Artificial intelligence is increasingly used to integrate and analyze multiple types of data formats, such as text, images, audio and video. One challenge slowing advances in multimodal AI, however, is the process of choosing the algorithmic method best aligned to the specific task an AI system needs to perform.

تم تقديم مبادرة جديدة تتضمن 'جدول دوري' لأساليب الذكاء الاصطناعي (AI)، بهدف تعزيز الابتكار في تطبيقات الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط التي تدمج أنواعًا مختلفة من بيانات مثل النصوص والصور والصوت. يسعى هذا الإطار إلى معالجة التحدي المتمثل في اختيار الأساليب الخوارزمية الأكثر ملاءمة للمهام المحددة، والتي كانت عقبة كبيرة أمام التقدم في هذا المجال.

Una nueva iniciativa ha introducido una 'tabla periódica' para los métodos de inteligencia artificial (IA), con el objetivo de mejorar la innovación en aplicaciones de IA multimodal que integran varios formatos de datos como texto, imágenes y audio. Este marco busca abordar el desafío de seleccionar los métodos algorítmicos más adecuados para tareas específicas, que ha sido una barrera significativa para el progreso en el campo.

Une nouvelle initiative a introduit un 'tableau périodique' pour les méthodes d'intelligence artificielle (IA), visant à améliorer l'innovation dans les applications d'IA multimodales qui intègrent divers formats de données tels que le texte, les images et l'audio. Ce cadre cherche à résoudre le défi de la sélection des méthodes algorithmiques les plus adaptées aux tâches spécifiques, qui a été un obstacle majeur au progrès dans le domaine.

A new initiative has introduced a 'periodic table' for artificial intelligence (AI) methods, aimed at enhancing innovation in multimodal AI applications that integrate various data formats like text, images, and audio. This framework seeks to address the challenge of selecting the most suitable algorithmic methods for specific tasks, which has been a significant barrier to progress in the field.

'Periodic table' for AI methods aims to drive innovation

arXiv:2512.10336v1 Announce Type: new 
Abstract: Artificial intelligence has made great progress in recent years, particularly in the development of Vision--Language Models (VLMs) that understand both visual and textual data. However, these advancements remain largely limited to English, reducing their accessibility for non--English speakers. It is essential to extend these capabilities to a broader range of languages. This paper explores the challenges of adapting an English-trained VLM to different languages. To this end, we will explore and compare different methods for their performance and computational cost. We consider a translation-based pipeline, LoRA finetuning, and a two-stage finetuning strategy that separates vision adaptation from language adaptation. To evaluate these methods, we use a combination of standard multimodal benchmarks translated into the target language and manual assessments by native experts. The results reveal that dataset translation remains a major bottleneck in multilingual VLM performance, with data quality limiting the effectiveness of training and evaluation. These findings suggest that future efforts should focus on native-language dataset collection and improved translation strategies.

أدت التقدمات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي إلى تطوير نماذج الرؤية-اللغة (VLM) التي يمكنها معالجة البيانات المرئية والنصية. تركز دراسة جديدة على تكييف نموذج VLM المدرب باللغة الإنجليزية إلى اللغة الفرنسية، مما يعالج تحديات الوصول اللغوي والأداء عبر لغات مختلفة. يتم تقييم طرق متعددة، بما في ذلك خطوط الأنابيب المعتمدة على الترجمة واستراتيجيات التعديل الدقيق، من حيث فعاليتها وتكلفتها الحاسوبية.

Los recientes avances en inteligencia artificial han llevado al desarrollo de Modelos de Visión-Lenguaje (VLM) que pueden procesar datos visuales y textuales. Un nuevo estudio se centra en adaptar un VLM entrenado en inglés al francés, abordando los desafíos de accesibilidad lingüística y rendimiento en diferentes idiomas. Se evalúan varios métodos, incluidos los pipelines basados en traducción y estrategias de ajuste fino, por su efectividad y costo computacional.

Les avancées récentes en intelligence artificielle ont conduit au développement de modèles de vision-langage (VLM) capables de traiter à la fois des données visuelles et textuelles. Une nouvelle étude se concentre sur l'adaptation d'un VLM entraîné en anglais au français, abordant les défis d'accessibilité linguistique et de performance à travers différentes langues. Diverses méthodes, y compris des pipelines basés sur la traduction et des stratégies de fine-tuning, sont évaluées pour leur efficacité et leur coût computationnel.

Recent advancements in artificial intelligence have led to the development of Vision-Language Models (VLMs) that can process both visual and textual data. A new study focuses on adapting an English-trained VLM to French, addressing the challenges of language accessibility and performance across different languages. Various methods, including translation-based pipelines and fine-tuning strategies, are evaluated for their effectiveness and computational efficiency.

'Periodic table' for AI methods aims to drive innovation

Was this article worth reading? Share it

Ready to build your own newsroom?