大模型推理能力

VesselSim: learning 3D blood vessel segmentation without expert annotations

VesselSim: 无需专家标注的3D血管分割学习

Erin Rainville, Melissa Ananian, Tristan Mirolla, Hassan Rivaz, Yiming Xiao

机构 * Department of Computer Science and Software Engineering, Concordia University, Montreal, Canada（计算机科学与软件工程系，康科迪亚大学，蒙特利尔，加拿大） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Concordia University, Montreal, Canada（电气与计算机工程系，康科迪亚大学，蒙特利尔，加拿大） 纠错

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

AI总结 提出VesselSim两阶段框架，通过几何驱动的合成血管生成和自监督测试时适应，实现无需真实标注的3D血管分割，在多个临床数据集上达到与有监督方法竞争的性能。

Comments This preprint has not undergone peer review or any post-submission improvements or corrections. The Version of Record of this contribution will be published as part of the MICCAI 2026 proceedings in October

Performance Comparison of Classical and Neural Sampling Algorithms for Robotic Navigation

经典与神经采样算法在机器人导航中的性能比较

Hichem Cheriet, Badra Khellat Kihel, Samira Chouraqui

机构 * dept. of Economics Oran2 Mohamed BenAhmed University（经济系奥兰2莫哈梅德·本·阿赫迈德大学） 纠错

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

AI总结 本文在含凸凹障碍物的环境中比较了RRT*、Neural RRT*和Neural Informed RRT*三种算法，发现神经引导规划器能生成更短（最多14%）和更平滑（55-75%）的路径，其中Neural Informed RRT*综合性能最优。

Journal ref Presented at The 3rd Edition of National Conference on Applications of Artificial Intelligence A2I' 26. 2026

EigeNet: Geometry-Informed Multi-Modal Learning for Few-shot Novel View RIR Prediction

EigeNet：几何信息引导的多模态学习用于少样本新视角RIR预测

Chong Jing, Zitong Lan, Junan Zhang, Zhizheng Wu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出EIGENET框架，通过跨视角交替注意力Transformer和几何信息调制块，结合多任务学习，实现少样本新视角房间脉冲响应预测，达到最先进性能。

Comments Code available on https://github.com/FEAfeatherTHER/EigeNet

MolLingo: Molecule-Native Representations for LLM-Powered Scientific Agents

MolLingo：面向LLM驱动的科学智能体的分子原生表示

Thao Nguyen, Heng Ji

机构 * Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校Siebel计算与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 提出MolLingo多智能体系统，通过共享内存协调文献、化学家和编排智能体，结合基于BRICS的片段枚举（BFE）表示方法，实现分子块级推理与编辑，在四个基准上优于前沿LLM和专用基线。

Tensor Memory: Fixed-Size Recurrent State for Long-Horizon Transformers

张量记忆：用于长程Transformer的固定大小循环状态

Kabir Swain, Sijie Han, Daniel Karl I. Weidele, Mauro Martino, Antonio Torralba

机构 * Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA（麻省理工学院） ； IBM Research, Cambridge, MA, USA（IBM研究院） ； University of Toronto, Toronto, Canada（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 提出张量记忆模块，通过固定大小的3D循环张量状态增强Transformer，以解耦状态容量与输入长度，并保持空间归纳偏置，适用于长程视频理解。

Hallucination Behavior in Multimodal LLMs Across Agricultural Image Interpretation and Generation Tasks

多模态大语言模型在农业图像解释与生成任务中的幻觉行为

Partho Ghose, Al Bashir, Prem Raj, Azlan Zahid

机构 * Texas A&M University System（德克萨斯大学系统） 纠错

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

AI总结 本研究系统评估了多模态大语言模型在农业图像解释（图像到文本）和生成（文本到图像）任务中的幻觉行为，发现模型存在生物不一致、上下文不准确和农学不合理等错误模式，并通过少样本提示等方法分析了幻觉的残留影响。

Ligand-Conditioned Discrete Diffusion for Protein Sequence-Structure Co-Design

配体条件离散扩散用于蛋白质序列-结构协同设计

Chen Wei, Fanding Xu, Minghao Sun, Zhiyuan Liu, Lin Wang, Tianrui Jia, Yihang Zhou, Yang Zhang

机构 * Xi’an University of Posts & Telecommunications（西安邮电大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of Systems Medicine, Chinese Academy of Medical Sciences（中国医学科学院系统医学研究院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：self-correction(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出配体条件离散扩散模型ProtLiD²，通过几何感知交叉注意力联合生成氨基酸序列和离散结构令牌，实现配体约束下的蛋白质序列-结构协同设计，显著提升全局折叠置信度和配体感知通过率。

Comments 19 pages, 6 figures

Benchmarking and Mechanistic Analysis of Vision-Language Models for Cross-Depiction Assembly Instruction Alignment

跨描绘装配指令对齐的视觉-语言模型基准测试与机制分析

Zhuchenyang Liu, Yao Zhang, Yu Xiao

机构 * Aalto University（阿alto大学） 纠错

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

AI总结 构建IKEA-Bench基准，评估19个视觉-语言模型在装配图与视频帧对齐任务上的表现，发现视觉编码是提升跨描绘鲁棒性的关键瓶颈。

Suicide Risk Assessment from AI-powered Video Surveillance: An Interpretable Framework for Prevention in Metro Stations

基于AI视频监控的自杀风险评估：地铁站预防的可解释框架

Safwen Naimi, Wassim Bouachir, Guillaume-Alexandre Bilodeau, Brian Mishara

机构 * Université TÉLUQ（大学TÉLUQ） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； Université du Québec à Montréal（魁北克大学蒙特利尔分校） 纠错

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

AI总结 提出首个可解释框架，通过行人跟踪、活动识别、站台语义分割和轨迹风险热图建模，从监控视频中评估自杀风险，在真实数据上达到83.2% ROC-AUC。

Comments 9 pages, 6 figures, 1 table. Accepted for Publication in the International Joint Conference of Artificial Intelligence (IJCAI)

GeoSVG-RL: Geometry-Aware Reinforcement Learning for Layout-Constrained Text-to-SVG Diagram Generation

GeoSVG-RL：面向布局约束的文本到SVG图表生成的几何感知强化学习

Sifan Li, Yujun Cai, Hongkai Chen, Yiwei Wang

机构 * University of California, Merced（加州大学梅尔德分校） ； The University of Queensland（昆士兰大学） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd.（vivo移动通信有限公司） 纠错

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

AI总结 提出GeoSVG-RL框架，通过强化学习优化策略，利用几何反馈奖励（渲染有效性、画布适配、锚点放置、文本包含、图一致性和代码整洁性）解决文本到SVG图表生成中的结构脆弱性问题，显著提升箭头锚点精度和文本框内率。

MMSI-Bench: A Benchmark for Multi-Image Spatial Intelligence

MMSI-Bench：多图像空间智能基准

Sihan Yang, Runsen Xu, Yiman Xie, Sizhe Yang, Mo Li, Jingli Lin, Chenming Zhu, Xiaochen Chen, Haodong Duan, Xiangyu Yue, Dahua Lin, Tai Wang, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

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

AI总结 提出MMSI-Bench基准，通过1000道精心设计的VQA问题评估多图像空间推理能力，发现现有模型准确率远低于人类。

Comments ICLR 2026 Camera ready. 38 pages. Project page: https://runsenxu.com/projects/MMSI_Bench

SPACENUM: Revisiting Spatial Numerical Understanding in VLMs

SPACENUM: 重新审视视觉语言模型中的空间数值理解

Jianshu Zhang, Yijiang Li, Huifeixin Chen, Haoran Lu, Letian Xue, Bingyang Wang, Han Liu

机构 * Northwestern（西北大学） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； USC（南加州大学） ； GaTech（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出SpaceNum框架，通过Num2Space和Space2Num双向任务评估VLM在动态过渡和静态布局中对空间数值的理解，发现模型依赖浅层空间线索，难以建立稳定的坐标感知表示。

Comments Project page: https://sterzhang.github.io/SpaceNum-Home

PGT: Procedurally Generated Tasks for improving visual grounding in MLLMs

PGT: 用于提升多模态大语言模型视觉定位的程序化生成任务

Rim Assouel, Amir Bar, Michal Drozdzal, Adriana Romero-Soriano

机构 * Mila - Qu\'ebec AI Institute ； FAIR at Meta Superintelligence Labs ； McGill University ； Canada CIFAR AI Chair 纠错

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

AI总结 提出程序化生成任务(PGT)框架，通过叠加几何基元生成密集监督信号，解耦视觉定位能力与语义先验，显著提升多模态大语言模型在细粒度理解任务上的表现。

PhotoFlow: Agentic 3D Virtual Photography Missions

PhotoFlow: 智能体式3D虚拟摄影任务

Jiarui Guo, Haojia Wei, Yiming Zhang, Yifei Liu, Yuning Gong, Hongjie Zhang, Xue Yang, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Sichuan University（四川大学） 纠错

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

AI总结 提出PhotoFlow智能体框架，通过导演-评审-反思闭环搜索机制，在任意Blender场景中根据语言指令自动完成虚拟摄影，并引入VPhotoBench基准，实验表明其在外观质量对齐和成功率上优于现有方法。

Multi-SpatialMLLM: Multi-Frame Spatial Understanding with Multi-Modal Large Language Models

Multi-SpatialMLLM: 多模态大语言模型的多帧空间理解

Runsen Xu, Weiyao Wang, Hao Tang, Xingyu Chen, Xiaodong Wang, Fu-Jen Chu, Matt Feiszli, Kevin J. Liang

机构 * FAIR, Meta（FAIR，Meta） ； 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(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出一种框架，通过整合深度感知、视觉对应和动态感知等基本空间技能，使多模态大语言模型具备多帧空间理解能力，并构建MultiSPA数据集和基准测试，模型Multi-SpatialMLLM在多项任务上取得显著提升。

Comments CVPR 2026 Camera Ready. 27 pages. Project page: https://runsenxu.com/projects/Multi-SpatialMLLM

AirVista-II: An Agentic System for Embodied UAVs Toward Dynamic Scene Semantic Understanding

AirVista-II：面向动态场景语义理解的具身无人机智能体系统

Fei Lin, Yonglin Tian, Tengchao Zhang, Jun Huang, Sangtian Guan, Fei-Yue Wang

机构 * Department of Engineering Science, Faculty of Innovation Engineering, Macau University of Science and Technology（创新工程学院工程科学系，澳门科学技术大学） ； State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（复杂系统管理与控制国家重点实验室，中国科学院自动化研究所） ； State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems, Chinese Academy of Sciences（复杂系统管理与控制国家重点实验室，中国科学院） 纠错

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

AI总结 提出AirVista-II端到端智能体系统，通过集成智能体任务识别调度、多模态感知和差异化关键帧提取策略，实现零样本下无人机动态场景的通用语义理解与推理。

Journal ref Proc. 2025 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), pp. 6319-6324, 2025

Circle-RoPE: Cone-like Decoupled Rotary Positional Embedding for Large Vision-Language Models

Circle-RoPE: 用于大视觉-语言模型的锥形解耦旋转位置嵌入

Chengcheng Wang, Jianyuan Guo, Hongguang Li, Yuchuan Tian, Ying Nie, Chang Xu, Kai Han

机构 * Huawei Noah's Ark Lab.（华为诺亚实验室） ； City University of Hong Kong.（香港城市大学） ； University of Sydney.（悉尼大学） ； State Key Lab of General AI, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学人工智能国家重点实验室，智能科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Circle-RoPE，通过将图像标记坐标映射到与文本位置轴正交的圆环上，实现跨模态位置解耦，同时保留图像内部空间结构，并通过交替几何编码增强跨模态位置解耦和细粒度图像空间结构保留。

Comments Accepted at ICML 2026

MM-Conv: A Multimodal Dataset and Benchmark for Context-Aware Grounding in 3D Dialogue

MM-Conv: 一种多模态数据集和基准，用于上下文感知的3D对话中指代解析

Anna Deichler, Jim O'Regan, Fethiye Irmak Dogan, Lubos Marcinek, Anna Klezovich, Iolanda Leite, Jonas Beskow

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种多模态数据集和基准，用于在动态3D环境中实现上下文感知的指代解析，通过引入包含6.7小时第一人称VR交互的同步语音、动作、注视和3D场景几何数据的基准，以及一个两阶段的指代解析流水线，改进了对话中的指代解析性能。

Comments Extended version of the paper published at LREC 2026 (Palma de Mallorca, Spain), with expanded VLM baselines and inter-annotator agreement analysis

Journal ref Proceedings of the 15th Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2026), Palma de Mallorca, Spain

ArchSIBench: Benchmarking the Architectural Spatial Intelligence of Vision-Language Models

ArchSIBench: 评估视觉-语言模型的建筑空间智能

Qirui Shen, Wenda Wang, Jiachen Lu, Zilong Huang, Jin Bai, Lei He, Hongxuan Chen, Weixin Huang

机构 * School of Architecture, Tsinghua University（清华大学建筑学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ArchSIBench，一个基于建筑学、认知科学和心理学视角的建筑空间智能评估基准，通过17个细粒度子任务和3000个问题-答案对，评估多种VLMs在建筑空间感知、推理、导航、转换和配置方面的性能，发现大多数模型在空间转换和配置推理上仍与有建筑训练的人类评估者存在差距。

Comments 51 pages

Regulating Anatomy-Aware Rewards via Trajectory-Integral Feedback for Volumetric Computed Tomography Analysis

通过轨迹积分反馈调节解剖感知奖励用于体积计算断层扫描分析

Tianwei Lin, Zhongwei Qiu, Jie Cao, Jiang Liu, Wenjie Yan, Bo Zhang, Yu Zhong, Wenqiao Zhang, Yingda Xia, Ling Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里集团达摩院） ； Hupan Lab（虎扑实验室） ； 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)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种新的框架，通过轨迹积分反馈GRPO（TIF-GRPO）来改进医疗视觉语言模型在三维CT分析中的性能，通过引入临床异常基准评估子系统（CABS）来解决优化目标与临床严谨性之间的不匹配问题，提升异常检测和临床准确性。

Causality-Aware End-to-End Autonomous Driving via Ego-Centric Joint Scene Modeling

基于因果性的端到端自动驾驶：通过以自身为中心的联合场景建模

Seokha Moon, Minseung Lee, Joon Seo, Jinkyu Kim, Jungbeom Lee

机构 * Korea University（韩国大学） ； Kakao Mobility 纠错

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

AI总结 本文提出CaAD框架，通过共享潜在场景表示捕捉车辆与周围代理之间的因果依赖关系，以提高端到端自动驾驶的闭环规划性能。

How to Instruct Your Robot: Dense Language Annotations Power Robot Policy Learning

如何指导你的机器人：密集语言标注助力机器人策略学习

Bosung Kim, Ruiyi Wang, David Acuna, Jaehun Jung, Alexander Trevithick, Brandon Cui, Yejin Choi, Prithviraj Ammanabrolu

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

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

AI总结 本研究通过密集语言标注提升机器人策略学习效率，提出DeMiAn方法，利用视觉语言模型生成多方面标注，提升策略和世界模型性能，无需新增演示数据。

NaviRAG: Towards Active Knowledge Navigation for Retrieval-Augmented Generation

NaviRAG：迈向检索增强生成的主动知识导航

Jihao Dai, Dingjun Wu, Yuxuan Chen, Zheni Zeng, Yukun Yan, Zhenghao Liu, Maosong Sun

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 NaviRAG通过主动知识导航框架提升检索增强生成的复杂任务处理能力，通过分层知识组织和动态信息检索提高检索准确率和生成性能。

CheeseBench: Evaluating Large Language Models on Rodent Behavioral Neuroscience Paradigms

CheeseBench：在啮齿类行为神经科学范式上评估大语言模型

Zacharie Bugaud

机构 * Astera Institute（Astera研究院） 纠错

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

AI总结 CheeseBench通过九种经典行为神经科学范式评估大语言模型，发现模型规模、上下文历史、提示方式和架构对性能有显著影响，且当前模型在空间导航等任务上仍低于啮齿类动物基准。

Comments 8 pages, 6 figures, 4 tables

LightZeroNav: Zero-Shot Vision Language Navigation in Continuous Environments Based on Lightweight VLMs

LightZeroNav: 基于轻量级VLMs的连续环境中零样本视觉语言导航

Kun Luo, Xiangyu Dong, Xiaoguang Ma, Haoran Zhao, Yaoming Zhou

机构 * Foshan Graduate School of Innovation, Northeastern University（创新研究生院，东北大学） ； Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University（机器人科学与工程学院，东北大学） ； School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University（航空科学与工程学院，北航） ； QingniaoAI, China（清北AI，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出LightZeroNav，通过轻量级VLMs解决连续环境中零样本视觉语言导航的三大瓶颈，无需特定训练或图搜索，在RGB观测和轻量级Qwen3-VL-8B模型下实现与GPT-4o相当的性能。

FormuLLA: A Large Language Model Approach to Generating Novel 3D Printable Formulations

FormuLLA：一种用于生成新型3D打印配方的大型语言模型方法

Adeshola Okubena, Yusuf Ali Mohammed, Moe Elbadawi

机构 * School of Biological and Behavioural Sciences, Queen Mary University of London（伦敦女王玛丽大学生物与行为科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出FormuLLA方法，利用微调后的大型语言模型推荐3D打印配方的辅料并预测丝材机械性能，揭示了模型选择和参数对性能的影响，指出小模型易遗忘及标准指标无法评估配方可加工性。

PanoWorld: Towards Spatial Supersensing in 360$^\circ$ Panorama World

PanoWorld：迈向360度全景世界的空间超感知

Changpeng Wang, Xin Lin, Junhan Liu, Yuheng Liu, Zhen Wang, Donglian Qi, Yunfeng Yan, Xi Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of California, Irvine（加州大学伊维特分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PanoWorld，通过构建全景原生理解能力，解决传统多模态大模型在空间感知上的不足，通过全景空间交叉注意力机制提升3D空间推理能力，并建立PanoSpace-Bench基准测试，验证了全景原生监督的有效性。

Comments Project page: https://wcpcp.github.io/PanoWorld

Learning Where It Matters: Geometric Anchoring for Robust Preference Alignment

在关键领域学习：用于鲁棒偏好对齐的几何锚定

Youngjae Cho, Jongsuk Kim, Ji-Hoon Kim

机构 * PYLER ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 GAPO通过动态几何锚定机制改进偏好对齐，通过局部敏感度自适应调整偏好对重要性，减少噪声影响，提升模型鲁棒性。

Comments Under Review

20/20 Vision Language Models: A Prescription for Better VLMs through Data Curation Alone

20/20 Vision Language Models: 通过数据整理单独提升VLMs的方案

DatologyAI, :, Siddharth Joshi, Haoli Yin, Rishabh Adiga, Haakon Mongstad, Alvin Deng, Aldo Carranza, Alex Fang, Amro Abbas, Anshuman Suri, Brett Larsen, Daniel Zayas, Darren Teh, David Schwab, Diego Kiner, Fan Pan, Jack Urbanek, Jason Lee, Jason Telanoff, Josh Wills, Kaleigh Mentzer, Luke Merrick, Maximilian Böther, Parth Doshi, Paul Burstein, Pratyush Maini, Ties Robroek, Tony Jiang, Vidhi Jain, Vineeth Dorna, Zhengping Wang, Bogdan Gaza, Ari Morcos, Matthew Leavitt

机构 * DatologyAI 纠错

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

AI总结 本文通过数据整理提升VLMs性能，展示在20个公开基准和DatBench九个能力轴上均取得显著提升，同时提升可靠性、OOD泛化和推理效率。

Comments 33 pages, 15 figures. DatalogyAI website for more details: https://www.datologyai.com/

When Looking Is Not Enough: Visual Attention Structure Reveals Hallucination in MLLMs

当观察不足时：视觉注意结构揭示大语言模型中的幻觉

Fanpu Cao, Xin Zou, Xuming Hu, Hui Xiong

机构 * Thrust of Artificial Intelligence, HKUST (Guangzhou)（人工智能前沿 thrust，香港科技大学（广州）） ； Department of Computer Science and Engineering, HKUST（计算机科学与工程系，香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文通过分析视觉注意的高频结构揭示大语言模型中的幻觉现象，提出LaSCD解码策略，有效减少幻觉并保持模型能力。