int n, G[maxn][maxn], c[maxn], topo[maxn], t;/**n表示邻接表的个数，*c[]表示状态，为1表示访问过，为0表示未访问，为-1表示正在访问*topo表示排完序的拓扑序列*/bool dfs(int u){c[u] = -1;for(int v = 0; v < n; v++) if(G[u][v]) {if(c

PP-StructureV3

相较于PCIe接口，具备提供更高的带宽和更低的延迟，更好的稳定性和可靠性，常用于高性能计算和数据中心。在显卡配置中，PCIe一般指PCIe接口，是服务器实现IO扩展的关键，PCIe接口除了用于插PCIe的GPU卡外，也可以广泛用于Raid卡、网卡、HBA卡等。常见的显存类型，具有较高的带宽和较低的延迟，适用于大多数显卡，如NVIDIA的GeForce系列和AMD的Radeon系列显卡。NvLink

➡️ 研究动机：为了全面理解MLLMs的能力和局限性，并为未来的安全防护提供有价值的见解和方法，研究团队提出了第一个综合评估框架（Comprehensive Evaluation Framework, ChEF），旨在全面评估每个MLLM，并公平地比较不同的MLLMs。➡️ 研究动机：现有的多模态大型语言模型（MLLMs）在处理不同模态的任务时，存在模态干扰的问题，即不同模态之间的信息可能会相互干

然而，现有的数学基准测试主要集中在评估MLLMs的问题解决能力，而忽略了更复杂的场景，如错误检测，这在教育场景中尤为重要。➡️ 研究动机：为了克服这一限制，研究团队提出了一种新的方法——MLLM As ReTriever (MART)，通过利用交互数据来微调MLLM检索器，使其能够全面考虑轨迹的有效性，并优先考虑对未见过的任务有用的轨迹。➡️ 方法简介：研究团队构建了一个包含2,500个高质量多模

➡️ 问题背景：多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model, MLLM）在视觉语言任务中展现出显著的能力，但现有的通用视觉语言模型（VLM）在医疗视觉问答（Med-VQA）任务中表现不佳，尤其是在处理细微的医学图像时。为了在保持高数据质量的同时最大化数据量，研究团队提出了自适应图像-文本质量增强器（AITQE），旨在动态评估和增强图像-文本对的质量，从而在不显

➡️ 实验设计：研究团队在14个不同的移动UI任务上进行了实验，包括3个来自Spotlight的任务（screen2words、widget captions、taperception）和11个针对iPhone和Android屏幕的双版本任务。现有的基准测试要么设计用于通用多模态任务，无法捕捉网页的独特特性，要么专注于端到端的网页代理任务，无法衡量细粒度的能力，如OCR、理解和定位。此外，该方法还

➡️ 实验设计：实验在VIMA和SimplerEnv两个模拟器上进行，针对LLaRA和OpenVLA两个开源VLAMs模型，设计了不同类型的物理攻击（如模糊、高斯噪声、亮度控制、基于排版的视觉提示和对抗性补丁攻击），并评估了这些攻击对模型性能的影响。➡️ 方法简介：研究团队提出了一种系统的方法，通过构建物理脆弱性评估管道（PVEP），评估了包括分布外（OOD）、基于排版的视觉提示（VP）和对抗性补

➡️ 论文标题：The Curious Case of Nonverbal Abstract Reasoning with Multi-Modal Large Language Models➡️ 论文作者：Kian Ahrabian, Zhivar Sourati, Kexuan Sun, Jiarui Zhang, Yifan Jiang, Fred Morstatter, Jay Pujara

最近（2025年10月）发布的多模态大模型基本采用原生分辨率的图像配置，例如Kimi-VL、Qwen3-VL、Seed1.5-VL等。以Qwen3-VL为例，采用原生分辨率输入，保证输入图像的无损高清。然而，鲜有研究工作去分析图像分辨率、图像宽高比对多模态大模型的影响。北大、上海人工智能实验室等机构的研究人员构建评测集RC-Bench（Resolution-Centric）、原生分辨率多模态大模型