大模型推理能力

Fine-Grained Preference Optimization Improves Spatial Reasoning in VLMs

细粒度偏好优化提升视觉语言模型的空间推理能力

Yifan Shen, Yuanzhe Liu, Jingyuan Zhu, Xu Cao, Xiaofeng Zhang, Yixiao He, Wenming Ye, James Matthew Rehg, Ismini Lourentzou

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；logical reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 细粒度偏好优化方法SpatialReasoner-R1通过改进空间推理能力，在空间推理任务中取得显著性能提升。

Falcon-H1R: Pushing the Reasoning Frontiers with a Hybrid Model for Efficient Test-Time Scaling

Falcon-H1R：通过高效推理扩展的混合模型推动推理前沿

Falcon LLM Team, Iheb Chaabane, Puneesh Khanna, Suhail Mohmad, Slim Frikha, Shi Hu, Abdalgader Abubaker, Reda Alami, Mikhail Lubinets, Mohamed El Amine Seddik, Hakim Hacid

机构 * Falcon LLM Team（Falcon LLM团队） 纠错

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

AI总结 Falcon-H1R通过高效推理优化和混合模型设计，在保持模型规模的同时实现高效推理性能的突破。

Thinking with Blueprints: Assisting Vision-Language Models in Spatial Reasoning via Structured Object Representation

基于蓝图的思考：通过结构化物体表示协助视觉-语言模型进行空间推理

Weijian Ma, Shizhao Sun, Tianyu Yu, Ruiyu Wang, Tat-Seng Chua, Jiang Bian

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Microsoft Research, Asia（微软亚洲研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 通过结构化物体表示提升视觉-语言模型的空间推理能力，引入蓝图嵌入推理轨迹、蓝图意识奖励和反捷径数据增强技术。

Comments Preprint. Under review

Improving Behavioral Alignment in LLM Social Simulations via Context Formation and Navigation

通过情境形成与导航提升LLM社交模拟中的行为一致性

Letian Kong, Qianran, Jin, Renyu Zhang

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

AI总结 本文提出通过情境形成与导航提升LLM在复杂决策环境中的行为一致性，验证了两阶段框架在不同任务中的有效性。

Comments 39 pages, 2 figures, 3 tables

Bridging Visual Intuition and Chemical Expertise: An Autonomous Analysis Framework for Nonadiabatic Dynamics Simulations via Mentor-Engineer-Student Collaboration

弥合视觉直觉与化学专业性：通过导师-工程师-学生协作的自主分析框架实现非绝热动力学模拟分析

Yifei Zhu, Jiahui Zhang, Binni Huang, Zhenggang Lan

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 VisU通过导师-工程师-学生协作框架，实现非绝热动力学模拟分析的自动化，减少人工依赖，提升机理发现的直观性和可扩展性。

CADMorph: Geometry-Driven Parametric CAD Editing via a Plan-Generate-Verify Loop

CADMorph: 通过计划-生成-验证循环实现几何驱动的参数化CAD编辑

Weijian Ma, Shizhao Sun, Ruiyu Wang, Jiang Bian

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research, Asia（微软亚洲研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 CADMorph通过计划-生成-验证循环实现几何驱动的参数化CAD编辑，利用预训练模型在数据稀少情况下保持结构、语义和形状保真度，超越现有方法并支持下游应用。

Comments NeurIPS 2025

Stairway to Success: An Online Floor-Aware Zero-Shot Object-Goal Navigation Framework via LLM-Driven Coarse-to-Fine Exploration

通往成功的阶梯：一种通过LLM驱动的粗到细探索的在线楼层感知零样本物体-目标导航框架

Zeying Gong, Rong Li, Tianshuai Hu, Ronghe Qiu, Lingdong Kong, Lingfeng Zhang, Guoyang Zhao, Yiyi Ding, Junwei Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出ASCENT框架，通过LLM驱动的粗到细探索实现在线楼层感知零样本物体-目标导航，无需预建地图或重新训练，适用于多楼层环境。

Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RAL). Project Page at https://zeying-gong.github.io/projects/ascent