大模型推理能力

CoT is Not the Chain of Truth: An Empirical Internal Analysis of Reasoning LLMs for Fake News Generation

CoT并非真理链：对用于虚假新闻生成的推理LLM的实证内部分析

Zhao Tong, Chunlin Gong, Yiping Zhang, Haichao Shi, Qiang Liu, Xingcheng Xu, Shu Wu, Xiao-Yu Zhang

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

AI总结 研究揭示推理LLM在生成虚假新闻时，即使拒绝有害请求，其内部推理仍可能传播不安全内容，通过分析框架和指标揭示潜在风险并挑战安全假设。

Comments 28 pages, 35 figures

Algorithmic Primitives and Compositional Geometry of Reasoning in Language Models

语言模型中推理的算法原语与组合几何

Samuel Lippl, Thomas McGee, Kimberly Lopez, Ziwen Pan, Pierce Zhang, Salma Ziadi, Oliver Eberle, Ida Momennejad

机构 * Microsoft Research NYC（微软研究院纽约分部） ； Center for Theoretical Neuroscience（理论神经科学中心） ； Department of Psychology（心理学系） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Institute for Pure and Applied Mathematics（纯粹与应用数学研究所） ； Emory University（埃默里大学） ； Rice University（里士满大学） ； Mount Holyoke College（马里兰霍克学院） ； Technische Universität Berlin（柏林技术大学） ； BIFOLD-Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data（柏林学习与数据基础研究所） 纠错

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

AI总结 研究通过分析语言模型中的算法原语，揭示其推理过程的组合几何结构，并展示原语在跨任务和跨模型中的可迁移性。

C^2ROPE: Causal Continuous Rotary Positional Encoding for 3D Large Multimodal-Models Reasoning

C^2ROPE: 3D 大多模态模型推理中的因果连续旋转位置编码

Guanting Ye, Qiyan Zhao, Wenhao Yu, Xiaofeng Zhang, Jianmin Ji, Yanyong Zhang, Ka-Veng Yuen

机构 * State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, University of Macau（物联网智能城市国家重点实验室，澳门大学） ； Department of Automation, Shanghai Jiaotong University（上海交通大学自动化系） ； Institute of Advanced Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学先进技术研究院） ； School of Computer Science and Technology, USTC（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence and Data Science, USTC（中国科学技术大学人工智能与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 C^2ROPE通过引入空间-时间连续位置编码和切比雪夫因果掩码，解决3D多模态模型中视觉特征连续性和因果关系建模问题。

Comments Accepted in ICRA 2026

GeoFusionLRM: Geometry-Aware Self-Correction for Consistent 3D Reconstruction

GeoFusionLRM: 基于几何的自我校正以实现一致的3D重建

Ahmet Burak Yildirim, Tuna Saygin, Duygu Ceylan, Aysegul Dundar

机构 * Bilkent University（比尔肯特大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：self-correction(title,abstract)

AI总结 GeoFusionLRM通过反馈几何信息提升单图像3D重建的几何精度与一致性

DM0: An Embodied-Native Vision-Language-Action Model towards Physical AI

DM0：一种面向物理AI的具身原生视觉-语言-动作模型

En Yu, Haoran Lv, Jianjian Sun, Kangheng Lin, Ruitao Zhang, Yukang Shi, Yuyang Chen, Ze Chen, Ziheng Zhang, Fan Jia, Kaixin Liu, Meng Zhang, Ruitao Hao, Saike Huang, Songhan Xie, Yu Liu, Zhao Wu, Bin Xie, Pengwei Zhang, Qi Yang, Xianchi Deng, Yunfei Wei, Enwen Zhang, Hongyang Peng, Jie Zhao, Kai Liu, Wei Sun, Yajun Wei, Yi Yang, Yunqiao Zhang, Ziwei Yan, Haitao Yang, Hao Liu, Haoqiang Fan, Haowei Zhang, Junwen Huang, Yang Chen, Yunchao Ma, Yunhuan Yang, Zhengyuan Du, Ziming Liu, Jiahui Niu, Yucheng Zhao, Daxin Jiang, Wenbin Tang, Xiangyu Zhang, Zheng Ge, Erjin Zhou, Tiancai Wang

机构 * DM0 Team（DM0团队） ； Dexmal ； StepFun 纠错

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

AI总结 DM0提出了一种面向物理AI的具身原生视觉-语言-动作模型，通过统一具身操作和导航，结合预训练、中训练和后训练流程，实现对复杂物理任务的高效处理。

Comments Authors are listed in alphabetical order. Code is available at https://github.com/Dexmal/dexbotic

Zooming without Zooming: Region-to-Image Distillation for Fine-Grained Multimodal Perception

无需缩放：用于细粒度多模态感知的区域到图像蒸馏

Lai Wei, Liangbo He, Jun Lan, Lingzhong Dong, Yutong Cai, Siyuan Li, Huijia Zhu, Weiqiang Wang, Linghe Kong, Yue Wang, Zhuosheng Zhang, Weiran Huang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； 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.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出区域到图像蒸馏方法，通过训练时间内化代理缩放能力，提升细粒度多模态感知性能。

AsyncVLA: An Asynchronous VLA for Fast and Robust Navigation on the Edge

AsyncVLA: 一种异步VLA用于边缘设备上的快速稳健导航

Noriaki Hirose, Catherine Glossop, Dhruv Shah, Sergey Levine

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Toyota Motor North America（丰田汽车北美公司） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 AsyncVLA通过异步框架结合远程大模型与本地轻量级模块，实现边缘设备上的高效稳健导航，成功率达40%。

Comments 13 pages, 9 figures, 2 tables

High-fidelity 3D reconstruction for planetary exploration

高保真行星探测的3D重建

Alfonso Martínez-Petersen, Levin Gerdes, David Rodríguez-Martínez, C. J. Pérez-del-Pulgar

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种结合NeRF和高斯点绘的自动化3D重建管道，用于在极端环境下实现高保真的行星探测

Comments 7 pages, 3 figures, conference paper

Journal ref IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI) 2026, Special Session on AI for Space Exploration

GLIMPSE : Real-Time Text Recognition and Contextual Understanding for VQA in Wearables

GLIMPSE：面向可穿戴设备的实时文本识别与上下文理解的视频大语言模型

Akhil Ramachandran, Ankit Arun, Ashish Shenoy, Abhay Harpale, Srihari Jayakumar, Debojeet Chatterjee, Mohsen Moslehpour, Pierce Chuang, Yichao Lu, Vikas Bhardwaj, Peyman Heidari

机构 * Meta Reality Labs（Meta现实实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 GLIMPSE通过混合架构在可穿戴设备上实现低功耗的实时文本识别与上下文理解，提升视频大语言模型在资源受限设备上的VQA性能。

Integrated Exploration and Sequential Manipulation on Scene Graph with LLM-based Situated Replanning

基于场景图的LLM定位再规划集成探索与顺序操作

Heqing Yang, Ziyuan Jiao, Shu Wang, Yida Niu, Si Liu, Hangxin Liu

机构 * Beihang University（北航大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence（一般人工智能国家重点实验室） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 EPoG通过结合基于图的全局规划器与LLM的定位局部规划器，实现探索与顺序操作规划的无缝结合，有效提升机器人在部分已知环境中的任务执行效率。

Comments 8 pages, 7 figures; accepted by ICRA 2026

BEVTraj: Map-Free End-to-End Trajectory Prediction in Bird's-Eye View with Deformable Attention and Sparse Goal Proposals

BEVTraj: 无地图端到端鸟瞰图轨迹预测方法，采用可变形注意力和稀疏目标提案

Minsang Kong, Myeongjun Kim, Sang Gu Kang, Hejiu Lu, Yupeng Zhong, Sang Hun Lee

机构 * Department of Automobile and IT Convergence, Kookmin University（汽车与IT融合系，韩国釜山大学） ； Department of Automotive Engineering, Kookmin University（汽车工程系，韩国釜山大学） ； Graduate School of Automobile and Mobility, Kookmin University（汽车与移动研究生院，韩国釜山大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 BEVTraj通过可变形注意力和稀疏目标提案实现无地图端到端鸟瞰图轨迹预测，提升自动驾驶的鲁棒性和灵活性。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (under review)