本文探讨了大型语言模型（LLM）在信息抽取（IE）中的应用，特别是在数据稀缺的数字产品护照（DPP）领域。研究提出了一种两步验证方法，将预训练语言模型（PLM）融入生成式信息抽取流程，利用LLM的纠错能力提升性能。该方法在提取文本中稀疏且表达弱的实体时效果显著，中型模型表现甚至可媲美大型模型，尽管最小型开源模型（如Llama-3.2 3B）提升有限。基于此，开发了一个本地部署LLM的产品信息抽取演示应用，面向真实DPP场景的进一步优化。
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该研究针对信息抽取中实体稀疏且表达弱的问题，提出通过两步验证结合PLM与LLM的创新策略，显著提升了模型性能，特别适合数据有限的专业领域，如数字产品护照。这不仅提升了IE效率和准确性，也兼顾了数据隐私，推动了生成式IE在实际应用中的可行性。
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复杂场景中的动作识别通常涉及多个细粒度动作的并发，难以建模动作的内部结构。现有大多数方法依赖整体表征，难以捕捉细微交互和细粒度语义。本文提出KDA方法，利用细粒度语义知识，通过大语言模型将动作标签分解为原子动作，提供明确的时空语义。知识注入模块(KIM)将原子动作知识整合进视频特征，知识解耦模块(KDM)基于此进行更精准的语义引导，且设计了知识解耦损失(KD Loss)以强化解耦效果。大量实验表明，KDA提升了特征判别力，在多标签动作识别基准上达成最先进表现，且KIM与KDM模块易于集成，具备较强通用性。
体重和身高是反映个体身心健康、日常生活及财务状况的重要指标。BMI作为体重和身高的综合指标，常用于自我监测和疾病风险预测。本研究关注从野外单张人体图像自动估计BMI、体重和身高的挑战，利用RGB、深度图、姿态亲和图和边缘图等多模态数据，采用深度神经网络进行单任务和多任务学习。实验基于新构建的包含6105张样本的全身图像数据集，涵盖不同种族、年龄、性别及多样姿势。实验结果表明，使用完整全身图像比半身或面部图像更有利于准确预测。
密集视觉语言理解任务如物体定位、区域识别和开放词汇语义分割，需要将语言概念与空间定位的视觉区域关联起来。CLIP通过大规模对比预训练学习共享的图文嵌入空间，为这些任务提供了坚实基础，但其图像级别的目标仅对全局CLS向量进行文本对齐，局部语义对应关系间接受限。现有方法依赖额外监督、外部模型或任务特化，而训练免费方法多从已有patch特征恢复密集响应，未探索CLIP内部局部语义的来源。本文提出TraceCLIP，一种训练免费框架，通过隔离CLS注意力输出中patch特定贡献项，恢复潜在的patch级语义证据，并将其转为语义测地拓扑门控以校准末层patch亲和度，实现密集特征重建。实验显示贡献特征具备强局部语义区分和文本条件空间对齐能力。在八个零-shot语义分割基准上，TraceCLIP较最强的训练免费方法提高1.3至4.5点mIoU，无需额外训练或外部视觉基础模型，验证了全局对齐表示内部仍蕴含空间局部语义。