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近两年来，大语言模型（LLM）在学术界与工业界的发展可谓势如破竹。大模型研究已从单纯的“规模竞赛”转向“效能突破”与“应用重构”，研究者们正致力于构建可持续进化的智能生态系统。
在此背景下，多模态大模型、智能体agent等围绕大模型技术演进核心矛盾的方向，尤其值得关注。为帮助大家深入了解LLM技术进展，同时为论文研究者提供创新思路，我们精心整理了460篇大模型前沿论文。这些论文涵盖热门的RAG、LLM推理等方向，方便大家复现研究，希望能为各位的论文创作添砖加瓦。
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1. iVISPAR–AnInteractiveVisual-SpatialReasoningBenchmarkforVLMs
【要点】：本文介绍了iVISPAR，一种交互式多模态基准，用于评估视觉语言模型（VLMs）在空间推理方面的能力，并揭示了当前VLMs在空间推理上的局限性。
【方法】：通过设计基于滑动拼图问题的变体，iVISPAR支持2D、3D和文本输入模态，全面评估VLMs的计划和推理技能。
【实验】：作者使用iVISPAR评估了一系列先进的开源和闭源VLMs，并提供了最优路径解决方案和人类基线，以评估任务的复杂性和对人类而言的可行性。结果显示，尽管一些VLMs在简单的空间任务上表现良好，但在更复杂的配置和问题属性上遇到困难，且在2D视觉表现优于3D或文本表示，但始终未达到人类表现水平。
2. FromForesighttoForethought:VLM-In-the-LoopPolicySteeringviaLatentAlignment
【要点】：论文提出FOREWARN框架，通过分离预测行动结果（foresight）与评估（forethought），利用视觉语言模型（VLM）作为外部验证器，实现对生成策略在运行时的有效引导，提高了机器人策略的鲁棒性和泛化能力。
【方法】：作者采用了一种将VLM与潜在世界模型结合的方法，先通过潜在世界模型预测不同低级行动计划的未来潜在状态，再使VLM与这些预测状态对齐，从而在自然语言表示中推理行动后果并筛选计划。
【实验】：研究者在多种机器人操作任务上验证了FOREWARN框架，具体数据集名称未提及，但结果显示该框架能有效桥接表示性差距，提供稳健且可泛化的策略引导。
3. RadVLM:AMultitaskConversationalVision-LanguageModelforRadiology
【要点】：本文提出了RadVLM，一种面向放射学领域的小型化多任务对话视觉语言模型，具备交互式诊断能力，并在多个任务中达到最先进的性能。
【方法】：作者通过整合大规模指令数据集，包含超过100万张图像-指令对，对RadVLM进行微调，使其能够处理单轮任务（如报告生成、异常分类和视觉定位）和多项任务的对话交互。
【实验】：研究者在指令数据集上对RadVLM进行微调，并在不同任务上与重新实现的基线VLMs进行比较，结果显示RadVLM在对话能力和视觉定位方面达到最先进的水平，在其他放射学任务中也保持竞争力。
4. SKIModels:SkeletonInducedVision-LanguageEmbeddingsforUnderstandingActivitiesofDailyLiving
【要点】：本文提出SKI模型，将3D骨架信息融入视觉语言嵌入空间，增强了日常生活活动（ADL）视频的零样本动作识别和视频标题生成能力。
【方法】：通过结合骨架语言模型SkeletonCLIP，SKI模型将骨架信息与视觉语言模型（VLMs）和大型视觉语言模型（LVLMs）进行协作训练，以提升模型对ADL视频的理解。
【实验】：SKI模型在三个流行的ADL数据集（UCSD、HCV和AVD）上进行了验证，展示了在零样本动作识别和视频标题生成任务上的有效性。
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