大模型推理能力

SER: Learning to Ground Video Reasoning with Semantic Evidence Rewards

SER: 用语义证据奖励学习视频推理定位

Sheng Xia, Zhengqin Lai, Tianxiang Jiang, Kanghui Tian, Shoujun Zhou, Bin Li, Yi Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出语义证据奖励（SER），通过将时空证据定位重构为约束验证任务，利用裁判VLM评估证据的相关性和定位质量，在V-STAR基准上提升3.0点mLGM。

ObsGraph: Hierarchical Observation Representation for Embodied Reasoning and Exploration

ObsGraph: 用于具身推理与探索的层次化观测表示

Taekbeom Lee, Youngseok Jang, Jeonghwa Heo, Jeongjun Choi, H. Jin Kim

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

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

AI总结 提出ObsGraph，一种以观测为中心的层次化场景图，通过房间-视图-对象三层结构统一场景表示、检索与探索，实现粗到细的层次化检索并利用检索结果指导自适应多尺度探索，在具身推理与探索基准上提升了成功率和效率。

Faithful Grounded Visual Reasoning via Learned Proxy-Tokens

通过学习的代理令牌实现忠实的接地视觉推理

Tom Hodemon, Mohamed Chaouch, Aboubacar Tuo, Angelique Loesch

机构 * CEA-LIST（法国原子能委员会-信息与系统技术实验室） 纠错

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

AI总结 提出Composer模型，利用基于学习代理令牌的视觉接地机制，通过离散符号指针显式索引图像潜在空间，在保持答案准确性的同时将视觉接地准确率提升9.0个百分点。

Comments Accepted at ICIP 2026. Code, model and data available at: https://github.com/CEA-LIST/Composer

SATURN: Symbolic Spatial Reasoning for Multi-Perspective Grounding

SATURN: 多视角定位的符号化空间推理

Danial Kamali, Tanawan Premsri, Shreya Rajpal, Amir Zadeh, Chuan Li, Parisa Kordjamshidi

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Lambda Labs（Lambda实验室） 纠错

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

AI总结 提出SATURN框架，通过神经符号方法实现视角感知的组合空间推理，结合3D场景重建、软空间谓词和Python符号执行器，在3D FORCE和MindCube基准上显著优于强基线。

CVSBench: A Comprehensive Benchmark for Cross-view Spatial Reasoning and Dreaming

CVSBench：跨视角空间推理与想象的全面基准

Ruixun Liu, Lingyu Zhang, Lanxuan Xue, Kaiyu Li, Bowen Fu, Xiangyong Cao

机构 * Faculty of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学电子与信息工程学院） ； Ministry of Education Key Laboratory of Intelligent Networks and Network Security（教育部智能网络与网络安全重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出CVSBench基准，通过卫星-街景对评估视觉语言模型的跨视角空间推理能力，发现模型在视角剧变下难以保持物体与布局一致性，引入3D场景想象管道可显著提升性能。

Reasoning as Intersection: Consensus-Frame Alignment for Visual Focus in Video-MLLMs

推理即交集：视频多模态大语言模型中视觉焦点的一致性帧对齐

Chengwen Liu, Zhe Huang, Jisheng Dang, Hong Peng, Qi Tian, Tat-Seng Chua

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Cloud and AI BU, Huawei（华为云与AI业务部） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 提出无时间标注的过程级奖励框架CF-GRPO，通过视频内在线索构建一致性帧先验，并利用一致性帧奖励优化模型帧使用与先验的对齐，提升视频推理性能。

GeoTLM: Geometry-aware Tactile-Language Models for Contact Motion Orientation Reasoning of Dynamic Objects

GeoTLM: 面向动态物体接触运动方向推理的几何感知触觉语言模型

Qiutian Li, Zinan Liu, Lin Wang

机构 * School of EEE, Nanyang Technological University (NTU)（南洋理工大学电气与电子工程学院） 纠错

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

AI总结 提出GeoTLM，通过可微几何表示（DGR）提取触觉剪切场中的几何先验，提升动态物体旋转和滑动方向推理能力，在旋转和滑动任务上分别提升14.6%和16.2%的准确率。

Comments 7 pages, 3 figures, 4 tables

Language-Guided Abstraction for Visual Reasoning

语言引导的视觉推理抽象

Xu-Jing Ye, Yuan-Gen Wang, Ruping Wang

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） 纠错

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: Evolving Scene-Aware Skills for Agentic 3D Spatial Reasoning

Skill-3D：面向智能体3D空间推理的场景感知技能进化

Haoyuan Li, Zhengdong Hu, Jun Wang, Hehe Fan, Yi Yang

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） 纠错

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。

Visual Para-Thinker++: A Single-Policy Multi-Agent Framework for Visual Reasoning

Visual Para-Thinker++：用于视觉推理的单策略多智能体框架

Haoran Xu, Hongyu Wang, Yifei Gao, Jiaze Li, Zizhao Tong, Xiaofeng Zhang, Xiaosong Yuan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Tianjin University（天津大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 提出Visual Para-Thinker++框架，通过共享MLLM策略实例化为多个角色智能体并行推理，结合多智能体能力注入和角色解耦优化，有效缓解视觉推理中的早期感知承诺和幻觉问题。

Spatial Memory Agent: Experience-Grounded Procedure Memory for Spatial Intelligence

空间记忆智能体：用于空间智能的基于经验的过程记忆

Haokai Zhang, Yuhang Ding, Yunshu Zhou, Xinze Du, Shengtao Zhang, Zhiyue Zhao, Yuling Xi, Hao Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出SMA框架，让冻结VLM智能体无需外部空间工具，通过无参数更新自进化提升空间推理，在多基准和模型上表现最优，提供了空间自进化的实用路径。

Comments Under Review

Spatial-IQ: Deconstructing Spatial Intelligence via Hierarchical Capability Tests

空间智商：通过分层能力测试解构空间智能

Patrick Rim, Tom Long, Ekta Prashnani, Ruth Rosenholtz, Ben Boudaoud, Peter Xenopoulos, Alex Wong, Joohwan Kim, Jae-Hyun Jung

机构 * NVIDIA Research（英伟达研究院） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对多模态大语言模型空间推理能力不足问题，提出Spatial-IQ分层诊断框架，分解物体计数任务为子任务，生成数据集评估模型，发现模型存在问题，且用思维链监督和强化学习训练可提升模型表现。

WCog-VLA: A Dual-Level World-Cognitive Vision-Language-Action Model for End-to-End Autonomous Driving

WCog-VLA：用于端到端自动驾驶的双级世界认知视觉-语言-行动模型

Xuerun Yan, Zhexi Lian, Nuoheng Zhang, Shiyu Fang, Haoran Wang, Chen Lv, Jia Hu, Binyang Song

机构 * Tongji University（同济大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有视觉-语言-行动模型在自动驾驶中存在的局限，提出双级世界认知的WCog-VLA框架，语义层统一认知推理，生成层引入新模型加速推理，构建数据集，实验证明该模型在NAVSIM基准测试中达到最优分数。

Comments 20 pages, 7 figures

On Locality and Length Generalization in Visual Reasoning

关于视觉推理中的局部性和长度泛化

Pulkit Madan, Sanjay Haresh, Reza Ebrahimi, Sunny Panchal, Apratim Bhattacharyya, Roland Memisevic

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 研究从视觉状态跟踪和长度泛化角度，探讨局部、顺序视觉模型是否有计算优势。受语言模型启发，研究简单视觉任务中视觉模型行为。发现其会利用全局捷径，基于严格局部感知的策略可缓解此问题，表明局部注意力对稳健组合泛化很关键。

Comments Accepted at ECCV 2026

RAVEN: Long-Horizon Reasoning & Navigation with a Visuo-Spatio-Temporal Memory

RAVEN: 基于视觉-空间-时间记忆的长期推理与导航

Yixun Hu, Zhicheng Zheng, Lihan Zha, Chunwei Xing, Rajdeep Singh, Omar Hossain, Antonio Loquercio, Dhruv Shah

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出RAVEN记忆系统，通过存储视觉嵌入与位姿时间信息，实现长期机器人问答与导航，在多个基准上超越字幕记忆系统，以10倍更低检索成本匹配前沿VLM。

Comments Project website: https://ravenmem.github.io/

Embodied-Navigator: Point, Think, Memorize, and Align for Efficient Navigation

具身导航器：指向、思考、记忆与对齐以实现高效导航

Hongyan Feng, Sunlai Chen, Xuanyu Liu, Miao Pan, Yangfan Xie, Yuxiang Cui, Zhongxiang Zhou, Rong Xiong, Wenqi Zhang, Jianwei Yin, Yueting Zhuang, Xuhong Zhang

机构 * ZJU（浙江大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本研究提出具身导航框架TAMP-Nav，通过像素转3D动作、选择性推理记忆与GRPO两级对齐，在R2R-CE数据集上实现66.2% SR，仅需90k训练轨迹，达成高效具身导航的最优性能。

No Training, Better Flights: Test-Time Scaled VLMs for UAV Navigation

无需训练，飞行更佳：用于无人机导航的测试时缩放视觉语言模型

Feinan Cheng, Dongliang Xu, Wenli Nong, Zhiheng Zhang, Ang Liu, Tianyu Wang, Yue Yao

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；self-correction(abstract)

AI总结 研究如何将测试时缩放应用于无人机视觉语言导航，通过迭代细化和多标准评分函数，无需额外训练，使冻结模型自我校正，生成更准确可靠飞行计划，实现最优性能。

Evidence-RL: Towards Evidence-intensive Visual Reasoning

Evidence-RL：面向证据密集型视觉推理

Haojie Huang, Xinlei Yu, Chengming Xu, Zhangquan Chen, Cheng Yang, Qingdong He, Yu Yang, Jiangning Zhang, Xiaobin Hu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言模型依赖语言先验等问题，提出反事实证据解缠方法，结合GRPO框架在9个基准和4种骨干模型上优于现有基于RL的后训练方法。

Comments 22 pages, 10 figures

Reference-Based Manipulation: A Framework and Pipeline for Multimodal Spatial Reasoning

基于参考的操作：多模态空间推理的框架与流程

Yangyang He, Zhuangze Hou, Yonglin Chen, Can Liu

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title)

AI总结 本研究针对沉浸式平台中多模态空间交互问题，提出基于参考的操作框架，分解空间参考为源、锚点、框架组件，实现LLM驱动的流程并验证其效用，为空间交互设计提供关键经验。

Comments 16 pages, 10 figures. Accepted to the 39th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST 2026)

StyleForge: Indoor Furniture Styling by Counterfactual Reasoning in a Hypergraph Field

StyleForge：基于超图场中反事实推理的室内家具风格生成

Lingwei Dang, Shishuo Shang, Pan Liu, Jiajia Cheng, Ziyan Qiu, Zhenhao Zhang, Yufei Zhu, Shenghui Huang, Qingxin Xiao, Yun Hao, Juntong Li, Qingyao Wu

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title)

AI总结 StyleForge是基于动态超图风格场的室内家具风格生成框架，通过反事实风格偏好学习解决固定布局家具的风格冲突，在3D-FRONT数据集上实现了优于基线的家具检索和场景风格一致性。

ZeroDex: Zero-Shot Long-Horizon Dexterous Manipulation via Multi-View 3D-Grounded VLM Reasoning

零样本长时程灵巧操作：基于多视图3D接地VLM推理

Jisoo Kim, Sangwon Baik, Taeksoo Kim, Sungjoo Kim, Junyoung Lee, Mingi Choi, Hanbyul Joo

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

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title)

AI总结 提出零样本框架，利用多视图RGB图像通过VLM生成3D任务规划，结合三角测量和射线投票实现精确3D接地，支持抓取和工具使用，在真实实验中优于基线方法。

MELLON - Multimodal Enhanced LLM for Online Navigation

MELLON——面向在线导航的多模态增强型大语言模型

Ruiyu Li, Haoyang Cai, Zhitong Guo, Tong Hu

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

AI总结 针对网页导航智能体现有模型的不足，本文以WebShop为基准，提出MELLON等三项多模态增强方案，训练1个epoch后MELLON任务完成准确率提升9.26%，验证了多模态方法的重要性。

VIA: Visual Interface Agent for Robot Control

VIA：用于机器人控制的视觉接口代理

Hengyuan Hu, Priya Sundaresan, Jensen Gao, Dorsa Sadigh

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 研究探索能否用基础模型通过视觉接口控制机器人，提出 VIA 框架，将机器人控制转为代理任务，该框架无需特定微调及特权信息，能零样本解决多种桌面操作任务，凭借基础模型能力提升取得高成功率，证明前沿代理技能可借合适接口用于机器人控制。

Foundation Models for Automatic CAD Generation

用于自动CAD生成的基础模型

J de Curtò, Victoria Guillén, I. de Zarzà

机构 * BARCELONA Supercomputing Center（巴塞罗那超级计算中心） ； Universidad Pontificia Comillas（庞培法布拉大学） ； Chung-Ang University（中央大学） ； LUXEMBOURG Institute of Science and Technology（卢森堡科学技术研究所） 纠错

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

AI总结 研究利用统一评估管道和基准，对用于机械零件自动CAD生成的基础模型展开实证。介绍LLMForge框架，通过两种批判机制评估七个基础模型，展示了紧凑模型的效果，以及VLM批判的作用，还探讨了相关设计及影响。

Comments Accepted as a book chapter in "Advances in Global Applied Artificial Intelligence" (G. A. Tsihrintzis, M. Virvou, N. G. Bourbakis, L. C. Jain, Eds.), authenticated version will be published in Springer series: Learning and Analytics in Intelligent Systems

MVP-Nav: Multi-layer Value Map Planner Navigator

MVP-Nav: 多层价值地图规划导航器

Wenyuan Xie, Shaokai Wu, Yijin Zhou, Yanbiao Ji, Guodong Zhang, Bayram Bayramli, Qiuchang Li, Xunchu Zhou, Yue Ding, Hongtao Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对零样本目标导航中缺乏深度信息导致的物理不确定性，提出MVP-Nav框架，通过3D基础模型重建物理占用并构建多层价值地图，实现语义与物理约束的统一规划，达到最先进性能。

A DVDrive Approach for doScenes Instructed Driving Challenge

一种面向 doScenes 指令驾驶挑战的 DVDrive 方法

Zijian Fu, Xiangyang Chu, Mengshi Qi, Huadong Ma, Guanghao Zhang, Wei Li

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

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

AI总结 提出基于 OmniDrive 的指令条件轨迹预测方法，引入 DVPE 分视角感知模块减少跨视角干扰，提升多视角视觉定位与语言指令对齐能力。

Think Like a Pilot: Fine-Grained Long-Horizon UAV Navigation

像飞行员一样思考：细粒度长时程无人机导航

Xiangyi Zheng, Xiangyu Wang, Qinan Liao, Zimu Tang, Yue Liao, Dongyue Lyu, Guodong Wang, Junjie Liu, Si Liu

机构 * Colab ； Beihang University（北航） ； Meituan（美团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出FLIGHT基准和FLIGHT VLA异步架构，通过低频飞行员推理VLM与高频扩散动作模型解耦，实现无人机长时程语义指令下的平滑连续飞行控制。

PROBE: Manipulation-Grounded Visual Question Answering with VLM Agents

PROBE：基于操作的视觉问答（使用VLM智能体）

Vineet Bhat, Siyi Chen, Alex Zook, Xuning Yang, Stan Birchfield, Valts Blukis, Jonathan Tremblay

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 针对现实杂乱环境中需操作遮挡物体的视觉问答问题，提出PROBE框架，含模拟器、基准测试集及微调方案，提升VLM智能体性能并验证模拟到现实的迁移。

GaussianDWM++: Language-Grounded 3D Gaussian Driving World Model for Unified Scene Understanding, Editing, and Multi-Modal Generation

GaussianDWM++：用于统一场景理解、编辑与多模态生成的语言接地3D高斯驾驶世界模型

Tianchen Deng, Xuefeng Chen, Shuang Wu, Qu Chen, Jiajun Zhu, Bo Dai, Jianfei Yang, Hesheng Wang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Chongqing Afari Intelligent Drive Co., Ltd.（重庆阿法瑞智能驾驶有限公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 该研究提出GaussianDWM++，通过基础特征高斯分词器等模块构建统一框架，在多类驾驶任务中实现场景理解、编辑与多模态生成，性能达当前最优。

OccPlanner: Goal-Aware Occupancy-Conditioned Diffusion Planner for Pixel-Goal Navigation

OccPlanner：面向像素目标导航的目标感知占用条件扩散规划器

Binling Huang, Nianjin Ye, Xi Yang, Liang Hu, Zhou Huang, Shuang Wei, Longrui Yang, Yanchi Chen, Lanpeng Jia

机构 * Changhong Intelligent Robot（长虹智能机器人） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 该研究针对像素目标导航的3D目标定位与无碰撞规划难题，提出OccPlanner模型，引入L3ROcc生成监督，在仿真中大幅提升导航成功率，还验证了其仿真到真实的迁移适配性。

Comments Technical report. 11 pages, 6 figures, and 2 tables