大模型推理能力

[Emerging Ideas] Artificial Tripartite Intelligence: A Bio-Inspired, Sensor-First Architecture for Physical AI

新兴理念：人工三元智能：一种生物启发、以传感器优先的物理AI架构

You Rim Choi, Subeom Park, Hyung-Sin Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出人工三元智能（ATI），一种生物启发的物理AI架构，通过模块化设计实现传感器控制与推理的协同进化，提升动态环境下的性能与效率。

GeoAgentBench: A Dynamic Execution Benchmark for Tool-Augmented Agents in Spatial Analysis

GeoAgentBench: 一种面向空间分析工具增强代理的动态执行基准

Bo Yu, Cheng Yang, Dongyang Hou, Chengfu Liu, Jiayao Liu, Chi Wang, Zhiming Zhang, Haifeng Li, Wentao Yang

机构 * School of Geosciences and Info-Physics, Central South University（中南大学地球科学与信息物理学院） ； School of Earth Sciences and Spatial Information Engineering, Hunan University of Science and Technology（湖南科技大学地球科学与空间信息工程学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出GeoAgentBench，通过动态执行沙盒评估地理信息代理，引入PEA指标和视觉语言模型验证，改进Plan-and-React架构，提升空间分析代理的执行鲁棒性与逻辑严谨性。

Comments 20 pages, 3 figures, 6 tables

MUSE: Multi-Domain Chinese User Simulation via Self-Evolving Profiles and Rubric-Guided Alignment

MUSE：通过自演化档案和评分引导对齐实现多领域中文用户模拟

Zihao Liu, Hantao Zhou, Jiguo Li, Jun Xu, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He, Peng Wang

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Meituan（美团） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 MUSE通过自演化档案和评分引导对齐，生成逼真且行为一致的中文用户响应，优于现有方法。

Beyond State Consistency: Behavior Consistency in Text-Based World Models

超越状态一致性：文本基础世界模型中的行为一致性

Youling Huang, Guanqiao Chen, Junchi Yao, Lu Wang, Fangkai Yang, Chao Du, ChenZhuo Zhao, Pu Zhao, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； MBZUAI ； Peking University（北京大学） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 推理评测 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出行为一致性训练方法，通过改进世界模型与真实环境的功能一致性，提升长期对齐效果，实验显示在WebShop和TextWorld中表现优异，同时保持单步预测质量。

Comments 20 pages, 2 figures

RPS: Information Elicitation with Reinforcement Prompt Selection

RPS: 通过强化提示选择进行信息获取

Tao Wang, Jingyao Lu, Xibo Wang, Haonan Huang, Su Yao, Zhiqiang Hu, Xingyan Chen, Enmao Diao

机构 * Department of Computer Science, Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学计算机科学学院） ； China Telecom Corporation Limited（中国电信有限公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出RPS框架，通过强化学习实现对话中自适应的信息获取，引入IELegal数据集验证其有效性。

Modality-Native Routing in Agent-to-Agent Networks: A Multimodal A2A Protocol Extension

代理到代理网络中的模态本原路由：一种多模态A2A协议扩展

Vasundra Srinivasan

机构 * AI Architect, Author—Data Engineering for Multimodal AI (O’Reilly)（人工智能架构师，作者—多模态AI的数据工程（O’Reilly）） ； Stanford School of Engineering (April 2026)（斯坦福大学工程学院（2026年4月）） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出MMA2A架构，通过多模态本原路由提升任务准确率，其在跨模态任务中表现优于文本瓶颈基线，尤其在视觉依赖任务中效果显著，但增加了1.8倍的延迟。

Comments 14 pages, 4 figures (TikZ). PDFLaTeX. Supplementary code and experiment artifacts: https://github.com/vasundras/modality-native-routing-a2a-protocol

ToolOmni: Enabling Open-World Tool Use via Agentic learning with Proactive Retrieval and Grounded Execution

ToolOmni: 通过代理学习实现开放世界工具使用：基于主动检索和基础执行

Shouzheng Huang, Meishan Zhang, Baotian Hu, Min Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 ToolOmni通过主动检索和基础执行实现开放世界工具使用，通过冷启动多轮交互数据集和Decoupled Multi-Objective GRPO算法提升工具检索和执行性能，实验表明其在检索和执行任务上均达到SOTA水平。

Comments 19 pages, 9 figures, 9 tables, accepted to ACL 2026

MedRCube: A Multidimensional Framework for Fine-Grained and In-Depth Evaluation of MLLMs in Medical Imaging

MedRCube：面向医学影像中多模态大语言模型细粒度与深入评估的多维框架

Zhijie Bao, Fangke Chen, Licheng Bao, Chenhui Zhang, Wei Chen, Jiajie Peng, Zhongyu Wei

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； School of Integrated Circuits, Zhejiang University（浙江大学集成电路学院） ； School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） ； School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出MedRCube框架，通过两阶段构建流程对33个MLLM进行细粒度评估，揭示先前方法无法获取的洞察，并引入可信度评估子集，发现快捷行为与诊断性能的显著正相关，引发临床部署的担忧。

Reward Hacking in the Era of Large Models: Mechanisms, Emergent Misalignment, Challenges

大模型时代的奖励黑客：机制、涌现偏差、挑战

Xiaohua Wang, Muzhao Tian, Yuqi Zeng, Zisu Huang, Jiakang Yuan, Bowen Chen, Jingwen Xu, Mingbo Zhou, Wenhao Liu, Muling Wu, Zhengkang Guo, Qi Qian, Yifei Wang, Feiran Zhang, Ruicheng Yin, Shihan Dou, Changze Lv, Tao Chen, Kaitao Song, Xu Tan, Tao Gui, Xiaoqing Zheng, Xuanjing Huang

机构 * Fudan NLP Group（复旦大学NLP小组） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文探讨大模型中奖励黑客的机制与挑战，提出代理压缩假说框架，分析优化过程中的表现偏差和对抗性行为，提出检测与缓解策略。

Comments 42 pages, 5 figures, 2 tables

Exploration and Exploitation Errors Are Measurable for Language Model Agents

语言模型代理中的探索与利用误差是可测量的

Jaden Park, Jungtaek Kim, Jongwon Jeong, Robert D. Nowak, Kangwook Lee, Yong Jae Lee

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； KRAFTON ； Ludo Robotics 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了语言模型代理在复杂决策任务中探索与利用误差的测量方法，设计可控环境评估不同模型的表现，发现前沿模型在任务中表现不佳，推理模型更有效，通过少量工程优化可显著提升探索与利用能力。

PersonaVLM: Long-Term Personalized Multimodal LLMs

PersonaVLM：长期个性化多模态大语言模型

Chang Nie, Chaoyou Fu, Yifan Zhang, Haihua Yang, Caifeng Shan

机构 * Nanjing University（南京大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出PersonaVLM，一种支持长期个性化多模态大语言模型框架，通过记忆、推理和响应对齐三大能力，提升个性化交互效果，并在Persona-MME基准测试中取得显著提升。

Comments Accepted by CVPR 2026. Project page: https://PersonaVLM.github.io

Grid2Matrix: Revealing Digital Agnosia in Vision-Language Models

Grid2Matrix: 揭示视觉语言模型中的数字失读

Yunkai Zhang, Linda Li, Yingxin Cui, Xiyuan Ruan, Zeyu Zheng, Kezhen Chen, Yi Zhang, Diji Yang

机构 * BAIR, UC Berkeley（伯克利大学BAIR实验室） ； UC Santa Cruz（圣克拉拉大学） ； Analogy AI 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Grid2Matrix通过控制视觉复杂度测试视觉语言模型在捕捉细节方面的不足，发现模型在小网格上表现不佳，揭示了视觉编码与语言表达间的差距，即'数字失读'。

RAG or Learning? Understanding the Limits of LLM Adaptation under Continuous Knowledge Drift in the Real World

RAG还是学习？在现实世界中连续知识漂移下理解LLM适应的极限

Hanbing Liu, Lang Cao, Yang Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； School of Artificial Intelligence, Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）人工智能学院） ； Shenzhen Key Laboratory of Ubiquitous Data Enabling, Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳 ubiquitous 数据赋能重点实验室，清华大学深圳国际研究生院，清华大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出一个现实世界动态事件基准，评估模型在连续知识漂移下的适应能力，揭示现有方法如RAG和学习方法的局限性，并提出时间感知检索基线Chronos以提升时序一致性。

100x Cost & Latency Reduction: Performance Analysis of AI Query Approximation using Lightweight Proxy Models

100倍成本与延迟降低：利用轻量级代理模型分析AI查询近似性能

Yeounoh Chung, Rushabh Desai, Jian He, Yu Xiao, Thibaud Hottelier, Yves-Laurent Kom Samo, Pushkar Khadilkar, Xianshun Chen, Sam Idicula, Fatma Özcan, Alon Halevy, Yannis Papakonstantinou

机构 * Google Cloud（谷歌云） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了AI查询近似方法，通过轻量级代理模型实现100倍成本和延迟降低，提升语义过滤和排序性能，适用于OLAP和HTAP数据库。

LaoBench: A Large-Scale Multidimensional Lao Benchmark for Large Language Models

LaoBench：一种大规模多维老挝语基准测试用于大语言模型

Jian Gao, Richeng Xuan, Zhaolu Kang, Dingshi Liao, Wenxin Huang, Zongmou Huang, Yangdi Xu, Bowen Qin, Zheqi He, Xi Yang, Changjin Li, Yonghua Lin

机构 * China-ASEAN Information Harbor Co., Ltd.（中国-东盟信息港有限公司） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； School of Software & Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出LaoBench，首个大规模多维老挝语基准测试，包含17000+样本，涵盖文化知识应用、K12教育和双语翻译，评估LLM在老挝语的理解与推理能力，发现多语言模型在文化推理和翻译准确性上仍落后于人类专家。

Comments ACL 2026 Main

Data-Efficient RLVR via Off-Policy Influence Guidance

通过离策略影响指导实现数据高效的RLVR

Erle Zhu, Dazhi Jiang, Yuan Wang, Xujun Li, Jiale Cheng, Yuxian Gu, Yilin Niu, Aohan Zeng, Jie Tang, Minlie Huang, Hongning Wang

机构 * CoAI Group, Tsinghua University（联合人工智能组，清华大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于影响函数的理论方法，通过离策略影响估计和稀疏随机投影提升RLVR的数据效率，实验显示CROPI框架在训练加速方面表现优异。

Modeling Student Learning with 3.8 Million Program Traces

用380万条程序轨迹建模学生学习

Alexis Ross, Megha Srivastava, Jeremiah Blanchard, Jacob Andreas

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过分析380万条程序轨迹，探讨训练语言模型以理解学生编程行为及学习过程，发现基于真实轨迹的模型能更准确预测学生行为并生成更正确的代码。

Comments Accepted to 27th International Conference on AI in Education (AIED 2026)

FDM-Bench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Large Language Models in Additive Manufacturing Tasks

FDM-Bench：用于评估大型语言模型在增材制造任务中的综合基准

Ahmadreza Eslaminia, Adrian Jackson, Beitong Tian, Avi Stern, Hallie Gordon, Rajiv Malhotra, Klara Nahrstedt, Chenhui Shao

机构 * Department of Mechanical Science and Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校机械科学与工程系） ； Coordinated Science Laboratory, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校协调科学实验室） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Rutgers University（罗格斯大学机械与航空航天工程系） ； Department of Mechanical Engineering, University of Michigan（密歇根大学机械工程系） 纠错

专题命中 推理评测 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出FDM-Bench基准，用于评估大型语言模型在增材制造任务中的能力，通过用户查询和G代码样本评估不同模型的性能，发现闭源模型在检测G代码异常方面表现更优。

Parallax: Why AI Agents That Think Must Never Act

Parallax：为什么具有思考能力的AI代理必须永不行动

Joel Fokou

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Parallax框架，通过认知-执行分离、对抗验证与渐进确定性、信息流控制和可逆执行四大原则，解决具有执行能力的AI代理安全问题，实验显示其在98.9%的攻击中有效阻止。

Comments 20 pages, 1 figure, 5 tables. Open-source reference implementation: https://github.com/openparallax/openparallax. Documentation: https://docs.openparallax.dev. Feedback welcome via email or GitHub issues

NTIRE 2026 The 3rd Restore Any Image Model (RAIM) Challenge: Professional Image Quality Assessment (Track 1)

NTIRE 2026 第三次恢复任何图像模型（RAIM）挑战：专业图像质量评估（Track 1）

Guanyi Qin, Jie Liang, Bingbing Zhang, Lishen Qu, Ya-nan Guan, Hui Zeng, Lei Zhang, Radu Timofte, Jianhui Sun, Xinli Yue, Tao Shao, Huan Hou, Wenjie Liao, Shuhao Han, Jieyu Yuan, Chunle Guo, Chongyi Li, Zewen Chen, Yunze Liu, Jian Guo, Juan Wang, Yun Zeng, Bing Li, Weiming Hu, Hesong Li, Dehua Liu, Xinjie Zhang, Qiang Li, Li Yan, Wei Dong, Qingsen Yan, Xingcan Li, Shenglong Zhou, Manjiang Yin, Yinxiang Zhang, Hongbo Wang, Jikai Xu, Zhaohui Fan, Dandan Zhu, Wei Sun, Weixia Zhang, Kun Zhu, Nana Zhang, Kaiwei Zhang, Qianqian Zhang, Zhihan Zhang, William Gordon, Linwei Wu, Jiachen Tu, Guoyi Xu, Yaoxin Jiang, Cici Liu, Yaokun Shi

机构 * NTIRE 2026 The 3rd Restore Any Image Model (RAIM) Challenge: Professional Image Quality Assessment (Track 1)（NTIRE 2026 第三次恢复任何图像模型（RAIM）挑战：专业图像质量评估（Track 1）） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出NTIRE 2026挑战赛，聚焦专业图像质量评估，通过多模态大语言模型提升图像评估的准确性与解释性，吸引200多团队参与，推动专业IQA领域的发展。

Comments NTIRE Challenge Report. Accepted by CVPRW 2026

Silo-Bench: A Scalable Environment for Evaluating Distributed Coordination in Multi-Agent LLM Systems

Silo-Bench：一种用于评估多智能体大语言模型分布式协调的可扩展环境

Yuzhe Zhang, Feiran Liu, Yi Shan, Xinyi Huang, Xin Yang, Yueqi Zhu, Xuxin Cheng, Cao Liu, Ke Zeng, Terry Jingchen Zhang, Wenyuan Jiang

机构 * Beijing University of Technology（北京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Meituan LongCat Interaction Team（美团LongCat交互团队） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（人工智能向量研究所） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Silo-Bench通过30种算法任务和三个通信复杂度级别评估多智能体系统分布式协调，揭示了通信与推理之间的差距，证明单纯增加智能体数量无法克服上下文限制。

Comments 20 pages, 7 figures, Accepted at ACL 2026 Main Conference

SLALOM: Simulation Lifecycle Analysis via Longitudinal Observation Metrics for Social Simulation

SLALOM：通过纵向观测度量进行社会模拟的仿真生命周期分析

Juhoon Lee, Joseph Seering

机构 * School of Computing, KAIST（韩国科学技术院计算机学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SLALOM框架，通过纵向观测度量评估仿真过程的可信度，结合POM方法和DTW技术，提升社会模拟的结构性真实性和政策模拟标准。

Comments CHI 2026 PoliSim@CHI 2026: LLM Agent Simulation for Policy Workshop

Beyond RAG for Cyber Threat Intelligence: A Systematic Evaluation of Graph-Based and Agentic Retrieval

超越RAG的网络威胁情报：基于图和代理检索的系统评估

Dzenan Hamzic, Florian Skopik, Max Landauer, Markus Wurzenberger, Andreas Rauber

机构 * AIT Austrian Institute of Technology（AIT奥地利技术研究所） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文系统评估了四种RAG架构在CTI分析中的表现，发现图检索在结构化查询中表现更优，混合图文方法在多跳查询中提升答案质量达35%。

PaperScope: A Multi-Modal Multi-Document Benchmark for Agentic Deep Research Across Massive Scientific Papers

PaperScope：一种多模态多文档基准，用于跨大规模科学论文的智能深度研究

Lei Xiong, Huaying Yuan, Zheng Liu, Zhao Cao, Zhicheng Dou

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 PaperScope提出一个多模态多文档基准，用于评估智能深度研究能力，包含2000多个跨领域问题，验证了现有系统在长上下文检索和多源推理中的局限性。

dTRPO: Trajectory Reduction in Policy Optimization of Diffusion Large Language Models

dTRPO：扩散大语言模型策略优化中的轨迹缩减

Wenxuan Zhang, Lemeng Wu, Changsheng Zhao, Ernie Chang, Mingchen Zhuge, Zechun Liu, Andy Su, Hanxian Huang, Jun Chen, Chong Zhou, Raghuraman Krishnamoorthi, Vikas Chandra, Mohamed Elhoseiny, Wei Wen

机构 * Meta AI 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出dTRPO，通过减少轨迹概率计算成本提升扩散大语言模型的策略优化效果，实验显示在STEM、编程和指令遵循任务中性能提升显著。

MCGA: A Multi-task Classical Chinese Literary Genre Audio Corpus

MCGA：多任务古典中文文学体裁音频语料库

Yexing Du, Kaiyuan Liu, Bihe Zhang, Youcheng Pan, Bo Yang, Liangyu Huo, Xiyuan Zhang, Jian Xie, Daojing He, Yang Xiang, Ming Liu, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Du xiaoman（杜小满） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出MCGA语料库，包含22000个音频样本，涵盖六个任务：ASR、S2TT、SEC、SQA、SU和SR，评估十种MLLM发现其在MCGA测试集上仍面临显著挑战，并引入领域特定的SEC指标和语音与文本一致性度量。

Comments Accepted in ACL 2026 (Findings)

Doc-PP: Document Policy Preservation Benchmark for Large Vision-Language Models

Doc-PP：大型视觉-语言模型文档政策保护基准

Haeun Jang, Hwan Chang, Hwanhee Lee

机构 * Chung-Ang University（中央大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出Doc-PP基准，用于评估大型视觉-语言模型在严格非披露政策下对文档的理解能力，揭示了推理诱导的安全差距，并提出DVA框架提升政策合规性。

Comments ACL 2026 Findings

VS-Bench: Evaluating VLMs for Strategic Abilities in Multi-Agent Environments

VS-Bench：评估多智能体环境中视觉语言模型的战略能力

Zelai Xu, Zhexuan Xu, Xiangmin Yi, Huining Yuan, Mo Guang, Kaiwen Long, Xinlei Chen, Yi Wu, Chao Yu, Yu Wang

机构 * EE, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； SIGS, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Li Auto Inc.（理想汽车） ； IIIS, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 VS-Bench是首个评估多智能体环境中视觉语言模型战略能力的多模态基准，涵盖合作、竞争和混合动机交互，通过感知、推理和决策三个维度评估15种领先模型，揭示当前模型在推理和决策上的显著差距。

Comments Published at CVPR 2026 (Oral)

SpatialScore: Towards Comprehensive Evaluation for Spatial Intelligence

SpatialScore：迈向空间智能的综合评估

Haoning Wu, Xiao Huang, Yaohui Chen, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SpatialScore，首个全面评估多模态空间智能的基准，评估49个模型发现其在空间理解上存在显著差距，并构建了SpatialCorpus和SpatialAgent提升模型性能。

Comments Accepted by CVPR 2026 (Highlight); Project Page: https://haoningwu3639.github.io/SpatialScore

Seeing Through Deception: Uncovering Misleading Creator Intent in Multimodal News with Vision-Language Models

穿透欺骗：在多模态新闻中揭示误导性创作者意图

Jiaying Wu, Fanxiao Li, Zihang Fu, Min-Yen Kan, Bryan Hooi

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Yunnan University（云南大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出DeceptionDecoded基准数据集，通过意图引导模拟框架生成12000组图像-描述对，旨在揭示多模态虚假信息中的误导性意图，评估14种最新视觉-语言模型，发现其在意图推理上存在不足，提出系统合成数据以提升模型意图理解能力。

Comments ICLR 2026