大模型推理能力

GazeVLM: Active Vision via Internal Attention Control for Multimodal Reasoning

GazeVLM：通过内部注意力控制实现多模态推理的主动视觉

Brown Ebouky, Gabriele Carrino, Niccolo Avogaro, Christoph Studer, Andrea Bartezzaghi, Mattia Rigotti

机构 * IBM Research（IBM研究院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； TU Wien（维也纳技术大学） 纠错

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

AI总结 GazeVLM通过内部注意力控制实现主动视觉，使模型在多模态推理中实现从全局空间感知到局部聚焦推理的无缝切换，无需外部工具或增加视觉token。

Unlocking Zero-Shot Geospatial Reasoning via Indirect Rewards

通过间接奖励解锁零样本地理推理

Chenhui Xu, Fuxun Yu, Michael J. Bianco, Jacob Kovarskiy, Raphael Tang, Qi Zhang, Zirui Xu, Will LeVine, Brandon Dubbs, Heming Liao, Cassandra Burgess, Suvam Bag, Jay Patravali, Rupanjali Kukal, Mikael Figueroa, Rishi Madhok, Nikolaos Karianakis, Jinjun Xiong

机构 * University at Buffalo（布法罗大学） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本文提出Geo-R1方法，利用间接可验证奖励提升地理推理能力，在多个下游任务中实现卓越的零样本迁移性能。

Comments ICML 2026

LLMPhy: Parameter-Identifiable Physical Reasoning Combining Large Language Models and Physics Engines

LLMPhy: 结合大语言模型和物理引擎的参数可识别物理推理

Anoop Cherian, Radu Corcodel, Siddarth Jain, Diego Romeres

机构 * Mitsubishi Electric Research Labs (MERL)（三菱电机研究实验室） 纠错

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

AI总结 LLMPhy通过整合大语言模型与物理引擎，解决复杂物理推理中参数识别问题，提出数字孪生构建方法，引入新数据集验证性能，实现更准确的参数恢复与稳定收敛。

Comments Accepted at AISTATS 2026

Characterizing AlphaEarth Embedding Geometry for Agentic Environmental Reasoning

表征AlphaEarth嵌入几何用于代理环境推理

Mashrekur Rahman, Samuel J. Barrett, Christina Last

机构 * Dartmouth Libraries（达特茅斯图书馆） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

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

AI总结 本文研究AlphaEarth嵌入几何结构，开发代理系统用于环境推理，发现其非欧几里得特性及检索优于线性方法。

Spatial Atlas: Compute-Grounded Reasoning for Spatial-Aware Research Agent Benchmarks

空间图谱：面向空间感知研究代理的计算导向推理

Arun Sharma

机构 * University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学，双城分校） 纠错

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

AI总结 本文提出计算导向推理(CGR)框架，通过确定性计算解决子问题后再由语言模型生成答案，构建了空间图谱系统，用于评估FieldWorkArena和MLE-Bench两个挑战性基准，通过结构化空间场景图引擎和熵引导动作选择提升空间推理的准确性和可解释性。

Comments 11 pages. Code: https://github.com/arunshar/spatial-atlas

VL-Calibration: Decoupled Confidence Calibration for Large Vision-Language Models Reasoning

VL-Calibration：解耦的大型视觉-语言模型推理置信度校准

Wenyi Xiao, Xinchi Xu, Leilei Gan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VL-Calibration，通过强化学习框架解耦视觉和推理置信度，提升大视觉-语言模型的校准与视觉推理准确率。

Comments 24 pages, ACL 2026 Main. Repository: https://github.com/Mr-Loevan/VL-Calibration

Embodied-R1: Reinforced Embodied Reasoning for General Robotic Manipulation

Embodied-R1：强化的具身推理用于通用机器人操作

Yifu Yuan, Haiqin Cui, Yaoting Huang, Yibin Chen, Fei Ni, Zibin Dong, Pengyi Li, Yan Zheng, Hongyao Tang, Jianye Hao

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学部） 纠错

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

AI总结 本文提出Embodied-R1，通过引入指向作为统一的中间表示，结合强化微调方法，实现通用机器人操作中的具身推理，展示了在多个基准测试中的卓越性能和零样本泛化能力。

Comments Embodied-R1 technical report v2; Published as a conference paper at ICLR 2026

From Human Cognition to Neural Activations: Probing the Computational Primitives of Spatial Reasoning in LLMs

从人类认知到神经激活：探究LLMs中空间推理的计算原语

Jiyuan An, Liner Yang, Mengyan Wang, Luming Lu, Weihua An, Erhong Yang

机构 * School of Information Science, Beijing Language and Culture University（北京语言大学信息科学学院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究通过分析LLMs内部空间表示机制，发现其空间推理能力有限且依赖上下文，揭示了空间推理的计算原语及跨语言机制退化问题。

Scalable Object Relation Encoding for Better 3D Spatial Reasoning in Large Language Models

可扩展的对象关系编码以提升大语言模型中的3D空间推理

Shengli Zhou, Minghang Zheng, Feng Zheng, Yang Liu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王轩计算机技术研究所） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出QuatRoPE，通过线性增长的对象数量输入长度和注意力层中的点积计算配对空间关系，提升大语言模型在3D空间推理中的性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

Insight-V++: Towards Advanced Long-Chain Visual Reasoning with Multimodal Large Language Models

Insight-V++: 向多模态大语言模型实现高级长链视觉推理迈进

Yuhao Dong, Zuyan Liu, Shulin Tian, Yongming Rao, Ziwei Liu

机构 * S-Lab（S实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文言） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Insight-V++框架，通过多代理视觉推理系统提升多模态大语言模型的长链视觉推理能力，采用ST-GRPO和J-GRPO算法增强空间时间推理和评估鲁棒性，实验显示在图像和视频推理任务中性能显著提升。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2411.14432

Loc3R-VLM: Language-based Localization and 3D Reasoning with Vision-Language Models

Loc3R-VLM：基于语言的定位与3D推理的视觉语言模型

Kevin Qu, Haozhe Qi, Mihai Dusmanu, Mahdi Rad, Rui Wang, Marc Pollefeys

机构 * Microsoft Spatial AI Lab（微软空间AI实验室） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 Loc3R-VLM通过结合全局布局重建和显式情境建模，提升视觉语言模型的3D空间理解能力，在语言定位和3D问答任务中取得最优性能。

Comments Project Page: https://kevinqu7.github.io/loc3r-vlm

ReasonMap: Towards Fine-Grained Visual Reasoning from Transit Maps

ReasonMap：迈向基于交通地图的细粒度视觉推理

Sicheng Feng, Song Wang, Shuyi Ouyang, Lingdong Kong, Zikai Song, Jianke Zhu, Huan Wang, Xinchao Wang

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

AI总结 ReasonMap是一个针对交通地图的细粒度视觉推理基准，通过评估16种MLLMs揭示开源与闭源模型在推理性能上的差异，并强调视觉支撑对高性能的重要性。

Comments CVPR 2026, website: https://fscdc.github.io/ReasonMap/

Composition-Grounded Data Synthesis for Visual Reasoning

基于组成性的数据合成用于视觉推理

Xinyi Gu, Jiayuan Mao, Zhang-Wei Hong, Zhuoran Yu, Pengyuan Li, Dhiraj Joshi, Rogerio Feris, Zexue He

机构 * MIT（麻省理工学院） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 COGS通过分解种子问题并重新组合生成合成数据，提升MLLMs在图表和网页等人工图像领域的推理能力。

Comments ICLR2026 camera-ready version. Project page: https://cogsynthesis.github.io

HalluGuard: Demystifying Data-Driven and Reasoning-Driven Hallucinations in LLMs

HalluGuard: 解密数据驱动和推理驱动的LLM幻觉

Xinyue Zeng, Junhong Lin, Yujun Yan, Feng Guo, Liang Shi, Jun Wu, Dawei Zhou

机构 * CS Department Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院计算机科学系） ； EECS Department MIT（麻省理工学院电子工程与计算机科学系） ； CS Department Dartmouth College（达特茅斯学院计算机科学系） ； Statistics Department Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院统计学系） ； CS Department Michigan State University（密歇根州立大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 HalluGuard通过统一理论框架和NTK评分方法，系统识别LLM中的数据驱动和推理驱动幻觉，实现高精度检测。

Comments Accepted by The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR'26)

Ref-Adv: Exploring MLLM Visual Reasoning in Referring Expression Tasks

Ref-Adv：探索提及表达任务中的多模态大语言模型视觉推理

Qihua Dong, Kuo Yang, Lin Ju, Handong Zhao, Yitian Zhang, Yizhou Wang, Huimin Zeng, Jianglin Lu, Yun Fu

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 Ref-Adv 是一个旨在评估多模态大语言模型视觉推理能力的基准，通过增加表达复杂性和减少干扰项，揭示模型在视觉推理和 grounding 方面的不足。

Comments ICLR 2026

Small Drafts, Big Verdict: Information-Intensive Visual Reasoning via Speculation

小草稿，大结论：通过推测进行信息密集的视觉推理

Yuhan Liu, Lianhui Qin, Shengjie Wang

机构 * New York University（纽约大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 SV通过结合多个轻量级草稿专家和大型结论模型，提升信息密集视觉推理的效率和准确性。

Comments Accepted to ICLR 2026

From Pixels to Policies: Reinforcing Spatial Reasoning in Language Models for Content-Aware Layout Design

从像素到政策：为内容感知布局设计增强语言模型的空间推理能力

Sha Li, Stefano Petrangeli, Yu Shen, Xiang Chen

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 LaySPA通过强化学习框架增强语言模型的空间推理能力，实现内容感知布局设计，提升布局结构有效性与视觉质量，同时减少标注样本需求和延迟。

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。

Do Reasoning Models Enhance Embedding Models?

推理模型能增强嵌入模型吗？

Wun Yu Chan, Shaojin Chen, Huihao Jing, Kwun Hang Lau, Elton Chun-Chai Li, Zihao Wang, Haoran Li, Yangqiu Song

机构 * CSE, HKUST（香港科技大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文研究了推理模型是否能提升嵌入模型的性能，发现其初始化对对比学习效果无显著影响，并提出HRSA框架揭示流形重新对齐现象。

Comments 10 main pages, 18 appendix pages, 13 figures, 11 tables, 4 prompts

AdaReasoner: Dynamic Tool Orchestration for Iterative Visual Reasoning

AdaReasoner: 多步骤视觉推理中的动态工具协调

Mingyang Song, Haoyu Sun, Jiawei Gu, Linjie Li, Luxin Xu, Ranjay Krishna, Yu Cheng

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 AdaReasoner通过动态工具协调提升多模态模型的视觉推理能力，实现工具自适应和泛化，超越现有系统性能。

Comments 28 pages, 10 figures and 13 tables

TangramPuzzle: Evaluating Multimodal Large Language Models with Compositional Spatial Reasoning

TangramPuzzle: 通过组合空间推理评估多模态大语言模型

Daixian Liu, Jiayi Kuang, Yinghui Li, Yangning Li, Di Yin, Haoyu Cao, Xing Sun, Ying Shen, Hai-Tao Zheng, Liang Lin, Philip S. Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Sun-Yat Sen University（孙逸人大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

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

AI总结 TangramPuzzle通过几何基准测试评估多模态大语言模型的组合空间推理能力，发现模型在匹配轮廓时忽视几何约束，导致碎片变形。

Thinking with Deltas: Incentivizing Reinforcement Learning via Differential Visual Reasoning Policy

通过delta思考：通过微分视觉推理策略激励强化学习

Shujian Gao, Yuan Wang, Jiangtao Yan, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 通过微分视觉推理策略增强强化学习的视觉理解能力，提升多模态任务性能。

Comments 24 pages, 10 tables, 4 figures

SceneAlign: Aligning Multimodal Reasoning to Scene Graphs in Complex Visual Scenes

SceneAlign: 在复杂视觉场景中将多模态推理对齐到场景图

Chuhan Wang, Xintong Li, Jennifer Yuntong Zhang, Junda Wu, Chengkai Huang, Lina Yao, Julian McAuley, Jingbo Shang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 SceneAlign通过利用场景图进行结构干预，提升多模态推理在复杂视觉场景中的准确性和忠实性。

Comments Preprint

Unbiased Visual Reasoning with Controlled Visual Inputs

通过受控视觉输入实现无偏视觉推理

Zhaonan Li, Shijie Lu, Fei Wang, Jacob Dineen, Xiao Ye, Zhikun Xu, Siyi Liu, Young Min Cho, Bangzheng Li, Daniel Chang, Kenny Nguyen, Qizheng Yang, Muhao Chen, Ben Zhou

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 VISTA通过解耦感知与推理，利用受控接口和强化学习训练，提升了视觉推理的鲁棒性和中立性。

Transductive Visual Programming: Evolving Tool Libraries from Experience for Spatial Reasoning

归纳式视觉编程：从经验中演化工具库以进行空间推理

Shengguang Wu, Xiaohan Wang, Yuhui Zhang, Hao Zhu, Serena Yeung-Levy

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

AI总结 通过从经验中归纳学习工具库，TVP在空间推理任务中实现了更高效的工具发现和重用，优于现有方法。

Comments Project Website: https://transductive-visualprogram.github.io/

DART: Leveraging Multi-Agent Disagreement for Tool Recruitment in Multimodal Reasoning

利用多智能体分歧进行多模态推理中的工具招募

Nithin Sivakumaran, Justin Chih-Yao Chen, David Wan, Yue Zhang, Jaehong Yoon, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 DART通过多智能体分歧识别有用视觉工具，提升多模态推理中的工具调用效果。

Comments Code: https://github.com/nsivaku/dart

The Geometry of Persona: Disentangling Personality from Reasoning in Large Language Models

人格的几何学：从推理中分离人格特征于大型语言模型

Zhixiang Wang

机构 * Precision and Intelligence Medical Imaging Lab, Beijing Friendship Hospital, Capital Medical University（首都医科大学北京友谊医院精准与智能医学影像实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出Soul Engine框架，通过解耦人格特质于LLM推理，实现安全可控的人格个性化。

Comments 10 pages, 3 figures, 1 table. Code and dataset available at https://huggingface.co/Zx93/Soul-Engine-Qwen2.5-0.5B

REM: Evaluating LLM Embodied Spatial Reasoning through Multi-Frame Trajectories

REM：通过多帧轨迹评估大语言模型的具身空间推理

Jacob Thompson, Emiliano Garcia-Lopez, Yonatan Bisk

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 REM通过多帧轨迹评估大语言模型的空间推理能力，揭示其在复杂空间任务中的不足，推动更 robust 的空间表示研究。

Journal ref Proceedings of the Conference on Language Modeling (COLM 2025)

G$^2$VLM: Geometry Grounded Vision Language Model with Unified 3D Reconstruction and Spatial Reasoning

G$^2$VLM：基于几何的视觉语言模型，实现统一的3D重建与空间推理

Wenbo Hu, Jingli Lin, Yilin Long, Yunlong Ran, Lihan Jiang, Yifan Wang, Chenming Zhu, Runsen Xu, Tai Wang, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； SJTU（上海交通大学） ； FDU（福建师范大学） ； ZJU（浙江大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； HKU（香港大学） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 G$^2$VLM通过统一3D重建与空间推理，提升视觉语言模型在空间智能任务中的性能。

Comments code are released at https://github.com/InternRobotics/G2VLM

Scaling Agentic Reinforcement Learning for Tool-Integrated Reasoning in VLMs

在视觉语言模型中实现工具集成推理的规模化代理强化学习

Meng Lu, Ran Xu, Yi Fang, Wenxuan Zhang, Yue Yu, Gaurav Srivastava, Yuchen Zhuang, Mohamed Elhoseiny, Charles Fleming, Carl Yang, Zhengzhong Tu, Yang Xie, Guanghua Xiao, Hanrui Wang, Di Jin, Wenqi Shi, Xuan Wang

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Emory University（埃默里大学） ； KAUST（阿联酋卡塔尔大学） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Cisco（思科系统） ； TAMU（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； UT Southwestern Medical Center（德克萨斯西南医学中心） ； Eigen AI 纠错

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

AI总结 本文提出VISTA-Gym，通过多轮轨迹采样和端到端强化学习，提升视觉语言模型的工具集成推理能力，在多个基准测试中取得显著优势。

Comments 17 pages, 9 figures, work in progress