大模型推理能力

Context-Aware Mapping of 2D Drawing Annotations to 3D CAD Features Using LLM-Assisted Reasoning for Manufacturing Automation

基于LLM辅助推理的上下文感知2D绘图注释到3D CAD特征映射

Muhammad Tayyab Khan, Lequn Chen, Wenhe Feng, Seung Ki Moon

机构 * Singapore Institute of Manufacturing Technology (SIMTech), A*STAR, Singapore（新加坡制造技术研究所） ； Advanced Remanufacturing and Technology Centre (ARTC), A*STAR, Singapore（先进再制造与技术中心） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（机械与航空航天工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于LLM辅助推理的上下文感知框架，实现2D绘图注释到3D CAD特征的映射，提升制造自动化精度和可靠性。

ActionReasoning: Robot Action Reasoning in 3D Space with LLM for Robotic Brick Stacking

动作推理：利用LLM进行三维空间中的机器人动作推理以实现积木堆叠

Guangming Wang, Qizhen Ying, Yixiong Jing, Olaf Wysocki, Brian Sheil

机构 * CV4DT, CSIC, Department of Engineering, University of Cambridge（CV4DT、CSIC、工程系、剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ActionReasoning框架，利用LLM进行三维空间中的动作推理，实现稳定积木堆叠，提升机器人操作的泛化能力。

Comments 8 pages, 5 figures, accepted by the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation

Keep it SymPL: Symbolic Projective Layout for Allocentric Spatial Reasoning in Vision-Language Models

保持符号投影布局：用于视觉-语言模型中以物体为中心的空间推理的符号投影布局

Jaeyun Jang, Seunghui Shin, Taeho Park, Hyoseok Hwang

机构 * Kyung Hee University（庆熙大学） 纠错

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

AI总结 SymPL通过将以物体为中心的空间推理转化为符号布局形式，提升视觉-语言模型在多视角场景下的推理性能和鲁棒性。

GOT-Edit: Geometry-Aware Generic Object Tracking via Online Model Editing

GOT-Edit：基于几何的通用目标跟踪 via 在线模型编辑

Shih-Fang Chen, Jun-Cheng Chen, I-Hong Jhuo, Yen-Yu Lin

机构 * Department of Computer Science, National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学计算机科学系） ； Academia Sinica（学术院） ； Microsoft AI（微软人工智能） 纠错

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

AI总结 GOT-Edit通过在线模型编辑整合几何感知线索，提升通用目标跟踪在遮挡和杂乱环境中的鲁棒性和准确性。

Comments ICLR 2026

Sim2Radar: Toward Bridging the Radar Sim-to-Real Gap with VLM-Guided Scene Reconstruction

Sim2Radar：通过VLM引导的场景重建弥合雷达仿真到现实的差距

Emily Bejerano, Federico Tondolo, Ayaan Qayyum, Xiaofan Yu, Xiaofan Jiang

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 Sim2Radar通过VLM引导的场景重建，利用合成数据提升雷达感知性能，实现3D AP提升3.7个百分点。

On the Explainability of Vision-Language Models in Art History

关于视觉-语言模型在艺术史中的可解释性

Stefanie Schneider

机构 * Marburg University（马尔堡大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究了XAI方法如何使CLIP在艺术史背景下可视化推理，通过零样本定位实验和人类可解释性研究，探讨了可解释性方法的有效性依赖于类别概念稳定性和表示可用性。

DriveMamba: Task-Centric Scalable State Space Model for Efficient End-to-End Autonomous Driving

DriveMamba: 以任务为中心的可扩展状态空间模型用于高效端到端自动驾驶

Haisheng Su, Wei Wu, Feixiang Song, Junjie Zhang, Zhenjie Yang, Junchi Yan

机构 * Sch. of Computer Science & Sch. of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（计算机学院与人工智能学院，上海交通大学） ； SenseAuto 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 DriveMamba通过动态任务关系建模、隐式视角对应学习和长期时间融合，提升端到端自动驾驶的效率与可扩展性。

Comments Accepted to ICLR2026