大模型推理能力

What does RL improve for Visual Reasoning? A Frankenstein-Style Analysis

强化学习在视觉推理中提升了什么？一种弗兰肯斯坦式分析

Xirui Li, Ming Li, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 本文通过弗兰肯斯坦式分析框架，揭示强化学习在视觉推理中通过中到晚期变压器计算的系统性细化，改进了视觉到推理的对齐和推理性能，而非单纯的视觉感知增强。

Multimodal LLM With Hierarchical Mixture-of-Experts for VQA on 3D Brain MRI

多模态大语言模型与分层混合专家用于3D脑部MRI的视觉问答

Arvind Murari Vepa, Yannan Yu, Jingru Gan, Anthony Cuturrufo, Michael F. Romano, Weikai Li, Fabien Scalzo, Wei Wang, Yizhou Sun

机构 * UCLA Computer Science（UCLA计算机科学系） ； UCSF Radiology（UCSF放射学） ； UCLA Medicine（UCLA医学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种多模态大语言模型mpLLM，用于3D脑部MRI的视觉问答，通过分层混合专家架构提升肿瘤描述的临床可解释性，并在多个数据集上优于现有基线模型。

Comments 17 pages, 3 figures

Can Large Audio Language Models Understand Audio Well? Speech, Scene and Events Understanding Benchmark for LALMs

大音频语言模型能理解音频吗？LALMs的语音、场景和事件理解基准

Han Yin, Jung-Woo Choi

机构 * School of Electrical Engineering, KAIST, Daejeon, Republic of Korea（韩国成均馆大学电气工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SSEU-Bench，首个考虑语音与非语音音频能量差异的音频理解基准，通过链式思维提升LALMs在联合理解任务中的性能。

Comments Accepted by ICASSP 2026

Implicit-Scale 3D Reconstruction for Multi-Food Volume Estimation from Monocular Images

隐式尺度多食物体积估计的单目图像三维重建

Yuhao Chen, Gautham Vinod, Siddeshwar Raghavan, Talha Ibn Mahmud, Bruce Coburn, Jinge Ma, Fengqing Zhu, Jiangpeng He

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Indiana University（印第安纳大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出隐式尺度三维重建方法，用于单目图像中多食物体积估计，通过基准数据集验证了基于几何的重建方法在准确性和鲁棒性上的优势。

Comments Paper accepted to 2026 IEEE Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation. The dataset can be downloaded at: https://www.kaggle.com/competitions/3d-reconstruction-from-monocular-multi-food-images/data

PA-MPPI: Perception-Aware Model Predictive Path Integral Control for Quadrotor Navigation in Unknown Environments

PA-MPPI：感知-aware的模型预测路径积分控制用于未知环境中的四旋翼导航

Yifan Zhai, Rudolf Reiter, Davide Scaramuzza

机构 * University of Zurich（苏黎世大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 PA-MPPI通过结合感知信息，提升了四旋翼在未知环境中的导航能力，能够有效探索未知区域并规划替代路径。

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026