大模型推理能力

SpatialReasoner: Active Perception for Large-Scale 3D Scene Understanding

SpatialReasoner: 大规模3D场景理解中的主动感知

Hongpei Zheng, Shijie Li, Yanran Li, Hujun Yin

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Institute for Infocomm Research (I2R), A*STAR, Singapore（信息与通信研究 institute（I2R），A*STAR，新加坡） ； University of Bedfordshire（贝德福德郡大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 SpatialReasoner通过主动感知框架实现大规模3D场景理解，采用两阶段训练策略在H$^2$U3D数据集上取得最佳性能。

When Harmful Content Gets Camouflaged: Unveiling Perception Failure of LVLMs with CamHarmTI

当有害内容被伪装时：通过CamHarmTI揭示LVLMs的感知失败

Yanhui Li, Qi Zhou, Zhihong Xu, Huizhong Guo, Wenhai Wang, Dongxia Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CamHarmTI基准，揭示LVLMs在识别伪装有害内容时的感知不足，并通过微调提升模型性能。

MUT3R: Motion-aware Updating Transformer for Dynamic 3D Reconstruction

MUT3R：面向动态3D重建的运动感知更新Transformer

Guole Shen, Tianchen Deng, Xingrui Qin, Nailin Wang, Jianyu Wang, Yanbo Wang, Yongtao Chen, Hesheng Wang, Jingchuan Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 MUT3R通过利用预训练Transformer的运动线索，在无需训练的情况下抑制动态内容，提升动态场景下的3D重建时间一致性和姿态鲁棒性。

Language-Driven Object-Oriented Two-Stage Method for Scene Graph Anticipation

基于语言的面向对象两阶段方法用于场景图预见

Xiaomeng Zhu, Changwei Wang, Haozhe Wang, Xinyu Liu, Fangzhen Lin

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系，香港科学与技术大学） ； Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security, Ministry of Education, Shandong Computer Science Center, Qilu University of Technology（计算能力网络与信息安全重点实验室，教育部，山东计算机科学中心，齐鲁大学） ； Academy of Interdisciplinary Studies, The Hong Kong University of Science and Technology（跨学科研究学院，香港科学与技术大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出基于语言的面向对象两阶段方法，通过时间一致性正则化预测对象集动态和关系轨迹，显著提升视频场景图预见性能。

Synthetic Cognitive Walkthrough: Aligning Large Language Model Performance with Human Cognitive Walkthrough

合成认知 walkthrough：使大语言模型性能与人类认知 walkthrough 对齐

Ruican Zhong, David W. McDonald, Gary Hsieh

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究探讨了大型语言模型能否通过模拟人类行为来提升认知 walkthrough 的效率，并展示了其在可用性测试中的潜在应用价值。

LLM-Guided Material Inference for 3D Point Clouds

基于大语言模型的3D点云材料推断

Nafiseh Izadyar, Teseo Schneider

机构 * University of Victoria（维多利亚大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出基于大语言模型的3D点云材料推断方法，通过两阶段推理实现材料属性推断，验证了语言模型在连接几何推理与材料理解中的作用。

SafePTR: Token-Level Jailbreak Defense in Multimodal LLMs via Prune-then-Restore Mechanism

SafePTR: 通过剪枝-恢复机制实现多模态大语言模型的令牌级 Jailbreak 防御

Beitao Chen, Xinyu Lyu, Lianli Gao, Jingkuan Song, Heng Tao Shen

机构 * Shenzhen Institute for Advanced Study, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学深圳研究院） ； Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； Engineering Research Center of Intelligent Finance, Ministry of Education（教育部智能金融工程研究中心） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 SafePTR 提出一种无需训练的多模态大语言模型防御机制，通过剪枝有害令牌并恢复良性特征，有效提升安全性并保持效率。

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