大模型推理能力

FSR-VLN: Fast and Slow Reasoning for Vision-Language Navigation with Hierarchical Multi-modal Scene Graph

基于分层多模态场景图的视觉语言导航：快速与慢速推理

Xiaolin Zhou, Tingyang Xiao, Liu Liu, Yucheng Wang, Maiyue Chen, Xinrui Meng, Xinjie Wang, Wei Feng, Wei Sui, Zhizhong Su

机构 * Horizon Robotics ； D-Robotics Robotics 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 FSR-VLN通过分层多模态场景图与快速-慢速推理机制，提升视觉语言导航的效率与准确性，实现低延迟高成功率的导航性能。

Comments Demo video are available at https://horizonrobotics.github.io/robot_lab/fsr-vln/

Scaling Agentic Reinforcement Learning for Tool-Integrated Reasoning in VLMs

在视觉语言模型中实现工具集成推理的规模化代理强化学习

Meng Lu, Ran Xu, Yi Fang, Wenxuan Zhang, Yue Yu, Gaurav Srivastava, Yuchen Zhuang, Mohamed Elhoseiny, Charles Fleming, Carl Yang, Zhengzhong Tu, Yang Xie, Guanghua Xiao, Hanrui Wang, Di Jin, Wenqi Shi, Xuan Wang

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Emory University（埃默里大学） ； KAUST（阿联酋卡塔尔大学） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Cisco（思科系统） ； TAMU（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； UT Southwestern Medical Center（德克萨斯西南医学中心） ； Eigen AI 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出VISTA-Gym，通过多轮轨迹采样和端到端强化学习，提升视觉语言模型的工具集成推理能力，在多个基准测试中取得显著优势。

Comments 17 pages, 9 figures, work in progress

Perceptual Taxonomy: Evaluating and Guiding Hierarchical Scene Reasoning in Vision-Language Models

感知分类：评估和引导视觉语言模型中的层次场景推理

Jonathan Lee, Xingrui Wang, Jiawei Peng, Luoxin Ye, Zehan Zheng, Tiezheng Zhang, Tao Wang, Wufei Ma, Siyi Chen, Yu-Cheng Chou, Prakhar Kaushik, Alan Yuille

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出感知分类基准测试，旨在评估和引导视觉语言模型在层次场景推理中的能力，揭示模型在属性驱动推理上的不足，并展示通过上下文示例提升性能的效果。

HyperbolicRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Hyperbolic Representations

HyperbolicRAG: 通过双曲表示增强检索增强生成

Linxiao Cao, Ruitao Wang, Jindong Li, Zhipeng Zhou, Menglin Yang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 HyperbolicRAG通过整合双曲几何提升基于图的检索增强生成，以更准确地捕捉语义和层次结构关系。

Comments 12 pages

Prune-Then-Plan: Step-Level Calibration for Stable Frontier Exploration in Embodied Question Answering

剪枝后再规划：用于具身问答中稳定前沿探索的分步校准

Noah Frahm, Prakrut Patel, Yue Zhang, Shoubin Yu, Mohit Bansal, Roni Sengupta

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Prune-Then-Plan通过分步校准稳定具身问答中的前沿探索，提升导航效率和回答质量。

Comments webpage: https://noahfrahm.github.io/Prune-Then-Plan-project-page/

Spatial-SSRL: Enhancing Spatial Understanding via Self-Supervised Reinforcement Learning

Spatial-SSRL: 通过自监督强化学习增强空间理解

Yuhong Liu, Beichen Zhang, Yuhang Zang, Yuhang Cao, Long Xing, Xiaoyi Dong, Haodong Duan, Dahua Lin, Jiaqi Wang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Spatial-SSRL通过自监督强化学习提升大视觉-语言模型的空间理解能力，无需人工标注，在多个基准测试中取得显著准确率提升。

Comments preprint

Influence of the Geometry of the world model on Curiosity Based Exploration

世界模型几何对基于好奇心的探索的影响

Grégoire Sergeant-Perthuis, Nils Ruet, David Rudrauf, Dimitri Ognibene, Yvain Tisserand

机构 * LCQB Sorbonne Université & OURAGAN team, Inria Paris（LCQB 索邦大学及 OURAGAN 团队，巴黎研究所） ； CIAMS, Université Paris-Saclay, Orsay & Université d’Orléans（CIAMS，巴黎-萨克雷大学，欧塞比及奥尔良大学） ； Dipartimento di Psicologia, Università Milano-Bicocca（心理学系，米兰-比科卡大学） ； CISA, University of Geneva（日内瓦大学 CISA） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了世界模型几何结构对智能体好奇心驱动探索行为的影响，通过比较投影群与欧几里得群在知识价值和探索行为中的作用，揭示了几何结构在空间意识中的关键作用。

Journal ref Biol Cybern 119, 4 (2025)

Vision-Language Models for Automated 3D PET/CT Report Generation

用于自动化3D PET/CT报告生成的视觉-语言模型

Wenpei Jiao, Kun Shang, Hui Li, Ke Yan, Jiajin Zhang, Guangjie Yang, Lijuan Guo, Yan Wan, Xing Yang, Dakai Jin, Zhaoheng Xie

机构 * Institute of Medical Technology and National Biomedical Imaging Center, Peking University（北京大学医学技术研究院和国家生物医学成像中心） ； Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院） ； Peking University Third Hospital（北京大学第三医院） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） ； The Affiliated Hospital of Qingdao University（青岛大学附属医院） ； The First Affiliated Hospital of Henan Medical University（河南医科大学第一附属医院） ； Jiujiang City Key Laboratory of Cell Therapy, Jiu Jiang NO.1 People’s Hospital（九江市细胞治疗重点实验室，九江市第一人民医院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出PETRG-3D模型，通过3D双分支框架和风格适应提示，提升PET/CT报告生成的自动化水平，实验显示其在自然语言和临床指标上均优于现有方法。