ACM MM

Peak-End-Net: A Peak-End Rule Inspired Framework for Generalizable Video Aesthetic Assessment

峰值-结尾网络：一种受峰值-结尾规则启发的通用视频美学评估框架

Geng Li, Haiwen Li, Rui Chen, Jing Tang, Lei Sun, Xiangxiang Chu

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 研究视频美学评估问题，提出受峰值-结尾规则启发的Peak-End-Net框架，通过引入预训练IAA头部、设计美学节奏编码器和动态门控融合机制，基于冻结ViT实现，在实验中取得最优性能。

Comments Accepted to ACM MM 2026, Code: https://github.com/AMAP-ML/Peak-End-Net

Learning Speaker Identity Beyond Language and Modality Constraints: Insights from the POLY-SIM 2026 Challenge

超越语言和模态限制学习说话者身份：来自POLY-SIM 2026挑战赛的见解

Marta Moscati, Muhammad Saad Saeed, Marina Zanoni, Mubashir Noman, Rohan Kumar Das, Monorama Swain, Yassin Terraf, Yufang Hou, Elisabeth Andre, Khalid Mahmood Malik, Markus Schedl, Shah Nawaz

机构 * Institute of Computational Perception, Johannes Kepler University（约翰内斯·开普勒大学计算感知研究所） ； University of Michigan-Flint（密歇根大学弗林特分校） ； BDO DIGITAL Gmbh（BDO数字有限公司） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Fortemedia（富特媒体公司） ； College of Computing, Mohammed VI Polytechnic University（穆罕默德六世理工大学计算学院） ； IT:U Interdisciplinary Transformation University（IT:U跨学科转型大学） ； University of Augsburg（奥格斯堡大学） 纠错

AI总结 POLY-SIM 2026挑战赛旨在解决多模态说话者识别中语言和模态限制问题，针对实际应用中信息缺失、多语言等挑战，为比较解决方案提供标准化设置。

Comments Accepted at ACM MM 2026

FM$^2$: Unified Federated Foundation Models for Heterogeneous Multimodal Medical Imaging

FM$^2$：用于异构多模态医学成像的统一联邦基础模型

Shengchao Chen, Ting Shu

机构 * School of Artificial Intelligence, Shenzhen University（深圳大学人工智能学院） ； Australian AI Institute, University of Technology Sydney（悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所） 纠错

AI总结 针对医学成像基础模型构建中隐私与任务统一问题，提出FM$^2$框架，通过从头训练核心主干、结合预训练编码器、配备双混合专家模块及正则化器，并引入字幕增强学习，实现跨模态泛化，优于现有联邦基线。

Comments Accepted by ACM MM 2026 (Main Track): the 34th ACM International Conference on Multimedia

Accuracy Without Grounding: Diagnosing Visual Dependency Dissociation in Video LLM Benchmarks

无需基础的准确性：诊断视频语言模型基准测试中的视觉依赖解离

Jae Joong Lee

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

AI总结 研究视频语言模型基准测试中视觉依赖问题，引入视觉依赖差距（VDG），通过实验表明准确性与视觉依赖可分离，任务类型排名稳定，帧多样性贡献大，H.264实验有新发现，VDG可作标准审查，推动相关研究。

Comments Accepted, ACM International Conference on Multimedia 2026 (ACM MM)