大模型推理能力

CL-VISTA: Benchmarking Continual Learning in Video Large Language Models

CL-VISTA：视频大语言模型持续学习基准测试

Haiyang Guo, Yichen Shi, Fei Zhu, Wenzhuo Liu, Hongbo Zhao, Fanhu Zeng, Shijie Ma, Da-Han Wang, Xu-Yao Zhang

机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学前沿交叉科学学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； FKLPRIU, School of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology（厦门理工学院计算机与信息工程学院福建省模式识别与图像理解重点实验室） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 CL-VISTA通过8个多样化任务诱导分布偏移，评估持续学习方法在性能、效率和内存方面的权衡，揭示无单一最优解的特性。

Comments Preprint

HarassGuard: Detecting Harassment Behaviors in Social Virtual Reality with Vision-Language Models

HarassGuard: 在社交虚拟现实中利用视觉-语言模型检测骚扰行为

Junhee Lee, Minseok Kim, Hwanjo Heo, Seungwon Woo, Jinwoo Kim

机构 * Kwangwoon University（光云大学） ； ETRI（韩国电子通信研究院） ； Chungbuk National University（忠北大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出HarassGuard系统，通过视觉输入检测社交VR中的身体骚扰行为，利用提示工程和微调VLMs，在不使用敏感生物数据的情况下实现高准确率的骚扰检测。

Comments To appear in the 2026 TVCG Special Issue on the 2026 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (VR)

Q-REAL: Towards Realism and Plausibility Evaluation for AI-Generated Content

Q-REAL：迈向AI生成内容真实性和可信度评估

Shushi Wang, Zicheng Zhang, Chunyi Li, Wei Wang, Liya Ma, Fengjiao Chen, Xiaoyu Li, Xuezhi Cao, Guangtao Zhai, Xiaohong Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Meituan（美团） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出Q-REAL数据集，用于细粒度评估AI生成图像的真实性和可信度，通过标注实体位置和设计判断问题，提升生成模型性能。

Large Language Models for Variant-Centric Functional Evidence Mining

基于变体的函数证据挖掘的大型语言模型

Ali Saadat, Jacques Fellay

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出利用大型语言模型挖掘变体功能证据，通过基准测试评估两种模型在文献筛选和证据提取中的表现，开发了AcmGENTIC管道以提升功能证据整理效率。

HandX: Scaling Bimanual Motion and Interaction Generation

HandX：扩展双臂运动和交互生成

Zimu Zhang, Yucheng Zhang, Xiyan Xu, Ziyin Wang, Sirui Xu, Kai Zhou, Bing Zhou, Chuan Guo, Jian Wang, Yu-Xiong Wang, Liang-Yan Gui

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Specs Inc.（Specs公司） ； Snap Inc.（Snap公司） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出HandX，通过整合数据、标注和评估，解决双臂运动生成中精细指节动态和协作的不足，验证了大模型在生成高质量双臂运动中的有效性。

Comments CVPR 2026. Project Page: https://handx-project.github.io. Code: https://github.com/handx-project/HandX

Tiered Super-Moore's Law: Price Evolution, Production Frontiers, and Market Competition in Large Language Model Inference Services

分层超级摩尔定律：大型语言模型推理服务中的价格演变、生产前沿与市场竞争

Mingdeng Du

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文系统分析了大型语言模型推理市场中token定价，发现token价格下降约600倍，并提出分层超级摩尔假说，揭示软件和架构创新驱动价格下降，而非硬件进步。

Comments 23 pages, 12 figures, 6 tables

JW-VL: A Vision-Language Model for Solar Physics

JW-VL：用于太阳物理的视觉-语言模型

Mingfu Shao, Hui Wang, Liyue Tong, Yuyang Li, Cunshi Wang, Jiaben Lin, Suo Liu, Haiqing Xu, Yin Zhang, Jing Huang

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出JW-VL模型，专为太阳物理设计，整合多波段观测数据，实现从原始观测数据到图像识别、活动分析和OCR的端到端处理，同时构建多波段图像基准数据集。

Comments 16 Pages,8figures

Within the MDT Room: Situated in Multidisciplinary Team-Grounded Agent Debate for Clinical Diagnosis

在MDT房间内：多学科团队基础的智能体辩论用于临床诊断

Peng Kuai, Yukun Yang, Shaolun Ruan, Junchi Xu, Yanjie Zhang, Lin Zhang, Min Zhu, Rui Sheng

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出MDTRoom系统，通过将多智能体讨论转化为结构化可查看的工作空间，帮助医生与智能体协作，提升罕见病诊断效率。

VulnScout-C: A Lightweight Transformer for C Code Vulnerability Detection

VulnScout-C：一种轻量级的Transformer用于C代码漏洞检测

Aymen Lassoued, Nacef Mbarek, Bechir Dardouri, Bassem Ouni, Qing Li, Fakhri Karray

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出VulnScout-C，一种轻量级Transformer模型，用于C代码漏洞检测，同时构建了VulnScout数据集，实验表明其在检测性能上优于现有方法，且具有更低的推理成本。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing

Explaining CLIP Zero-shot Predictions Through Concepts

通过概念解释CLIP零样本预测

Onat Ozdemir, Anders Christensen, Stephan Alaniz, Zeynep Akata, Emre Akbas

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院） ； Dept. of Computer Eng., Middle East Technical University (METU)（中东技术大学计算机工程系） ； Orbital ； DTU Compute, Technical University of Denmark（丹麦技术大学DTU计算学院） ； Dept. of Biology, University of Copenhagen（哥本哈根大学生物系） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院巴黎电信学院LTCI实验室） ； Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学） ； Helmholtz Munich（亥姆霍兹慕尼黑中心） ； MCML ； MDSI ； Robotics & AI Center (ROMER), METU（中东技术大学机器人与人工智能中心） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出EZPC方法，通过人类可理解的概念解释CLIP的零样本预测，保持分类精度并提供概念层面的解释。

Comments Accepted to CVPR 2026

PAVAS: Physics-Aware Video-to-Audio Synthesis

PAVAS：物理感知的视频到音频合成

Oh Hyun-Bin, Yuhta Takida, Toshimitsu Uesaka, Tae-Hyun Oh, Yuki Mitsufuji

机构 * POSTECH（浦项科技大学） ； Sony AI（索尼人工智能） ； Sony Group Corporation（索尼集团公司） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 PAVAS通过引入物理推理，结合物理参数估计器和物理驱动音频适配器，生成符合物理规律的音频，优于现有视频到音频生成模型。

Bridging Visual Representation and Reinforcement Learning from Verifiable Rewards in Large Vision-Language Models

弥合可验证奖励下的视觉表征与强化学习在大视觉-语言模型中的应用

Yuhang Han, Yuyang Wu, Zhengbo Jiao, Yiyu Wang, Xuyang Liu, Shaobo Wang, Hanlin Xu, Xuming Hu, Linfeng Zhang

机构 * EPIC Lab, SJTU（上海交通大学EPIC实验室） ； Huawei（华为） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出KAWHI机制，通过整合结构化视觉信息提升大视觉-语言模型的多模态推理性能，改进现有统一奖励优化方法。

Comments Homepage: \url{https://kawhiiiileo.github.io/KAWHI_PAGE/}

Do You See What I Am Pointing At? Gesture-Based Egocentric Video Question Answering

你看到我指向的是什么？基于手势的 egocentric 视频问答

Yura Choi, Roy Miles, Rolandos Alexandros Potamias, Ismail Elezi, Jiankang Deng, Stefanos Zafeiriou

机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出 EgoPointVQA 数据集和基准，结合 Hand Intent Tokens 提升手势引导的 egocentric 问答性能，HINT-14B 在多个任务上超越现有最佳模型。

Comments Accepted to CVPR 2026

Seeing Isn't Orienting: A Cognitively Grounded Benchmark Reveals Systematic Orientation Failures in MLLMs Supplementary

看见并不意味着定向：一个认知基础的基准揭示了多模态大语言模型在定向任务中的系统性失败

Nazia Tasnim, Keanu Nichols, Yuting Yang, Nicholas Ikechukwu, Elva Zou, Deepti Ghadiyaram, Bryan A. Plummer

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出DORI基准，通过分解定向为四个维度，揭示多模态模型在物体定向任务中的系统性不足，指出其依赖分类启发式而非几何推理。

Comments This is a replacement and updated version for submission arXiv:2505.21649 : Right Side Up? Disentangling Orientation Understanding in MLLMs with Fine-grained Multi-axis Perception Tasks

Overthinking Causes Hallucination: Tracing Confounder Propagation in Vision Language Models

过度思考导致幻觉：追踪视觉语言模型中的混杂因素传播

Abin Shoby, Ta Duc Huy, Tuan Dung Nguyen, Minh Khoi Ho, Qi Chen, Anton van den Hengel, Phi Le Nguyen, Johan W. Verjans, Vu Minh Hieu Phan

机构 * Australian Institute for Machine Learning, University of Adelaide（阿德莱德大学澳大利亚机器学习研究所） ； Hanoi University of Science and Technology（河内科技大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究发现视觉语言模型幻觉源于过度思考，通过分析模型推理过程揭示混杂因素传播机制，提出Overthinking Score提升幻觉检测性能。

Comments CVPR2026 Findings

ShotBench: Expert-Level Cinematic Understanding in Vision-Language Models

ShotBench：视觉语言模型中的专家级电影叙事理解

Hongbo Liu, Jingwen He, Yi Jin, Dian Zheng, Yuhao Dong, Fan Zhang, Ziqi Huang, Yinan He, Yangguang Li, Weichao Chen, Yu Qiao, Wanli Ouyang, Shengjie Zhao, Ziwei Liu

机构 * Tongji University（同济大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出ShotBench基准测试，用于评估视觉语言模型对电影叙事语言的理解能力，通过专家标注的3500多对问答数据揭示现有模型在细粒度视觉线索和复杂空间推理上的不足，并开发ShotVL模型在该基准上取得新突破。

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (NeurIPS 2025)

External Benchmarking of Lung Ultrasound Models for Pneumothorax-Related Signs: A Manifest-Based Multi-Source Study

肺超声模型对气胸相关征象的外部基准测试：基于表现的多源研究

Takehiro Ishikawa

机构 * College of Computing, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院计算学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出基于表现的多源基准，用于评估肺超声模型对气胸相关征象的外部基准，发现二元肺滑动分类无法准确反映气胸推理，需考虑盲区和模糊状态。

MA-Bench: Towards Fine-grained Micro-Action Understanding

MA-Bench：迈向细粒度微动作理解

Kun Li, Jihao Gu, Fei Wang, Zhiliang Wu, Hehe Fan, Dan Guo

机构 * CVLab, College of Information Technology, United Arab Emirates University（阿拉伯联合酋长国大学信息技术学院CVLab） ； University College London（伦敦大学学院） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） ； CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出MA-Bench基准，包含1000个视频和三级评估架构，系统评估微动作识别与解释，通过23个MLLM的实验发现微动作细粒度理解存在挑战，并构建MA-Bench-Train训练集提升模型性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

CoVFT: Context-aware Visual Fine-tuning for Multimodal Large Language Models

CoVFT：面向多模态大语言模型的上下文感知视觉微调

Nan Zhou, Huiqun Wang, Yaoyan Zheng, Di Huang

机构 * State Key Laboratory of Complex and Critical Software Environment, Beihang University（北京航空航天大学复杂关键软件环境国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出CoVFT框架，通过整合上下文向量提取和上下文混合专家模块，解决多模态任务中视觉微调的不稳定性问题，实现更稳定的视觉更新。

Comments Accepted by CVPR 2026

Reframing Human-Robot Interaction Through Extended Reality: Unlocking Safer, Smarter, and More Empathic Interactions with Virtual Robots and Foundation Models

通过扩展现实重新定义人机交互：利用虚拟机器人和基础模型实现更安全、更智能和更具同理心的交互

Yuchong Zhang, Yong Ma, Danica Kragic

机构 * Division of Robotics, Perception, and Learning, KTH Royal Institute of Technology（KTH皇家理工学院机器人、感知与学习部） ； Department of Clinical Medicine, University of Bergen（卑尔根大学临床医学系） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文探讨通过扩展现实技术，利用基础模型驱动的虚拟机器人实现更安全、智能和具同理心的人机交互，同时讨论多模态大模型在认知和情感交互中的应用及潜在风险。

Comments This paper is under review

Journal ref Empathic Computing, 2026

Few Shots Text to Image Retrieval: New Benchmarking Dataset and Optimization Methods

少样本文本到图像检索：新基准数据集和优化方法

Ofer Idan, Vladi Vexler, Gil Lederman, Dima Sivov, Aviad Cohen Zada, Shir Niego Komforti

机构 * Huawei Tel-Aviv Research Center（华为特拉维夫研究中心） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出FSIR任务及FSIR-BD数据集，通过少样本学习方法提升图像检索性能，实验表明其基准挑战性及优化方法优于现有基线。

ArtHOI: Taming Foundation Models for Monocular 4D Reconstruction of Hand-Articulated-Object Interactions

ArtHOI：通过基础模型驯化实现单目4D手-物体交互重建

Zikai Wang, Zhilu Zhang, Yiqing Wang, Hui Li, Wangmeng Zuo

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出ArtHOI框架，通过整合多基础模型先验知识，解决单目视频中手-物体交互的4D重建问题，引入自适应采样细化和多模态大语言模型引导对齐方法，构建两个新数据集并验证方法有效性。

Comments Accepted to CVPR 2026

SlotVTG: Object-Centric Adapter for Generalizable Video Temporal Grounding

SlotVTG: 用于通用视频时间定位的对象中心适配器

Jiwook Han, Geo Ahn, Youngrae Kim, Jinwoo Choi

机构 * Kyung Hee University（庆熙大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 SlotVTG通过引入轻量级槽适配器，使MLLMs在最小成本下实现对象中心的输入关联视觉推理，提升跨域鲁棒性的同时保持领域内性能。

Comments Accepted to GRAIL-V workshop at CVPR 2026

THEMIS: Towards Holistic Evaluation of MLLMs for Scientific Paper Fraud Forensics

THEMIS：迈向多模态大语言模型在科学论文欺诈取证中的全面评估

Tzu-Yen Ma, Bo Zhang, Zichen Tang, Junpeng Ding, Haolin Tian, Yuanze Li, Zhuodi Hao, Zixin Ding, Zirui Wang, Xinyu Yu, Shiyao Peng, Yizhuo Zhao, Ruomeng Jiang, Yiling Huang, Peizhi Zhao, Jiayuan Chen, Weisheng Tan, Haocheng Gao, Yang Liu, Jiacheng Liu, Zhongjun Yang, Jiayu Huang, Haihong E

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 THEMIS通过真实场景和复杂图像评估多模态大语言模型在学术欺诈推理中的能力，引入了五种欺诈类型和16种细粒度操作，揭示模型在不同核心能力上的优劣。

Comments Accepted to ICLR 2026

LLaVA-LE: Large Language-and-Vision Assistant for Lunar Exploration

LLaVA-LE：用于月球探索的大型语言和视觉助手

Gokce Inal, Pouyan Navard, Alper Yilmaz

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出LLaVA-LE，一个专为月球表面和地下特征分析设计的多模态模型，通过构建大规模月球数据集LLUCID和两阶段训练方法，提升了行星科学领域的视觉语言模型性能。

Comments Accepted in AI4Space Workshop CVPR2026. Website: https://osupcvlab.github.io/LLaVA-LE/, Dataset: https://huggingface.co/datasets/pcvlab/lucid

Video-Only ToM: Enhancing Theory of Mind in Multimodal Large Language Models

视频-only ToM：增强多模态大语言模型的理论思维

Siqi Liu, Xinyang Li, Bochao Zou, Junbao Zhuo, Huimin Ma, Jiansheng Chen

机构 * University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出VisionToM框架，通过视觉干预增强多模态大语言模型的理论思维能力，改进模型在多模态任务中的推理和问答性能。

Comments 20 pages, 7 figures, accepted at CVPR 2026, project page: see https://founce.github.io/VisionToM

GeoRouter: Dynamic Paradigm Routing for Worldwide Image Geolocalization

GeoRouter：面向全球图像地理定位的动态路由范式

Pengyue Jia, Derong Xu, Yingyi Zhang, Xiaopeng Li, Wenlin Zhang, Yi Wen, Yuanshao Zhu, Xiangyu Zhao

机构 * Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出GeoRouter动态路由框架，通过分析视觉内容并结合距离感知偏好目标，优化图像地理定位任务，实验表明其优于现有方法。

RefReward-SR: LR-Conditioned Reward Modeling for Preference-Aligned Super-Resolution

RefReward-SR: 基于低分辨率参考的偏好对齐超分辨率奖励建模

Yushuai Song, Weize Quan, Weining Wang, Jiahui Sun, Jing Liu, Meng Li, Pengbin Yu, Zhentao Chen, Wei Shen, Lunxi Yuan, Dong-ming Yan

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； OPPO AI Center, OPPO Inc.（OPPO人工智能中心） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出RefReward-SR，通过低分辨率参考意识奖励模型实现偏好对齐的超分辨率，利用多模态大语言模型评估语义一致性，构建首个大规模低分辨率条件偏好数据集，实验表明其在人类判断对齐方面表现更优。

Is AI Ready for Multimodal Hate Speech Detection? A Comprehensive Dataset and Benchmark Evaluation

人工智能是否准备好进行多模态仇恨言论检测？一个全面的数据集和基准评估

Rui Xing, Qi Chai, Jie Ma, Jing Tao, Pinghui Wang, Shuming Zhang, Xinping Wang, Hao Wang

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出M^3数据集，通过七种专门代理生成细粒度仇恨标签和理由，揭示现有多模态模型在处理真实世界语境时的不足，强调需发展上下文感知的多模态架构。

Scaling Test-Time Robustness of Vision-Language Models via Self-Critical Inference Framework

通过自批评推理框架提升视觉-语言模型的测试时鲁棒性

Kaihua Tang, Jiaxin Qi, Jinli Ou, Yuhua Zheng, Jianqiang Huang

机构 * Tongji University（同济大学） ； Computer Network Information Center, CAS（计算机网络信息中心，中国科学院） ； HIAS, University of Chinese Academy of Sciences（高等研究所，中国科学院大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出自批评推理框架，通过多轮反事实推理提升视觉-语言模型的鲁棒性，引入动态鲁棒性基准评估框架以应对语言偏差和敏感性问题，实验表明该方法在鲁棒性上优于基线方法。

Comments Accepted to CVPR 2026. Code: https://github.com/KaihuaTang/Self-Critical-Inference-Framework