Nanyang Technological University（南洋理工大学）

Machine-learning-enabled interpretation of tribological deformation patterns in large-scale MD data

基于机器学习的大型分子动力学数据中摩擦变形模式的解释

Hendrik J. Ehrich, Marvin C. May, Stefan J. Eder

机构 * organization= Institute for Engineering Design ； organization= AC2T research GmbH , addressline= Viktor-Kaplan-Straße 2/C , city= 2700 Wiener Neustadt , country= Austria ； organization= School of Mechanical \& Aerospace Engineering, Nanyang Technological University , addressline= 50 Nanyang Avenue , country= 639798 Singapore 纠错

AI总结 本研究利用机器学习自动解析大型分子动力学数据中的摩擦变形模式，通过压缩数据并训练CNN-MLP模型，实现96%的预测准确率。

Comments 19 pages, 11 figures

ChromouVQA: Benchmarking Vision-Language Models under Chromatic Camouflaged Images

ChromouVQA：在色度伪装图像下评估视觉-语言模型的基准测试

Yunfei Zhang, Yizhuo He, Yuanxun Shao, Zhengtao Yao, Haoyan Xu, Junhao Dong, Zhen Yao, Zhikang Dong

机构 * Amazon（亚马逊公司） ； Google（谷歌公司） ； MurcuryMind（MurcuryMind公司） ； University of Southern California（南加州大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Lehigh University（莱斯大学） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

AI总结 ChromouVQA通过色度伪装图像评估视觉-语言模型在复杂背景下的表现，提出对比度配方提升形状恢复能力。

OpenMMReasoner: Pushing the Frontiers for Multimodal Reasoning with an Open and General Recipe

OpenMMReasoner: 推动多模态推理的前沿研究：一个开放且通用的配方

Kaichen Zhang, Keming Wu, Zuhao Yang, Bo Li, Kairui Hu, Bin Wang, Ziwei Liu, Xingxuan Li, Lidong Bing

机构 * MiroMind AI ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； LMMs-Lab Team（多模态实验室团队） 纠错

AI总结 OpenMMReasoner提出了一种开放且通用的多模态推理训练配方，通过两阶段方法提升推理性能，实现在多个基准测试中超越现有基线。

Evo-1: Lightweight Vision-Language-Action Model with Preserved Semantic Alignment

Evo-1：轻量级视觉-语言-动作模型，保持语义对齐

Tao Lin, Yilei Zhong, Yuxin Du, Jingjing Zhang, Jiting Liu, Yinxinyu Chen, Encheng Gu, Ziyan Liu, Hongyi Cai, Yanwen Zou, Lixing Zou, Zhaoye Zhou, Gen Li, Bo Zhao

机构 * School of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； EvoMind Tech（EvoMind科技） ； IAAR-Shanghai（IAAR-上海） ； SII ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 Evo-1是一种轻量级的视觉-语言-动作模型，通过减少计算并保持语义对齐，实现了高效的部署和强大的性能。

Comments Github: https://github.com/MINT-SJTU/Evo-1

3D Question Answering via only 2D Vision-Language Models

仅通过2D视觉-语言模型实现3D问答

Fengyun Wang, Sicheng Yu, Jiawei Wu, Jinhui Tang, Hanwang Zhang, Qianru Sun

机构 * Nanyang Technological University, Singapore ； Singapore Management University, Singapore ； National University of Singapore, Singapore ； Nanjing University of Science \& Technology, Nanjing, China 纠错

AI总结 本文提出cdViews方法，通过仅使用2D视觉-语言模型，实现3D问答任务的高性能表现。

Comments ICML2025