视觉大模型 / VLM

Generalist Vision-Language Models for Fast Radio Burst detection: a zero-shot benchmark against a specialized detector

用于快速射电暴检测的通用视觉语言模型：针对专用探测器的零样本基准测试

Raiff H. Santos, Amilcar R. Queiroz, Tharcisyo S. S. Duarte, K. E. L. de Farias, Rafael A. Batista

机构 * Universidade Federal de Campina Grande（坎皮纳格兰德联邦大学） ； Instituto de Formação de Educadores, Universidade Federal do Cariri（卡里里联邦大学教育工作者培训学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 研究通用视觉语言模型在零样本下检测快速射电暴，从模拟动态频谱中抽取样本作基准，比较其与专用探测器，发现Gemma 4 2B准确率与SwinYNet相近，在结构化RFI上误报率低，重写提示可用于三类分类，准确率较高。

Comments 31 pages, 7 figures. Section added with analysis for real data. New figures and tables added. Other minor changes

Video Evidence to Reasoning Efficient Video Understanding via Explicit Evidence Grounding

视频证据推理：通过显式证据接地实现高效的视频理解

Yanxiang Huang, Guohua Gao, Zhaoyang Wei

机构 * Department of Applied Mathematics, The Hong Kong Polytechnic University（应用数学系，香港理工大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CoE框架，通过显式证据接地模块和强化学习优化的锚定协议，提升视频推理的准确性和可靠性。

Comments 6 pages

Journal ref ICME 2026

GLaQ: Grounding Latent Queries in Visual Evidence for Multimodal Reasoning

GLaQ：基于视觉证据的潜在查询定位用于多模态推理

Zesheng Yang, Lingling Zhang, Xinyu Zhang, Cheng Zhang, Pengyu Li, Heng Wang, Lin Wu

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出GLaQ框架，用定位的上下文条件查询替代顺序潜在展开，经训练后在五个视觉理解基准上优于基础模型及其他视觉潜在方法，可高效恢复局部视觉证据。

UniGround: Universal 3D Visual Grounding via Training-Free Scene Parsing

UniGround: 通过无训练场景解析实现通用三维视觉接地

Jiaxi Zhang, Yunheng Wang, Wei Lu, Taowen Wang, Shuning Zhang, Yixiao Feng, Junzhe Xu, Shunwang Sun, Weisheng Xu, Yuetong Fang, Renjing Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology(Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Shanghai Normal University（上海师范大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UniGround通过无训练的视觉和几何推理实现通用三维视觉接地，超越训练数据限制，在ScanRefer和EmbodiedScan上取得新突破。

Comments 30 pages,9 figures,11 tables

CAVE: Competence-Aware Visual Boundary Evidence Alignment for Video Temporal Grounding

CAVE：面向视频时序定位的能力感知视觉边界证据对齐

Wei Jia, Zhicong Lu, Yu Chen, Xiang Wang, Shuai Li, Wenqian Lv, Jiayue Cao, Huaxing Liu

机构 * AMAP, Alibaba Group（阿里巴巴集团AMAP） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对视频时序定位中视觉证据与时间戳错位的问题，提出CAVE方法，通过边界证据奖励、轻量级热身及性能感知门控，在公开基准上验证了有效性。

Forgetting-Resistant and Lesion-Aware Source-Free Domain Adaptive Fundus Image Analysis with Vision-Language Model

具有遗忘抵抗性和病变意识的源无关域自适应视网膜图像分析与视觉-语言模型

Zheang Huai, Hui Tang, Hualiang Wang, Xiaomeng Li

机构 * The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出FRLA方法，通过保留目标模型的自信预测和利用ViL模型的细粒度知识，提升视网膜图像诊断的源无关域自适应性能。

Comments Some experimental results in Section 3 are based on comparisons that may not be entirely fair

LoGSAM: Parameter-Efficient Cross-Modal Grounding for MRI Segmentation

LoGSAM: 用于MRI分割的参数高效跨模态接地

Mohammad Robaitul Islam Bhuiyan, Sheethal Bhat, Melika Qahqaie, Andreas Maier, Tri-Thien Nguyen, Paula Andrea Pérez-Toro, Tomás Arias-Vergara

机构 * Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-Universität, Erlangen, Germany（德国埃朗根-纽伦堡大学模式识别实验室） ； Siemens Healthineers, Erlangen, Germany（德国埃朗根西门子医疗） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LoGSAM通过将放射科医生的语音转录为文本提示，利用预训练基础模型实现MRI肿瘤的高效分割，采用LoRA微调提升领域适应性，达到80.32%的Dice分数。

Comments 10 pages, 3 figures, 5 tables

CrochetBench: Can Vision-Language Models Move from Describing to Doing in Crochet Domain?

CrochetBench：视觉语言模型能否在钩针领域从描述转向实践？

Peiyu Li, Xiaobao Huang, Ting Hua, Nitesh V. Chawla

机构 * University of Notre Dame（诺特大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title)；grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 探讨视觉语言模型在钩针领域从描述到实践的转变，采用CrochetPARADE DSL进行评估，涵盖多种任务，发现评估转变时性能下降，揭示模型局限性，为评估多模态模型过程能力提供新视角。

Comments ACL2026 main-long

Journal ref Proceedings of ACL 2026, Vol. 1, pp. 13229-13251

Visual-Redundancy-Controlled Parallel Decoding for Diffusion-Based Multimodal Large Language Models

基于扩散的多模态大语言模型的视觉冗余控制并行解码

Yulin Yuan, Hongshuo Zhao, Xiangming Meng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ZJUI-UIUC Institute（ZJUI-UIUC研究院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：multimodal large language model(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对扩散型多模态大语言模型并行解码中视觉冗余问题，提出视觉冗余指数（VRI）和无需训练的视觉冗余控制解码（VRCD）方法，通过令牌到图像的注意力优先选择视觉互补位置，在多个基准上提升准确率。

Comments 18 pages, 5 figures, preprint. Code is available at https://github.com/infiniteYuanyl/VRCD

TraversalBench: Challenging Paths to Follow for Vision Language Models

TraversalBench: 为视觉语言模型设计的复杂路径挑战测试集

Clara Petrova, Zhuo Chen, Marin Soljačić

机构 * Massachusetts Institute of Technology, Department of Physics（麻省理工学院物理系） ； Massachusetts Institute of Technology, Institute for Data, Systems, and Society（麻省理工学院数据、系统与社会研究所） ； NSF AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions（国家科学基金会人工智能与基本相互作用AI研究所） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision language model(title)；vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出TraversalBench，一个用于评估视觉语言模型复杂视觉路径跟随能力的受控基准测试集，发现自相交是主要困难来源，揭示了模型在路径感知上的局限性。

Symbolic Graphics Programming with Large Language Models

基于大语言模型的符号图形编程

Yamei Chen, Haoquan Zhang, Yangyi Huang, Zeju Qiu, Kaipeng Zhang, Yandong Wen, Weiyang Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文针对大语言模型生成符号图形程序（SGP）能力不足的问题，提出带可验证奖励的强化学习方法，在Qwen-2.5-7B上实现与前沿系统相当的SVG生成性能，揭示SGP是跨模态 grounding 的有效视角。

Comments Accepted by Transactions on Machine Learning Research. (32 pages, 12 figures.) This version refines the paper structure, adds experimental results. Project page: https://spherelab.ai/SGP-Gen/

SEED: Simple ViT and Evolving Harness for Explainable Text Forgery Detection

SEED: 用于可解释文本伪造检测的简单ViT与演化框架

Kahim Wong, Kemou Li, Yiming Chen, Haiwei Wu, Jiantao Zhou

机构 * State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, Department of Computer and Information Science, University of Macau（澳门大学计算机与信息科学系智慧城市物联网国家重点实验室） ； School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SEED系统，结合相似性引导数据增强、单一ViT联合检测与定位、以及基于MLLM的演化报告生成，在ACM MM 2026文本伪造挑战赛中获得第三名。

OVEarth-Bench: Evaluating Category Breadth and Query Diversity for Open-Vocabulary Earth Observation

OVEarth-Bench：面向开放词汇地球观测的类别广度与查询多样性评估

Kaiyu Li, Zepeng Xin, Zixuan Jiang, Jing Fu, Lanxuan Xue, Lingyu Zhang, Xiangyong Cao

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出OVEarth-Bench基准，从类别广度与查询多样性两方面扩展开放词汇地球观测评估，经实验发现MLLM类方法性能最优，为该领域未来研究提供指导。

RAD: A Dataset and Benchmark for Real-Life Anomaly Detection with Robotic Observations

RAD：面向机器人观测的真实异常检测数据集与基准

Kaichen Zhou, Xinhai Chang, Taewhan Kim, Jiadong Zhang, Yang Cao, Chufei Peng, Fangneng Zhan, Hao Zhao, Hao Dong, Kai Ming Ting, Ye Zhu

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Great Bay University（大湾大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Deakin University（德克萨斯大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(summary_cn,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出RAD数据集，包含13类日常物体和4种缺陷，从60多个机器人视角在非受控光照下采集，用于评估2D特征、3D重建和视觉语言模型在姿态无关的异常检测中的表现，发现2D方法优于3D和VLM方法。

Code-in-the-Loop Forensics: Agentic Tool Use for Image Forgery Detection

循环代码取证：面向图像伪造检测的代理工具使用

Fanrui Zhang, Qiang Zhang, Sizhuo Zhou, Jianwen Sun, Chuanhao Li, Jiaxin Ai, Yukang Feng, Yujie Zhang, Wenjie Li, Zizhen Li, Yifan Chang, Jiawei Liu, Kaipeng Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(summary_cn,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ForenAgent框架，通过多轮交互使MLLM自主生成并迭代优化Python工具，提升图像伪造检测的灵活性和可解释性，构建FABench数据集进行系统训练和评估。

Comments 18 pages, 7 figures

VG3S: Visual Geometry Grounded Gaussian Splatting for Semantic Occupancy Prediction

VG3S：基于视觉几何的高斯散射用于语义占用预测

Xiaoyang Yan, Muleilan Pei, Shaojie Shen

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程系，香港科学与技术大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VG3S 通过引入视觉基础模型的几何 grounding 能力，提升语义占用预测的准确性与泛化能力。

Comments Accepted by IROS 2026

EvoGuard: An Extensible Agentic RL-based Framework for Practical and Evolving AI-Generated Image Detection

EvoGuard: 一种基于代理强化学习的可扩展框架，用于实际和演化的AI生成图像检测

Chenyang Zhu, Maorong Wang, Jun Liu, Ching-Chun Chang, Isao Echizen

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：MLLM(summary_cn,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出EvoGuard框架，利用多模态大语言模型和非MLLM检测器，通过能力感知的动态编排机制实现高效AIGI检测，优化后无需细粒度标注，实验表明其在准确性和可扩展性上均达最优。

Comments Template changed

MedP-CLIP: Medical CLIP with Region-Aware Prompt Integration

MedP-CLIP：具有区域感知提示集成的医学CLIP

Jiahui Peng, He Yao, Jingwen Li, Yanzhou Su, Sibo Ju, Yujie Lu, Jin Ye, Hongchun Lu, Xue Li, Lincheng Jiang, Min Zhu, Junlong Cheng

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Xinjiang University（新疆大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Fuzhou University（福州大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MedP-CLIP，一种区域感知医学视觉语言模型，通过特征级区域提示集成机制，支持多种提示形式，在保持全局上下文的同时聚焦局部区域，在零样本识别、交互式分割等任务中显著优于基线方法。

Comments Accepted by Medical Image Analysis (MedIA)

Journal ref Medical Image Analysis, 113 (2026), 104193

Grounding LTL Tasks in Sub-Symbolic RL Environments for Zero-Shot Generalization

在子符号强化学习环境中将LTL任务接地以实现零样本泛化

Matteo Pannacci, Andrea Fanti, Elena Umili, Roberto Capobianco

机构 * Sapienza University of Rome（萨皮恩扎大学罗马分校） ； Sony AI（索尼人工智能） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出在子符号强化学习环境中通过联合训练多任务策略和符号接地器，实现LTL任务的零样本泛化。

Symbol Grounding in Neuro-Symbolic AI: A Gentle Introduction to Reasoning Shortcuts

神经符号AI中的符号接地：推理快捷方式的入门介绍

Emanuele Marconato, Samuele Bortolotti, Emile van Krieken, Paolo Morettin, Elena Umili, Antonio Vergari, Efthymia Tsamoura, Andrea Passerini, Stefano Teso

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； Sapienza University of Rome（罗马大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Huawei Labs（华为实验室） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文探讨神经符号AI中推理快捷方式的问题，分析其成因与影响，并提供解决方法与策略，以提升模型的可靠性和可信度。

Comments Published on JAIR (Integration of Logical Constraints in Deep Learning special track)

Rethinking Visual Autoregressive Sampling with Information-Grounding Guidance

基于信息基础引导的视觉自回归采样再思考

Ky Dan Nguyen, Hoang Lam Tran, Anh-Dung Dinh, Daochang Liu, Weidong Cai, Xiuying Wang, Chang Xu

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 研究基于下一尺度预测的自回归模型在图像生成中因信息不一致致引导信号分散问题，提出信息基础引导（IGG）框架，通过动态加权将引导锚定到语义重要令牌，在相关任务中生成更优图像，有效纠正基于AR的方法。

Comments Accepted to The Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026); 15 pages, 7 figures

Towards One-to-Many Temporal Grounding

面向一对多时间定位

Qi Xu, Yue Tan, Shihao Chen, Jiahao Meng, Anna Wang, Shunping Ji, Hao Fei, Jason Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对一对多时间定位（OMTG）任务，提出包含基准、数据集和奖励函数的系统解决方案，显著提升多段视频定位性能。

Comments Accepted to ICML'26

AffordanceSAM: Segment Anything Once More in Affordance Grounding

可负担性语义分割模型：在可负担性基础上再次分割任何事物

Dengyang Jiang, Zanyi Wang, Hengzhuang Li, Sizhe Dang, Teli Ma, Wei Wei, Guang Dai, Lei Zhang, Harry Yang, Mengmeng Wang

机构 * SGIT AI Lab（SGIT人工智能实验室） ； NWPU（西北工业大学） ； HKUST（香港科技大学） ； XJTU（西安交通大学） ； HUST（华中科技大学） ； ZJUT（浙江工业大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究聚焦全监督可负担性基础，提出AffordanceSAM，通过设计适应模块和标注数据集，以三阶段训练方式扩展SAM泛化能力，在AGD20K基准上达最优性能，展现强大泛化能力。

Comments [ACM MM 2026] SAM Meets Affordance Grounding

Multimodal QUD: Inquisitive Questions from Scientific Figures

多模态QUD：来自科学图表的探究性问题

Yating Wu, William Rudman, Venkata S Govindarajan, Alexandros G. Dimakis, Junyi Jessy Li

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Ithaca College（伊萨卡学院） ； UC Berkeley, BespokeLabs.ai（伯克利大学，BespokeLabs.ai） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(summary_cn,abstract_cn)；VLM(abstract_cn)

AI总结 本文提出多模态QUD数据集，通过结合图表与文本上下文生成探究性问题，提升多模态推理能力，实现更高质量的视觉 grounding。

Seeing Roads Through Words: A Language-Guided Framework for RGB-T Driving Scene Segmentation

通过文字看道路：一种语言引导的RGB-T驾驶场景分割框架

Ruturaj Reddy, Hrishav Bakul Barua, Junn Yong Loo, Thanh Thi Nguyen, Ganesh Krishnasamy

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出CLARITY框架，利用视觉语言模型先验动态调整RGB-T融合策略，并引入暗目标语义保留和层次化解码器，在MFNet数据集上达到62.3% mIoU和77.5% mAcc的新SOTA。

SportsGrounder: Proposal-Aided Interleaved Grounding for Dense Sports Video Reasoning

SportsGrounder：用于密集体育视频推理的提案辅助交错定位框架

Yizhi Li, Jiawei Jiang, Guanhong Wang, Yingcai Wu, Gaoang Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对LMMs难以处理密集体育视频细粒度推理的问题，提出SportsGrounder框架，结合IGF机制与AAS模块，在SoccerNet等数据集上实现最优准确率。

Comments ACMMM 2026

Dual-Stream Cross-Anchor Correction Grounding Long-Form Captions and the Domain Limits of Object-Level Anchors

双流跨锚校正：接地长文本描述与对象级锚点的域限制

Lingkai Bu, Qian Gao, Jun Fan, Guohui Ding, Zhenyu Yang, Yuteng Xiao, Jinyi Liang

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大语言模型的长文本描述对象幻觉问题，本文提出双流跨锚校正方法，通过耦合感知流与认知流提升精度，在长文本场景下实现最优性能，且存在域条件性限制。

OmegaUse-OfficeVal: Benchmarking LLM Agents on Long-Horizon Office-Suite Tasks with Economic Grounding

OmegaUse-OfficeVal：基于经济基准的长周期办公套件任务LLM智能体评测基准

Jingbo Zhou, Yusai Zhao, Qi Bao, Jingjia Cao, Zhenghai Chen, Chang Gao, Kaiqi Guo, Muxin Guo, Mingxuan Li, Xinjiang Lu, Yanru Ma, Yixiong Xiao, Zenghui Zhang, Le Zhang, Hua Wu

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 OmegaUse-OfficeVal是带经济基准的长周期办公套件任务LLM智能体评测基准，含100项任务，评测发现前沿LLM成本低速度快但质量未达人类水平，代码与数据集已开源。

Grounding Large Language Models as Generalizable Policies in Network Control

大语言模型作为网络优化的通用策略

Duo Wu, Linjia Kang, Zhimin Wang, Fangxin Wang, Wei Zhang, Chongbo Sun, Xuefeng Tao, Wei Yang, Le Zhang, Wenwu Zhu, Peng Cui, Zhi Wang

机构 * Bytedance（字节跳动） ； Shenzhen International Graduate School（深圳国际研究生院） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Department of Computer Science and Technology（计算机科学与技术系） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出Trailblazer框架，利用大语言模型实现跨任务和环境的通用网络策略，通过网络对齐和策略协作机制提升效率与泛化能力。

Comments Arxiv version. Official version has been submitted to IEEE Transactions on Mobile Computing

JEPA-DNA: Grounding Genomic Foundation Models through Joint-Embedding Predictive Architectures

JEPA-DNA：通过联合嵌入预测架构夯实基因组基础模型

Ariel Larey, Elay Dahan, Amit Bleiweiss, Raizy Kellerman, Guy Leib, Omri Nayshool, Dan Ofer, Tal Zinger, Dan Dominissini, Gideon Rechavi, Nicole Bussola, Simon Lee, Shane O'Connell, Dung Hoang, Marissa Wirth, Alexander W. Charney, Nati Daniel, Yoli Shavit

机构 * Applied AI Architecture, NVIDIA, Israel（NVIDIA应用人工智能架构，以色列） ； Worldwide Field Ops, NVIDIA, Israel（NVIDIA全球现场运营，以色列） ； Developer Programs, NVIDIA, Israel（NVIDIA开发者计划，以色列） ； Cancer Research Center and Wohl Institute of Translational Medicine, Sheba Medical Center, Tel Hashomer, Israel（癌症研究中心和Wohl转化医学研究所，Sheba医疗中心，Tel Hashomer，以色列） ； Windreich Department of AI and Human Health, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, USA（AI与人类健康风reich部门，Mount Sinai医学中心，纽约，美国） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出JEPA-DNA框架，将联合嵌入预测架构与生成式目标结合，通过潜在空间监督全局序列嵌入，实现从令牌恢复到语义对齐的转变，在17项基因组基准任务上提升线性探测和零样本性能，达到新最优。