AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
世界模型与物理AI教程
机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence/CAIIT, Jeonju, Jeonbuk, South Korea（韩国全北全州计算机科学与人工智能系/CAIIT）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出统一框架，区分显式与隐式世界模型，并探讨其在机器人、自动驾驶等物理AI领域的应用，以及迈向通用人工智能的挑战。
SPARC：来自机器人演示的可靠空间标注
机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 提出SPARC框架，利用机器人任务的时空结构生成可靠性评分，自动标注演示中的空间信息，减少噪声标签并保留更多有用样本，在物体定位基准上优于纯检测基线。
Y-BotFrame：一种用于四足机器人助手的可扩展具身智能体框架
机构 * Xidian University（西安电子科技大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 提出Y-BotFrame框架，集成多模态感知与大语言模型认知核心，将自然语言指令映射为可执行任务单元，实现无遥控器的人机协作，支持模块化扩展。
定位语言模型中的锚定路径
机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 研究提示中无关数字如何影响语言模型数值推理的锚定效应，通过logit差值度量和电路归因定位，发现边级方法优于节点级方法，并揭示锚定路径的共享与迁移特性。
ProPlay: 用于自我进化LLM智能体的程序化世界模型
机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； University of Connecticut（康涅狄格大学）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 提出ProPlay程序化世界模型，通过程序级预演和因果过程图，使LLM智能体在部分可观测环境中自我进化，无需外部监督。
本体感觉-视觉对应使能人形机器人的自我-他人区分
机构 * Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Ningbo Institute of Digital Twin（宁波数字孪生研究院）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出通过本体感觉与视觉的对应学习自我-他人区分，无需身份标签或运动学模型，并建立预测性自我模型，支持目标到达、碰撞感知运动规划和运动重定向。
Comments 23 pages, 9 figures, 1 supplementary table
EvoBrowseComp: 基于演化知识的搜索智能体基准测试
机构 * Northeastern University, China（东北大学（中国）） ； Weixin AI, Tencent Inc, China（腾讯微信AI（中国））
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出EvoBrowseComp，一个通过实时网络遍历自动生成400道英文和400道中文无污染复杂问题的演化基准，用于评估搜索智能体在动态知识环境中的真实浏览能力。
Comments 14 pages, under review
（人类的）注意力（仍然）就是一切：人类监督使AI辅助的社会科学变得可靠
机构 * China Agricultural University（中国农业大学） ； University of Cambridge（剑桥大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出人机协同决策架构HLER，通过预承诺、决策排序、问责和注意力分配，将AI辅助研究的失败率从72%降至16%。
EWAM：一种用于具身智能闭环在线自适应的增强世界动作模型
机构 * Astronex Robotics ； Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学）
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出EWAM架构，基于冻结的Cosmos3骨干网络，通过四个轻量级神经层实现零样本在线自适应，无需微调或额外演示数据，显著减少新任务布局的部署数据需求。
立场：生成式引擎优化带来未被充分研究的风险，治理必须聚焦于集中化、披露和学术盲点
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文分析从搜索引擎优化到生成式引擎优化的转变，识别出集中化影响、未披露的商业影响和学术-工业盲点三大风险，主张答案级别的治理与测量。
Comments This paper is accepted by the ICML 2026 Position Track
Journal ref https://icml.cc/virtual/2026/poster/67185
计划，而非摆姿势：基于文本对齐的BFM的长复合运动生成
机构 * AvaCapo ； Potsdam University（波茨坦大学） ； Applied AI Institute（应用人工智能研究所） ； Computational Imaging Lab（计算成像实验室） ； AXXX ； Innopolis University（因诺波利斯大学）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出Text2BFM框架，通过将自然语言与预训练行为基础模型对齐，在潜在策略空间中实现长复合运动生成，无需端到端运动生成器。
用于大沼泽地水位预测的检索增强基础模型
机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Everglades National Park（大沼泽地国家公园）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对大沼泽地水位预测，提出检索增强机制，利用统计相似性或互信息检索历史水文事件，提升预训练时序基础模型的长期预测性能，尤其在极端事件中效果显著。
构建透明度：开发高等教育中特定领域生成式AI声明框架
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)
AI总结 针对高等教育中通用AI声明不足的问题，提出基于GenAI使用分类法的两种任务特定声明结构（写作和编程），以促进学术诚信和AI素养。
DARRMS——资源受限多智能体系统中动态注意力半径的高效算法
机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)
AI总结 提出DARRMS算法，通过优化注意力半径和决策，在资源受限下降低计算需求，提升协调性和可扩展性。
Foresight: 关于导航关键线索的迭代推理
机构 * UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； FieldAI
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Foresight框架，利用微调VLM交替提出和批评图像空间运动计划，通过人类反馈学习奖励模型进行强化学习后训练，实现无地图导航中稀疏语言指令下的迭代运动优化，任务成功率提升37%。
Comments 22 pages, 10 figures, 3 tables
SpatialClaw：重新思考智能体空间推理的动作接口
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； NVIDIA（英伟达）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出SpatialClaw框架，以代码作为动作接口，通过状态化Python内核和感知几何原语，使VLM智能体逐步执行并灵活组合中间结果，在20个3D/4D空间推理基准上平均准确率59.9%，比现有方法高11.2个百分点。
Comments Project page: https://spatialclaw.github.io/
感知、交互、推理：构建工具增强的视觉智能体用于空间推理
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； NVIDIA（英伟达）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出PERIA智能体，通过视觉感知和交互工具增强VLM的空间推理能力，在13个基准上优于同类模型7.0%-14.8%。
PaLMR: 通过多模态过程对齐实现忠实视觉推理
机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Data Science & Artificial Intelligence Research Institute, China Unicom（中国unicom数据科学与人工智能研究院） ； Unicom Data Intelligence, China Unicom（中国unicom数据智能）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出PaLMR框架，通过感知对齐数据层和过程对齐优化层，减少推理幻觉并提升视觉推理忠实度，在多个基准上取得最优结果。
Journal ref CVPR 2026 Findings
语言引导的视觉推理抽象
机构 * School of Artificial Intelligence, Guangzhou University（广州大学人工智能学院） ； Traditional Chinese Medicine Hospital of Zengcheng District（广州市增城区中医医院）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)
AI总结 提出L-VARC框架，通过语言引导的特权信息学习分支增强视觉推理，设计语义压缩模块和交叉注意力投影器，在ARC任务上以18M参数超越现有方法。
Skill-3D：面向智能体3D空间推理的场景感知技能进化
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Technology Sydney（技术悉尼大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)
AI总结 提出Skill-3D框架，通过场景记忆和技能库的协同进化，使智能体根据场景自适应选择工具，显著提升3D空间推理中工具使用的正确性和充分性。
AssemLM: 用于机器人装配的空间推理多模态大语言模型
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究所（TeleAI），中国电信） ； Tianjin University（天津大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)
AI总结 提出AssemLM，一种融合装配手册、点云和文本指令的多模态大语言模型，通过专用点云编码器提取几何与旋转特征，实现精确的6D装配位姿推理，并构建含90万样本的AssemBench基准，在真实机器人装配任务中取得最优性能。
Comments Project Page: https://assemlmhome.github.io/
GAE: 利用可泛化动作专家释放VLM的物理潜力
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 提出通用动作专家（GAE），通过稀疏几何接口将VLM的高层意图转化为连续动作轨迹，采用动作预训练-点云微调（APPF）方案解耦动作动力学与几何基础，实现跨视觉域、视角和指令的强泛化。
扩散Transformer世界-动作模型用于自动驾驶场景预测
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出紧凑潜世界模型，结合扩散Transformer（DiT）预测未来场景，在nuScenes上实现4.8倍更好的KID，并实现动作可控性（转向ρ=0.81）。
Comments 10 pages, 9 figures, 2 tables
Ex-Omni：为全模态大语言模型赋能3D面部动画生成
机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； LIGHTSPEED ； Independent Researcher（独立研究员）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出Ex-Omni模型，通过混合形状感知语音单元生成器和解码器解耦语义推理与时间生成，并引入统一令牌查询门控融合机制，实现全模态大语言模型同步生成语音和3D面部动画。
GeoDial：面向几何问题求解的多模态对话式辅导数据集，包含可视化辅导轮次
机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； Bocconi University（博科尼大学）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出GeoDial数据集，包含1300+几何师生对话，通过可扩展标注协议整合对话行为、视觉高亮和反馈，微调视觉语言模型发现其难以生成准确图解高亮。
用于三维框架系统自动化结构分析的主体化大型语言模型
机构 * Department of Civil and Architectural Engineering, University of Miami（迈阿密大学土木与建筑工程系） ； School of Architecture, University of Miami（迈阿密大学建筑学院） ； HBC Engineering Company（HBC工程公司） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Miami（迈阿密大学电气与计算机工程系）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出一种主体化LLM框架，通过投影表示和智能体流水线实现从自然语言输入到3D框架的自动化结构分析，平均准确率达90%。
GeoWorld-VLM：从世界模型中获取几何结构用于视觉-语言模型
机构 * Harvard AI and Robotics Lab（哈佛人工智能与机器人实验室） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence（凯普纳自然与人工智能研究 institute） ； Harvard University（哈佛大学）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 GeoWorld-VLM通过将冻结的摄像机条件视频世界模型的几何结构转移到视觉-语言模型中，提升空间关系推理能力，实验显示在两个不同架构上均提升了约4%的性能。
Goal2Pixel: 将目标锚定到像素以实现视觉语言导航
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)
AI总结 提出Goal2Pixel范式，通过将连续环境中的视觉语言导航（VLN-CE）重新定义为可导航像素锚定，利用图像平面作为统一空间接口，预测可见导航像素并反投影为3D航点，结合可见性感知关键帧记忆和坐标感知辅助损失，在减少VLM调用次数的同时实现竞争性性能。
Comments 8 pages
QueryOcc：基于查询的3D语义占据自监督方法
机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； Zenseact
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)
AI总结 提出QueryOcc，一种基于查询的自监督框架，通过相邻帧的4D时空查询直接学习连续3D语义占据，利用视觉基础模型或激光雷达数据提供监督，并引入收缩场景表示以在恒定内存下实现远程监督，在Occ3D-nuScenes基准上语义RayIoU提升26%。
主动语义感知
机构 * General Robotics, Automation, Sensing and Perception (GRASP) Laboratory（通用机器人、自动化、传感与感知实验室）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)
AI总结 提出一种基于紧凑多层场景图和大语言模型的主动语义感知方法，用于高效探索未知环境，在仿真和真实机器人上验证了优于现有方法。
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