CVPR

Can Language Models Understand mmWave Data? Benchmarking Large Language Models for mmWave Radar-Based Human Understanding

语言模型能否理解毫米波数据？基于毫米波雷达的人类理解任务对大语言模型进行基准测试

Jeongwan Shin, Jaehyeon Kim, Donguk Ko, Jaeho Choi

机构 * DGIST（大邱庆北科学技术院） ； KAIST（韩国科学技术院） ； InnoCORE LLM 纠错

AI总结 本研究针对毫米波数据与大语言模型融合的研究空白，构建首个毫米波人类感知基准mmWave-QA，评估LLMs在该任务上的零样本推理潜力与视觉退化下的鲁棒性，为相关研究奠定基础。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings

Evolve Vision-Language-Action Model into an Agent with On-the-fly Tool-use

将视觉-语言-动作模型进化为具备即时工具使用能力的智能体

Yi Ding, Yanzhao Yu, Xili Dai, Xianbiao Qi, Peiwen Sun, Xueqian Wang, Xiangyu Yue, Jianan Wang

机构 * Astribot（星舟机器人） ； Tsinghua University（清华大学） ； Juxi Tech（矩芯科技） ； IntelliFusion Inc.（智融公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 该研究提出带工具使用的智能体机器人（ART）框架，调优VLA模型以利用工具模块，在模拟及真实任务中成功率较基线高20%，为VLA系统实际部署奠定基础。

Comments 12 pages, 4 figures, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern (CVPR) Findings

Where Does Vision Meet Language? Understanding and Refining Visual Fusion in MLLMs via Contrastive Attention

视觉与语言在哪里交汇？通过对比注意力理解并优化MLLMs中的视觉融合

Shezheng Song, Shasha Li, Shan Zhao, Xiaopeng Li, Qian Wan, Chengyu Wang, Tianwei Yan, Jun Ma, Jie Yu

AI总结 通过对比注意力框架，研究揭示了MLLMs中视觉-文本融合的层次演变，并改进了多模态推理性能。

Comments CVPR Accepted

Tracking the Flight: Exploring a Computational Framework for Analyzing Escape Responses in Plains Zebra (Equus quagga)

追踪飞行：探索分析平原斑马（Equus quagga）逃逸反应的计算框架

Isla Duporge, Sofia Minano, Nikoloz Sirmpilatze, Igor Tatarnikov, Scott Wolf, Adam L. Tyson, Daniel Rubenstein

AI总结 本研究评估三种计算机视觉方法，将最优者应用于44匹平原斑马逃逸的无人机视频，提取轨迹并识别逃逸行为模式，为动物集体行为研究提供有效工具。

Comments Accepted to the CV4Animals workshop at CVPR 2025; v2: corrected Fig. 3