arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

视觉与机器人

3D 视觉

三维重建、NeRF、Gaussian Splatting、点云和空间智能。

2026-08-11 至 2026-08-11 共收录 4 信号源:cs.CV, cs.GR, cs.RO

1. 空间理解 4 篇

2608.09928 2026-08-11 cs.CV cs.AI cs.CL cs.LG 新提交 57%

Multimodal Model Diffing for Feature Discovery and Control

用于特征发现与控制的多模态模型差异分析

Hunar Batra, Lachin Naghashyar, Ashkan Khakzar, Philip Torr, Christian Schroeder de Witt, Constantin Venhoff, Ronald Clark

机构 * University of Oxford(牛津大学) Microsoft(微软公司)

专题命中 空间理解 :spatial understanding(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本研究提出MMDiff多模态模型差异分析框架,训练多模态SAEs以识别多模态训练改变的特征,实现特征隔离、检测与控制,在空间、OCR任务及多模态安全攻击评估中展现出良好效果。

Comments Preprint. Accepted at ICML 2026 Trustworthy AI for Good Workshop

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2608.08077 2026-08-11 cs.AI cs.MA cs.RO 新提交 57%

Explore, Map, Remember, Decide: Are Embodied VLMs Ready for Safety-Critical Scenarios?

探索、建图、记忆、决策:具身视觉语言模型是否已准备好应对安全关键场景?

Gabriele La Malfa, Nitay Alon, Emanuele La Malfa, Reuth Mirsky, Stefan Sarkadi

专题命中 空间理解 :spatial understanding(abstract);分类 cs.RO

AI总结 本文扩展ToS框架为EMRD流程,评估VLMs在安全关键场景下的空间理解与决策能力,发现其决策依赖文本先验、空间推理受低光照影响,且记忆与人类认知存在根本差异,存在对齐风险。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2608.07987 2026-08-11 cs.CV 新提交 57%

Advantage-Guided Gate: Reshaping Open-Ended Reasoning for Vision-Based Spatial Intelligence

优势引导门:重塑基于视觉的空间智能的开放式推理

Ling Lin, Yang Bai, Congcong Zhu, Jiangming Shi, Meng Wang, Yang Long, Jingrun Chen, Ling Shao, Huazhu Fu

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Suzhou Institute for Advanced Research, USTC(中国科学技术大学苏州高等研究院) Institute of Advanced Intelligence and Computing (IAIC), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)(新加坡科技研究局高级智能与计算研究所) East China Normal University(华东师范大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Durham University(杜伦大学) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学)

专题命中 空间理解 :spatial understanding(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文针对MLLMs开放式推理易出错的问题,提出优势引导门框架,结合蒙特卡洛价值评估与两类优势门,构建Reasoning-Tree-160k数据集并经两阶段学习,有效提升了基准MLLMs的视觉空间推理性能。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2608.07606 2026-08-11 cs.RO cs.AI cs.HC eess.IV 新提交 57%

Enhanced Real-Time 6-DOF Extended Reality Catheter Tracking for Evaluating Potential Improvement in Efficiency, Precision, and Depth Perception for Cardiac Interventions

用于评估心脏介入效率、精度和深度感知潜在提升的增强型实时六自由度扩展现实导管跟踪技术

Mohsen Annabestani, Sandhya Sriram, Andrew Kuzemczak, S. Chiu Wong, Alexandros Sigaras, Bobak Mosadegh

专题命中 空间理解 :spatial understanding(abstract);分类 cs.RO

AI总结 本研究开发基于XR的实时6-DOF导管跟踪平台,经20名医学生测试,其可使心脏介入操作速度提升超5倍、导管移动距离减约5倍,还能提高精度、降低变异性,优化操作体验。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏