen-Yuan Huang, Huaxia Li, Gen luo

机构 * Beihang University（北航大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； KAUST（卡塔尔大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Technical University Of Denmark（丹麦技术大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Peking University（北京大学） ； Xiaohongshu Inc（小红书公司） 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 动态金字塔网络通过分层结构和动态池化专家提升多模态大语言模型的效率与性能。

Benchmarking Direct Preference Optimization for Medical Large Vision-Language Models

医疗大视觉-语言模型的直接偏好优化基准测试

Dain Kim, Jiwoo Lee, Jaehoon Yun, Yong Hoe Koo, Qingyu Chen, Hyunjae Kim, Jaewoo Kang

机构 * Korea University（韩国大学） ； AIGEN Sciences（AIGEN公司） ； Hanyang University College of Medicine（翰林大学医学院） ； Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine（釜山大学医学院阿桑医院） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 本文评估了医疗领域中多种DPO变体，发现其在视觉问答任务中存在性能不一致和视觉误解问题，并提出针对性策略提升3.6%。

Comments EACL 2026 (Findings)

AdaptInfer: Adaptive Token Pruning for Vision-Language Model Inference with Dynamical Text Guidance

AdaptInfer: 用于视觉-语言模型推理的自适应令牌剪枝与动态文本引导

Weichen Zhang, Zhui Zhu, Ningbo Li, Shilong Tao, Kebin Liu, Yunhao Liu

机构 * Global Innovation Exchange, Tsinghua University（清华大学全球创新交流中心） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 AdaptInfer通过动态文本引导和自适应令牌剪枝，有效降低视觉-语言模型推理成本，提升推理效率与准确性。

D2Pruner: Debiased Importance and Structural Diversity for MLLM Token Pruning

D2Pruner: 用于MLLM标记剪枝的去偏重要与结构多样性

Evelyn Zhang, Fufu Yu, Aoqi Wu, Zichen Wen, Ke Yan, Shouhong Ding, Biqing Qi, Linfeng Zhang

机构 * Tencent YouTu Lab（腾讯YouTu实验室） 纠错

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

AI总结 D2Pruner通过结合去偏重要与结构剪枝机制，有效提升MLLM标记剪枝的效率和保真度，尤其在细粒度定位任务中表现突出。

WeMMU: Enhanced Bridging of Vision-Language Models and Diffusion Models via Noisy Query Tokens

WeMMU: 通过噪声查询标记增强视觉-语言模型与扩散模型的桥梁

Jian Yang, Dacheng Yin, Xiaoxuan He, Yong Li, Fengyun Rao, Jing Lyu, Wei Zhai, Yang Cao, Zheng-Jun Zha

机构 * MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（脑启发智能感知与认知联合实验室，中国科学技术大学） ； ZheJiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 WeMMU通过噪声查询标记和VAE分支，提升视觉-语言模型与扩散模型的连接效率，缓解泛化崩溃问题，实现稳定持续学习。

Grounded Visual Factualization: Factual Anchor-Based Finetuning for Enhancing MLLM Factual Consistency

Filippo Morbiato, Luca Romano, Alessandro Persona

机构 * University of Padua（帕多瓦大学） 纠错

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

Reasoning-Enhanced Domain-Adaptive Pretraining of Multimodal Large Language Models for Short Video Content Governance

Zixuan Wang, Yu Sun, Hongwei Wang, Baoyu Jing, Xiang Shen, Xin Dong, Zhuolin Hao, Hongyu Xiong, Yang Song

机构 * TikTok Inc.（字节跳动公司） 纠错

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

Comments Camera Ready for EMNLP 2025

ShortV: Efficient Multimodal Large Language Models by Freezing Visual Tokens in Ineffective Layers

Qianhao Yuan, Qingyu Zhang, Yanjiang Liu, Jiawei Chen, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Jia Zheng, Xianpei Han, Le Sun

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 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

Comments Published as a conference paper at ICCV 2025. Project page: https://github.com/icip-cas/ShortV

OMEGA: Optimized Multimodal Position Encoding Index Derivation with Global Adaptive Scaling for Vision-Language Models

Ruoxiang Huang, Xindian Ma, Rundong Kong, Zhen Yuan, Peng Zhang

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

Data-Efficient Fine-Tuning of Vision-Language Models for Diagnosis of Alzheimer's Disease

Fangqi Cheng, Surajit Ray, Xiaochen Yang

机构 * School of Mathematics and Statistics, University of Glasgow, UK（数学与统计学学院，格拉斯哥大学） 纠错

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

Comments Accepted at MICAD 2025

Safe-LLaVA: A Privacy-Preserving Vision-Language Dataset and Benchmark for Biometric Safety

Younggun Kim, Sirnam Swetha, Fazil Kagdi, Mubarak Shah

机构 * Center For Research in Computer Vision, University of Central Florida, USA（计算机视觉研究中心，中央佛罗里达大学） ； Department of Civil Environmental and Construction Engineering, University of Central Florida, USA（土木环境与建设工程系，中央佛罗里达大学） ； Department of Computer Science, University of Central Florida, USA（计算机科学系，中央佛罗里达大学） 纠错

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

Deciphering Functions of Neurons in Vision-Language Models

Jiaqi Xu, Cuiling Lan, Yan Lu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

Comments Accepted by the 31st ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2025)