上海婚恋网站排名,塘厦 网站建设 百度推广,深圳龙华建网站公司,wordpress超级留言版随着多模态大模型的飞速发展#xff0c;我们正处于从“固定模态对”向“任意模态转换”跨越的关键节点。我们诚邀您参加 CVPR 2026 A2A-MML Workshop#xff01;本次研讨会旨在汇聚视觉、语言、音频、3D、机器人及认知科学领域的专家#xff0c;共同绘制任意模态智能#x…随着多模态大模型的飞速发展我们正处于从“固定模态对”向“任意模态转换”跨越的关键节点。我们诚邀您参加 CVPR 2026 A2A-MML Workshop本次研讨会旨在汇聚视觉、语言、音频、3D、机器人及认知科学领域的专家共同绘制任意模态智能Any-to-Any Multimodal Intelligence的未来蓝图。研讨会简介Workshop Introduction近年来大模型在 Vision-Language-Audio 等多模态领域取得了巨大突破但现有系统仍受限于固定模态组合难以实现真正的灵活推理与泛化。A2A-MML Workshop 旨在推动从 “固定模态对” → “任意模态组合Any-to-Any” 的范式转变构建具备统一理解、转换与协作能力的多模态智能系统我们的核心愿景是Bridging Representation, Transformation, and CollaborationToward Any-to-Any Multimodal Intelligence核心信息Core InformationWorkshop 简称A2A-MML会议地点Denver, ColoradoHybrid Mode截稿日期DeadlineMarch 01, 2026AOE录用通知NotificationMarch 19, 2026AOE官方网站https://a2a-mml-2026.vercel.app/征稿主题Topics Themes我们欢迎所有与多模态学习相关的投稿特别关注以下前沿方向Multimodal Representation Learning多模态表示学习解耦模态特定因素、学习泛化对齐空间及增强表示的可解释性。Multimodal Transformation多模态转换探索 text-to-image, image-to-video, video-to-audio 等跨模态生成机制及 Diffusion Transformer 框架。Multimodal Synergistic Collaboration多模态协同合作研究模态间的交互、补充与补偿机制如协作注意力机制与跨模态反馈环路。Benchmarking and Evaluation基准测试与评估开发评估任意模态组合、转换保真度及推理一致性的新指标。Other Emerging Topics其他主题统一模态基座模型、具身智能中的表示学习、以及 3D/触觉/生理信号等稀缺模态的集成。顶尖讲师阵容Keynote Speakers本次 Workshop 邀请到了多位学术界的领军人物分享最新洞察Paul Liang (MIT)Manling Li (Northwestern University)Mohit Bansal (UNC Chapel Hill)Zhedong Zheng (University of Macau)Yossi Gandelsman (Reve / TTIC)Georgia Gkioxari (Caltech)Saining Xie (NYU)投稿指南Submission GuidelinesRegular Papers最多 8 页介绍原始方法或新颖愿景。Tiny/Short Papers2-4 页欢迎未发表的洞察、理论分析或实验复现。奖励所有录用论文将以 Poster 形式展示其中 6-8 篇将被选为 Short Oral。研讨会还将评选出 Best Paper Award。投稿系统OpenReviewhttps://openreview.net/group?idthecvf.com/CVPR/2026/Workshop/A2A-MML#tab-recent-activityDouble-blind policy组织委员会Organizers由来自 Oxford, MIT, UNC, EPFL 和 University of Trento 的研究者共同组织Shengqiong Wu, Wei Dai, Han Lin, ChenyuMonicaWang, Yichen Li, Sharut Gupta, Roman Bachmann, Elisa Ricci, Hao Fei.期待在 Denver 与您共同探讨 A2A 的无限可能现在在「知乎」也能找到我们了进入知乎首页搜索「PaperWeekly」点击「关注」订阅我们的专栏吧·