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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。

共收录 5067 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. VLM训练与架构 5067 篇

2606.31982 2026-07-01 cs.CV 新提交 57%

ERA: Entropy-Guided Visual Token Pruning with Rectified Attention for Efficient MLLMs

ERA:基于熵引导的视觉令牌剪枝与修正注意力机制的高效多模态大语言模型

Yuhao Wang, Mu Qiao, Haiwen Diao, Yunzhi Zhuge, Pingping Zhang, Xindong Zhang, Lei Zhang, Huchuan Lu

机构 * School of Future Technology, Dalian University of Technology(大连理工大学未来技术学院) S-Lab, Nanyang Technological University(南洋理工大学S-Lab) OPPO Research Institute(OPPO研究院) Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学计算机系)

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

AI总结 提出ERA框架,通过熵引导的视觉令牌剪枝和修正注意力机制,解决令牌减少导致的注意力对数坍塌问题,实现高效多模态大语言模型推理加速。

Comments 17 pages, 7 figures

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2606.31732 2026-07-01 cs.CV 新提交 57%

UniCoder: Unified Visual-to-Code Generation via Symbolic Rewards and Reference-Guided Code Optimization

UniCoder: 通过符号奖励和参考引导代码优化的统一视觉到代码生成

Yaozhi Zheng, Yilei Jiang, Manyuan Zhang, Yuxuan Wan, Kaituo Feng, Tianshuo Peng, Bo Zhang, Xiangyu Yue

机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室)

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

AI总结 提出UniCoder框架,通过符号属性对齐实现密集元素级奖励,并利用参考引导代码优化策略克服探索停滞,在多个基准上达到与专有模型相当的性能。

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2606.31204 2026-07-01 cs.CV 新提交 57%

AC3S: Adaptive Conditioning for 3D-Aware Synthetic Data Generation

AC3S: 面向3D感知合成数据生成的自适应条件控制

Eric Ji, Qiran Hu, Wufei Ma, Sarthak Jain, Yingying Li, Minh N. Do, Yaoyao Liu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学) College of Engineering and Computer Science, VinUniversity(VinUniversity工程与计算机科学学院)

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

AI总结 提出AC3S框架,通过自适应条件控制模块调节ControlNet强度,结合多智能体视觉语言模型生成3D感知提示,实现高质量、结构对齐的合成图像生成。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://ac3s.cvmlgroup.web.illinois.edu/

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2511.16757 2026-07-01 eess.AS cs.AI 版本更新 57%

Revisiting Audio-language Pretraining for Learning General-purpose Audio Representation

重新审视音频-语言预训练以学习通用音频表示

Wei-Cheng Tseng, Xuanru Zhou, Mingyue Huo, Yiwen Shao, Hao Zhang, Dong Yu

机构 * University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) Zhejiang University(浙江大学) University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Tencent AI Lab Seattle(腾讯AI实验室西雅图)

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

AI总结 本文通过构建大规模数据集CaptionStew并系统对比对比学习和字幕生成目标,揭示了音频-语言预训练在数据效率和可扩展性上的权衡,为通用音频表示学习提供了实证指导。

Comments ACL 2026 Main. Code available at https://github.com/AudenAI/Auden

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2606.30244 2026-06-30 cs.CV 57%

Semantic-Driven Scale and Spatial Selection for Efficient Cross-Modal Alignment in Referring Remote Sensing Image Segmentation

语义驱动的尺度与空间选择实现指代遥感图像分割中的高效跨模态对齐

Kun Li, Shengxi Gui, Francesco Nex, Michael Ying Yang

机构 * University of Liverpool, UK(利物浦大学) University of Michigan, USA(密歇根大学) University of Twente, NL(埃因霍温理工大学) University of Bath, UK(巴斯大学)

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

AI总结 提出S4ECA框架,通过参数高效微调的双编码器适配器架构,利用语言引导的尺度与空间选择机制实现跨模态对齐,仅更新2.4%骨干参数即在RRSIS-D和RefSegRS数据集上达到最优性能。

Comments Submitted

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2606.29788 2026-06-30 cs.LG 57%

MemLeak: Diagnosing Information Leaks in Multimodal Agent Memory

MemLeak: 诊断多模态智能体记忆中的信息泄露

Kuan Wang, Chao Zhang

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

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

AI总结 提出信息溯源图(IPG)分类法,通过MemLeak基准测试发现多模态记忆系统中删除事实后仍可从保留图像中恢复信息,图像泄露率达12.0%,47%的泄露无法通过文本恢复。

Comments 23 pages, 3 figures, includes appendix

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2606.29462 2026-06-30 cs.CV 57%

MIRROR: Aligning Semantic Relations from Language to Image via Gromov--Wasserstein

MIRROR: 通过Gromov-Wasserstein对齐从语言到图像的语义关系

Hong-Han Wang, Yuntao Wang, Hu Ding

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

AI总结 提出MIRROR框架,通过半逆Gromov-Wasserstein问题将语言中的关系先验几何对齐到视觉表示,提升多模态大模型的关系一致性,无需额外参数或推理成本。

Comments Accepted to ECCV 2026. 18 pages, 4 figures

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2606.29208 2026-06-30 cs.CV 57%

Zero-Gated Language-conditioned Human Motion Prediction

零门控语言条件人体运动预测

Guanhui Qiao, Lu Zhou, Ding Jiang, Jinqiao Wang

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

AI总结 提出ZGL模型,通过零初始化的可学习门控将语言描述作为语义先验注入基于DCT的时空Transformer,在Human3.6M和CMU Mocap上提升运动预测精度。

Comments 5 pages, 1 figure, 5 tables

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2412.15632 2026-06-30 cs.CV 57%

A New Method to Capturing Compositional Knowledge in Linguistic Space

一种在语言空间中捕获组合知识的新方法

Jiahe Wan

机构 * School of Computer Science(计算机科学学院) South-Central Minzu University(西南民族大学)

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

AI总结 提出YUKINO方法,通过文本反转和“no”逻辑正则化,在无需硬负样本的情况下提升视觉语言模型的组合理解能力,在SugarCREPE基准上超越现有多模态SOTA模型8%以上。

Journal ref Neurocomputing, 2026: 133150

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2603.28561 2026-06-30 cs.RO cs.AI 57%

Fine-Tuning Large Language Models for Cooperative Tactical Deconfliction of Small Unmanned Aerial Systems

为小型无人机系统合作战术解冲突进行大型语言模型微调

Iman Sharifi, Alex Zongo, Peng Wei

机构 * George Washington University(乔治华盛顿大学)

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

AI总结 本文研究了利用微调策略使大型语言模型在合作多智能体战术解冲突中做出决策,通过模拟生成数据提升决策准确性与一致性。

Comments 15 pages, 6 figures, to be published in CVPR 2026 Workshop Proceedings

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2026, pp. 1067-1076

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2601.06891 2026-06-30 cs.CV 57%

CLIMP: Contrastive Language-Image Mamba Pretraining

CLIMP:对比语言-图像Mamba预训练

Nimrod Shabtay, Itamar Zimerman, Eli Schwartz, Raja Giryes

机构 * Tel-Aviv University(特拉维夫大学) IBM Research(IBM研究院)

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

AI总结 CLIMP是首个全Mamba架构的对比视觉语言模型,通过Mamba替代视觉和文本编码器,提升跨模态检索和鲁棒性,优于CLIP-ViT-B 7.5%。

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2512.16413 2026-06-30 cs.CV 57%

BrepLLM: Enabling Large Language Models to Understand Boundary Representations

BrepLLM: 使大语言模型能够理解边界表示

Liyuan Deng, Hao Guo, Yongkang Dai, Yunpeng Bai, Yifan Zhu, Yuanyuan Gao, Huaxi Huang, Yilei Shi

专题命中 VLM训练与架构 :VLM(abstract);分类 cs.CV

AI总结 BrepLLM通过双阶段训练管道,将B-rep数据转化为图表示并进行语义对齐,实现3D语言生成,展示了在3D物体分类和描述任务中的最佳性能。

Comments ECCV 2026

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2506.08774 2026-06-30 cs.IR cs.AI 57%

Multimodal Representation Alignment for Cross-modal Information Retrieval

多模态表示对齐用于跨模态信息检索

Fan Xu, Luis A. Leiva

机构 * University of Luxembourg(卢森堡大学)

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

AI总结 本文研究多模态表示对齐对跨模态检索的影响,通过对比不同度量标准和嵌入空间,发现余弦相似度在对齐任务中表现最佳,同时 Wasserstein 距离提供了分布差异的补充视角。

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2510.01718 2026-06-29 cs.LG 版本更新 57%

Accelerating Attention with Basis Decomposition

基于基分解加速注意力机制

Jialin Zhao

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

AI总结 提出BD Attention(BDA),通过基分解将多头投影重构为紧凑形式,实现无损且架构无关的注意力加速,在DeepSeek-V2-Lite上KV投影加速34%、权重减小25%,困惑度仅增0.02%。

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2603.09170 2026-06-25 cs.RO cs.AI 版本更新 57%

ZeroWBC: Learning Natural Whole-Body Humanoid Interaction from Human Egocentric Data

ZeroWBC: 从人类自我中心数据学习自然全身人形交互

Haoran Yang, Jiacheng Bao, Yucheng Xin, Haoming Song, Yuyang Tian, Bin Zhao, Dong Wang, Xuelong Li

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Northwestern Polytechnical University(西北工业大学) Tsinghua University(清华大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) TeleAI, China Telecom(TeleAI,中国电信)

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

AI总结 提出ZeroWBC框架,利用人类自我中心视频和同步全身运动数据,通过生成-跟踪方法实现无遥操作的人形机器人全身交互控制。

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2606.24286 2026-06-24 cs.CL cs.CV 新提交 57%

AVOC: Enhancing Hour-Level Audio-Video Understanding in Omni-Modal LLMs via Retrieval-Inspired Token Compression

AVOC:通过检索启发的令牌压缩增强全模态大语言模型中的小时级音视频理解

Yijing Chen, Wenhui Tan, Xiaoyi Yu, Yuyue Wang, Xin Cheng, Kaisi Guan, Hao Jiang, Xiangyang Li, Guojie Zhu, Ruihua Song

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China(中国人民大学高瓴人工智能学院) Huawei Inc.(华为技术有限公司)

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

AI总结 提出AVOC框架,通过检索启发的令牌压缩模块,将多模态令牌压缩视为top-K检索问题,结合相关性、重要性和多样性三个标准,实现长时音视频理解,在小时级基准上取得最优性能。

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2606.20898 2026-06-23 cs.IR cs.AI cs.CL cs.CY 新提交 57%

The Token Tax of Epistemic Accuracy: Comparing RAG and Long-Context Architectures for Document-Grounded Generative AI Applications

认知准确性的Token税:比较RAG与长上下文架构在文档基础生成式AI应用中的表现

Austin Hamilton, Ryan Singh, Michael Wise, Ibrahim Yousif, Arthur Carvalho, Zhe Shan, Mohammad Mayyas, Lora A. Cavuoto, Fadel M. Megahed

机构 * Miami University(迈阿密大学) University at Buffalo(布法罗大学)

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

AI总结 研究比较RAG与长上下文提示两种架构在文档基础生成式AI中的认知准确性与成本权衡,发现长上下文虽准确率更高(73.1% vs 65.4%),但Token成本增加26倍。

Comments 10 pages, 3 figures

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2605.20237 2026-06-23 cs.CV 版本更新 57%

AnimeAdapter: A Modular Adapter for Appearance-Consistent Anime Character Generation

AnimeAdapter: 细粒度且一致的零样本动漫人物生成

Yixuan Han

机构 * National University of Singapore, Singapore(新加坡国立大学)

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

AI总结 本文提出了一种轻量级的外观适配器,用于在多样编辑条件下实现可控且一致的动漫人物生成,通过注入单张参考图像的细粒度视觉特征到扩散过程中,并结合CLIP的局部空间化特性,开发出语义选择性局部注意力机制,进一步解耦人物外观与空间布局,从而实现高效的动漫人物生成。

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2605.10310 2026-06-23 cs.AI cs.CY cs.HC q-bio.NC 版本更新 57%

Positive Alignment: Artificial Intelligence for Human Flourishing

积极对齐:人工智能促进人类繁荣

Ruben Laukkonen, Seb Krier, Chloé Bakalar, Shamil Chandaria, Morten Kringelbach, Adam Elwood, Daniel Ford, Fernando Rosas, Maty Bohacek, Matija Franklin, Nenad Tomašev, Stephanie Chan, Verena Rieser, Roma Patel, Michael Levin, Arun Rao

机构 * Department of Psychiatry, University of Oxford(牛津大学精神病学系) Flourishing Intelligence Program, Centre for Eudaimonia and Human Flourishing, Linacre College, University of Oxford(牛津大学幸福智能计划、幸福与人类繁荣中心、林acre学院) Google DeepMind(谷歌DeepMind) LIFE OpenAI Anthropic University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校) Aily Labs(Aily实验室) Stanford University(斯坦福大学) Tufts University(塔夫茨大学) Positive AI Labs(积极AI实验室) Department of Informatics, University of Sussex(Sussex大学信息学系) Department of Brain Sciences, Imperial College London(伦敦帝国理工学院脑科学系)

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

AI总结 本文提出积极对齐,旨在通过支持人类和生态繁荣,同时确保安全与合作,推动AI发展。研究指出传统对齐关注安全,而积极对齐强调促进人类福祉,提出多项技术挑战与设计原则。

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2604.20937 2026-06-23 cs.LG 版本更新 57%

Sink-Token-Aware Pruning for Fine-Grained Video Understanding in Efficient Video LLMs

面向高效视频大语言模型的sink-token感知剪枝:用于细粒度视频理解

Kibum Kim, Jiwan Kim, Kyle Min, Yueqi Wang, Jinyoung Moon, Julian McAuley, Chanyoung Park

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)(韩国高级科学技术研究院) Oracle University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校) Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)(电子电信研究院)

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

AI总结 本文提出Sink-Token-aware Pruning方法,通过识别并抑制semantically uninformative tokens,提升细粒度视频理解性能,在多种基准测试中表现优异。

Comments ECCV 2026

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2604.15967 2026-06-23 cs.CR cs.CV 版本更新 57%

When Safe Concepts Become Unsafe: Multi-Concept Compositional Vulnerabilities in Text-to-Image Models

TwoHamsters:文本到图像模型中多概念组合不安全性的基准测试

Chaoshuo Zhang, Yibo Liang, Mengke Tian, Chenhao Lin, Zhengyu Zhao, Le Yang, Chong Zhang, Yang Zhang, Qian Wang, Chao Shen

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Xi'an Jiaotong University(西安交通大学计算机科学与工程学院) CISPA Helmholtz Center for Information Security(信息安全研究中心) School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University(武汉大学计算机科学与工程学院)

专题命中 VLM训练与架构 :LLaVA(abstract_cn);分类 cs.CV

AI总结 本文提出TwoHamsters基准,通过17500个提示测试文本到图像模型在多概念组合不安全性的表现,揭示现有模型和防御机制在处理危险组合生成时的局限性。

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2602.01624 2026-06-23 cs.CV 版本更新 57%

PISCES: Annotation-free Text-to-Video Post-Training via Optimal Transport-Aligned Rewards

PISCES: 基于最优传输对齐奖励的无标注文本到视频后训练

Minh-Quan Le, Gaurav Mittal, Cheng Zhao, David Gu, Dimitris Samaras, Mei Chen

机构 * Microsoft(微软) Stony Brook University(石溪大学)

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

AI总结 提出PISCES算法,通过双重最优传输对齐奖励模块,无需人工标注即可提升文本生成视频的质量和语义对齐,在VBench上超越现有方法。

Comments Accepted to ICML 2026. Project page and code: https://roar-ai.github.io/pisces/

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2606.19914 2026-06-19 cs.RO cs.AI 新提交 57%

Co-policy: Responsive Human-Robot Co-Creation for Musical Performances

Co-policy: 响应式人机音乐共创框架

Xuetao Li, Wenke Huang, Mang Ye, Zijian Liu, Jinhua Xie, Jifeng Xuan, Miao Li

机构 * School of Computer Science, Wuhan University(武汉大学计算机学院) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算与数据科学学院) School of Automation, Wuhan University of Technology(武汉理工大学自动化学院) School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University(武汉大学测绘学院) School of Robotics, Wuhan University(武汉大学机器人学院)

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

AI总结 提出Co-policy框架,通过语义锚定、约束变分和视觉运动策略实现人机音乐实时共创,在真实钟琴实验中优于扩散策略基线。

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2509.25148 2026-06-19 cs.AI 版本更新 57%

AAPA: Adversarially Anchored Preference Alignment for Post-Training of Large Language Models

AAPA:用于大型语言模型后训练的对抗锚定偏好对齐

Faqiang Qian, Kang An, Weikun Zhang, Ziliang Wang, Xuhui Zheng, Liangjian Wen, Yong Dai, Mengya Gao, Yichao Wu

机构 * Southwest University of Finance and Economics(西南财经大学)

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

AI总结 提出AAPA框架,通过固定轻量判别器对策略输出与专家响应进行句子级对抗锚定,增强SFT、GRPO等后训练目标,在指令遵循基准上持续提升性能。

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2606.18989 2026-06-18 cs.CL cs.AI 新提交 57%

G-IdiomAlign: A Gloss-Pivoted Benchmark for Cross-Lingual Idiom Alignment

G-IdiomAlign:基于释义的跨语言习语对齐基准

Fengying Ye, Yanming Sun, Runzhe Zhan, Zheqi Zhang, Lidia S. Chao, Derek F. Wong

机构 * NLP 2 CT Lab, Department of Computer and Information Science, University of Macau(NLP 2 CT实验室,计算机与信息科学系,澳门大学) Faculty of Arts and Humanities, University of Macau(人文学院,澳门大学)

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

AI总结 提出G-IdiomAlign基准,通过维基词典释义锚定习语,构建高置信度对齐集,并设计多项选择等价测试和释义对比生成协议,揭示大语言模型在习语翻译中的字面翻译偏差。

Comments Accepted to ACL 2026

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2606.18976 2026-06-18 cs.SE cs.AI 新提交 57%

CAPRA: Scaling Feedback on Software Architecture Deliverables with a Multi-Agent LLM System

CAPRA: 使用多智能体LLM系统对软件架构交付物进行反馈扩展

Marco Becattini, Niccolò Caselli, Matteo Minin, Roberto Verdecchia, Enrico Vicario

机构 * Department of Information Engineering, University of Florence, Florence, Italy(信息工程系,佛罗伦萨大学,意大利佛罗伦萨)

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

AI总结 提出CAPRA多智能体LLM系统,通过多模态文档提取、确定性证据锚定和一致性管理,自动生成软件架构交付物的个性化LaTeX反馈,在10份学生报告中满足88.8%的评估标准。

Comments Accepted for publication at the 38th International Conference on Software Engineering Education and Training

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2606.16276 2026-06-18 cs.AI 新提交 57%

SpecAlign: Efficient Specification-Grounded Alignment of Large Language Models via Synthetic Data

SpecAlign: 通过合成数据实现高效的大语言模型规范对齐

Wenjie Wang, Yue Huang, Zhengqing Yuan, Han Bao, Shiyi Du, Yuchen Ma, Yue Zhao, Yanfang Ye, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame(圣母大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) LMU Munich(慕尼黑大学) University of Southern California(南加州大学)

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

AI总结 提出规范对齐新范式,通过从规范文档合成数据(SpecAlign框架),结合结构化规则标注、可控规范实例化和多智能体对抗数据合成,生成细粒度偏好对,提升规则遵守度且不损害通用能力。

Comments 58 pages

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2606.01711 2026-06-18 cs.CV 版本更新 57%

Improving Visual Token Reduction via Rectifying Distortions for Efficient Multimodal LLM Inference

通过纠正失真改进视觉令牌减少以实现高效多模态大语言模型推理

Hyeonwoo Cho, Donghyeon Baek, Yewon Kim, Bumsub Ham

机构 * KAIST(韩国科学技术院)

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

AI总结 提出RESTORE框架,通过校准位置和注意力失真来改进视觉令牌减少,在保持效率的同时提升多模态大语言模型性能。

Comments Accepted to ICML 2026

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2606.17619 2026-06-17 cs.CV 新提交 57%

RAVA: Retrieval-Augmented Viewpoint Alignment for Subject-Driven Image Generation

RAVA: 检索增强的视角对齐用于主题驱动图像生成

Qiwei Yan, Zhiqiang Yuan, Chongyang Li, Jiapei Zhang, Ying Deng, Jinchao Zhang, Jie Zhou

机构 * WeChat AI, Tencent Inc.(腾讯微信人工智能实验室)

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

AI总结 提出RAVA框架,通过检索增强提供几何证据,解决跨主体视角对齐中的视角漂移和结构不匹配问题,在保持身份的同时实现可靠视角控制。

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2606.14817 2026-06-16 cs.IR cs.AI 新提交 57%

Combining Retrieval-Augmented Text Generation with LLMs for Reading Content Recommendations

结合检索增强文本生成与大型语言模型的阅读内容推荐

Sooyeon Kim, Piotr S. Maciąg

机构 * Institute of Computer Science, Warsaw University of Technology(计算机科学学院,华沙技术大学)

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

AI总结 提出结合检索增强生成(RAG)与大型语言模型的系统,通过四个模块实现个性化阅读内容生成,实验表明RAG将相关性和接地性提升26-35个百分点。

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