Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

Unleashing the Power of Vision-Language Models for Long-Tailed Multi-Label Visual Recognition

释放视觉-语言模型在长尾多标签视觉识别中的潜力

Wei Tang, Zuo-Zheng Wang, Kun Zhang, Tong Wei, Min-Ling Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (Southeast University)（计算机网络与信息集成重点实验室） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（Mohamed bin Zayed人工智能大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出CAPNET框架，通过显式建模标签相关性，结合图卷积网络和可学习软提示，解决长尾多标签视觉识别中的类别不平衡问题，提升模型性能。

DesignPref: Capturing Personal Preferences in Visual Design Generation

DesignPref: 在视觉设计生成中捕捉个人偏好

Yi-Hao Peng, Jeffrey P. Bigham, Jason Wu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

AI总结 DesignPref通过引入包含20名专业设计师多级评分的12,000对UI设计比较数据集，研究个性化视觉设计评估，展示个性化模型在预测个体偏好上的优越性。

SLOFetch: Compressed-Hierarchical Instruction Prefetching for Cloud Microservices

SLOFetch：面向云微服务的压缩分层指令预取

Zerui Bao, Di Zhu, Liu Jiang, Shiqi Sheng, Ziwei Wang, Haoyun Zhang

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 SLOFetch通过压缩分层指令预取技术，优化云微服务的指令预取效率，减少芯片状态并提升网络化服务的性能。

MMPerspective: Do MLLMs Understand Perspective? A Comprehensive Benchmark for Perspective Perception, Reasoning, and Robustness

MMPerspective: 多模态大语言模型是否理解视角？一个全面的视角感知、推理和鲁棒性评估基准

Yolo Y. Tang, Pinxin Liu, Zhangyun Tan, Mingqian Feng, Rui Mao, Chao Huang, Jing Bi, Yunzhong Xiao, Susan Liang, Hang Hua, Ali Vosoughi, Luchuan Song, Zeliang Zhang, Chenliang Xu

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 MMPerspective通过10个任务评估多模态大语言模型在视角感知、推理和鲁棒性方面的能力，揭示其在空间一致性维持和组合推理上的局限性。

Comments Accepted to NeurIPS 2025 DB Track. Rating: 5,5,5,5

Generative AI for Cel-Animation: A Survey

生成式AI用于动画：一种调查

Yolo Y. Tang, Junjia Guo, Pinxin Liu, Zhiyuan Wang, Hang Hua, Jia-Xing Zhong, Yunzhong Xiao, Chao Huang, Luchuan Song, Susan Liang, Yizhi Song, Liu He, Jing Bi, Mingqian Feng, Xinyang Li, Zeliang Zhang, Chenliang Xu

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； UCSB ； University of Oxford（牛津大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

AI总结 本文调查生成式AI如何通过自动化任务革新传统动画流程，降低技术门槛，扩大创作者群体，并促进艺术创新。

Comments Accepted by ICCV 2025 AISTORY Workshop

SG-OIF: A Stability-Guided Online Influence Framework for Reliable Vision Data

SG-OIF：一种基于稳定性的在线影响框架，用于可靠视觉数据

Penghao Rao, Runmin Jiang, Min Xu

机构 * Computational Biology Department, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算生物学系） 纠错

AI总结 SG-OIF通过稳定性引导的在线影响框架，实现在视觉数据噪声检测中的高准确率与稳定性。