大模型推理能力

IterSIMP-σ: Evaluating LLM-Assisted Spatial Interventions in Stress-Aware Topology Optimization

IterSIMP-σ：评估LLM辅助的应力感知拓扑优化中的空间干预

Shaoliang Yang, Jun Wang, Yunsheng Wang

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究多模态大语言模型（LLM）是否能作为可检查的空间提案模块用于应力感知拓扑优化。IterSIMP-σ保持SIMP优化器作为最小化合规性的有限元求解器，并在其周围放置一个确定性的应力传递、门控评估器和混合LLM/规则解释器。每次求解后，密度和von Mises应力场被渲染；解释器提出排名的空间干预；确定性的安全措施接受、拒绝或停止每个动作。主要动作是软密度种子，所选元素在下一次求解前被初始化为高密度，但在最优标准更新时仍保持自由。我们评估该循环在16问题2D控制器-政策基准、6问题探索性3D扩展、被动固体和输入消融、应力阈值敏感性以及固定体积归因研究中，比较LLM提案与确定性最大应力热点种子、随机应力区域种子和基于规则的控制。2D控制器-政策基准显示保留合规性差异较小（软种子LLM的几何均值低1.9%），但此诊断不显著（W=33，双侧p=0.382）且不是固定体积可行最终比较。在固定体积研究中，LLM条件完成了44/48次尝试评估；25/44次完成评估产生了全部门通过的保留状态。与基于规则的控制的可行最终评分分为4/4/1，确定性精确热点种子仍具竞争力。接受的LLM空间动作有每步记录的平均归一化种子到热点距离为0.221。结果支持IterSIMP-σ作为可检查的LLM辅助设计自动化框架用于空间干预，但尚未作为证据表明LLM视觉推理能改进应力约束优化。

Comments 44 pages, 19 figures, 14 tables

GaussianZoom: Progressive Zoom-in Generative 3D Gaussian Splatting with Geometric and Semantic Guidance

GaussianZoom: 一种结合几何和语义引导的渐进式缩放生成3D高斯点云

Jiale Shi, Jiarui Hu, Zesong Yang, Kaixuan Luan, Hujun Bao, Zhaopeng Cui

机构 * State Key Lab of CAD & CG（计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出GaussianZoom，一种结合几何一致场景建模和多尺度语义推理的生成式缩放3D重建系统，通过迭代渐进框架实现从低分辨率输入生成高保真的极端缩放渲染。

Comments 10 pages, 7 figures

Mamba-VGGT: Persistent Long-Sequence Video Geometry Grounded Transformer via External Sliding Window Mamba Memory

Mamba-VGGT: 通过外部滑动窗口Mamba内存实现持久长序列视频几何 grounded 变换器

Tianchen Deng, Zhenxiang Xiong, Nailin Wang, Fangjinhua Wang, Jiuming Liu, Jianfei Yang, Hesheng Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Cambridge University（剑桥大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出Mamba-VGGT框架，通过引入滑动窗口Mamba内存模块，解决传统VGGT在长序列视频中几何遗忘和累积漂移问题，提升3D场景重建的精度与稳定性。

NavRL++: A System-Level Framework for Improving Sim-to-Real Transfer in Reinforcement Learning-Based Robot Navigation

NavRL++: 一种提升基于强化学习的机器人导航仿真到现实迁移的系统级框架

Zhefan Xu, Hanyu Jin, Kenji Shimada

机构 * Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University（机械工程系，卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出NavRL++框架，通过系统性研究仿真到现实迁移的关键因素，引入感知鲁棒性增强策略和基于Transformer的时序推理策略，提升机器人导航性能。

Comments 18 pages, 18 figures, 6 tables

Video Models Can Reason with Verifiable Rewards

视频模型可以借助可验证的奖励进行推理

Tinghui Zhu, Sheng Zhang, James Y. Huang, Selena Song, Xiaofei Wen, Yuankai Li, Hoifung Poon, Muhao Chen

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出VideoRLVR方法，通过规则反馈优化视频扩散模型，提升可验证推理能力，在Maze、FlowFree和Sokoban任务中优于监督微调基线，证明可验证RL能推动视频模型超越感知模仿。

Comments Website: https://darthzhu.github.io/VideoRLVR-page/

LATERN: Test-Time Context-Aware Explainable Video Anomaly Detection

LATERN：测试时上下文感知的可解释视频异常检测

Mitchell Piehl, Muchao Ye

机构 * The University of Iowa（爱荷华大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出LATERN框架，通过上下文感知模块和递归证据聚合模块提升视频异常检测的准确性和解释一致性。

SceneParser: Hierarchical Scene Parsing for Visual Semantics Understanding

SceneParser: 用于视觉语义理解的分层场景解析

Pengxin Xu, Xincheng Lin, Luping Xiao, Qing Jiang, Meishan Zhang, Hao Fei, Shanghang Zhang, Xingyu Chen

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出SceneParser，通过分层解析任务构建场景-对象-部件-功能的层次结构，利用结构完成伪标签和课程学习提升结构感知能力，实验表明其在复杂场景理解中表现更优。

Comments Preprint. Code, models, and dataset are provided in the manuscript

Exploring Bottlenecks in VLM-LLM Navigation: How 3D Scene Understanding Capability Impacts Zero-Shot VLN

探索VLM-LLM导航中的瓶颈：3D场景理解能力如何影响零样本VLN

Ziyi Xia, Chaoran Xiong, Litao Wei, Xinhao Hu, Ling Pei

机构 * Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location Based Services, Shanghai Jiao Tong University（上海导航与基于位置的服务关键实验室，上海交通大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究了零样本视觉-语言导航中3D场景理解能力对性能的影响，提出了统计成功率上限，揭示了感知饱和现象，建议转向导航相关的核心词汇和准确的边界框比例。

Comments Accepted by ICRA Workshop MM-Spatial AI, Oral

Analogical Trajectory Transfer

类比轨迹迁移

Junho Kim, Eun Sun Lee, Gwangtak Bae, Seunggu Kang, Young Min Kim

机构 * Dept. of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（电子与计算机工程系，首尔国立大学） ； Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence and INMC, Seoul National University（人工智能交叉计划和INMC，首尔国立大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出通过分解空间子问题实现类比轨迹迁移，利用3D基础模型特征进行跨场景映射，快速生成空间一致的轨迹迁移方案，适用于AR/VR和机器人领域。

CoRDS: Coreset-based Representative and Diverse Selection for Streaming Video Understanding

CoRDS：基于核心集的代表性与多样性选择用于流视频理解

Ailar Mahdizadeh, Puria Azadi, Muchen Li, Xiangteng He, Leonid Sigal

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出CoRDS方法，通过核心集选择优化流视频理解中的缓存压缩，提升代表性与多样性，优于传统启发式方法。

VGGT-360: Geometry-Consistent Zero-Shot Panoramic Depth Estimation

VGGT-360：几何一致的零样本全景深度估计

Jiayi Yuan, Haobo Jiang, De Wen Soh, Na Zhao

机构 * Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 VGGT-360通过利用VGGT基础模型的内在3D一致性，提出一种无需训练的零样本全景深度估计框架，整合三个模块实现全景到3D到深度的统一流程，提升估计精度和鲁棒性。

Seed3D 2.0: Advancing High-Fidelity Simulation-Ready 3D Content Generation

Seed3D 2.0: 推动高保真仿真准备的3D内容生成

Diandian Gu, Jing Lin, Gaohong Liu, Jiahang Liu, Su Ma, Guang Shi, Jun Wang, Qinlong Wang, Qianyi Wu, Zhongcong Xu, Xuanyu Yi, Zihao Yu, Jianfeng Zhang, Zhuolin Zheng, Yifan Zhu, Rui Chen, Hengkai Guo, Xiaoyang Guo, Mingcong Han, Xu Han, Xiu Li, Yixun Liang, Weiqiang Lou, Junzhe Lu, Guan Luo, Minghan Qin, Shuguang Wang, Yuang Wang

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 Seed3D 2.0通过改进生成保真度、仿真能力及应用范围，引入统一PBR模型和仿真准备模型套件，提升3D内容生成精度与视觉效果。

Comments Seed3D 2.0 Technical Report; Official Page on https://seed.bytedance.com/seed3d_2_0

LychSim: A Controllable and Interactive Simulation Framework for Vision Research

LychSim：一种可控且交互式的视觉研究仿真框架

Wufei Ma, Chloe Wang, Siyi Chen, Jiawei Peng, Patrick Li, Alan Yuille

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 LychSim基于Unreal Engine 5构建，提供简洁的Python API、生成多样化高保真环境的流程数据管道以及MCP协议集成，用于视觉研究中的可控仿真与闭环优化。

Comments 3D-LLM/VLA Workshop at CVPR 2026. Project page: https://lychsim.github.io/

Interpreting Context-Aware Human Preferences for Multi-Objective Robot Navigation

解释情境感知的人类偏好以实现多目标机器人导航

Tharun Sethuraman, Subham Agrawal, Nils Dengler, Jorge de Heuvel, Teena Hassan, Maren Bennewitz

机构 * Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, Germany（波恩-莱茵-锡格应用科学大学，德国） ； University of Bonn, Germany（波恩大学，德国） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence, Germany（拉马尔机器学习与人工智能研究所，德国） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一种结合基础模型与多目标强化学习政策的框架，使机器人能理解并应用情境依赖的导航偏好，提升在共享人类环境中的适应性、透明性和可用性。

VIMCAN: Visual-Inertial 3D Human Pose Estimation with Hybrid Mamba-Cross-Attention Network

VIMCAN: 基于混合Mamba-交叉注意力网络的视觉-惯性3D人体姿态估计

Zepeng Yang, Junxuan Bai, Hao Li, Ju Dai, Junjun Pan, Yongfeng Yin, Bin Li

机构 * Beihang University（北航） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Capital University of Physical Education and Sports（首都体育学院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 VIMCAN结合Mamba的高效序列建模与交叉注意力的空间推理，实现RGB关键点与穿戴式IMU数据的鲁棒融合，取得更优精度和实时推理性能。

Comments Accepted in CVPR 2026

DeepSight: Long-Horizon World Modeling via Latent States Prediction for End-to-End Autonomous Driving

DeepSight: 通过潜在状态预测实现长视距世界建模的端到端自动驾驶

Lingjun Zhang, Changjie Wu, Linzhe Shi, Jiangyang Li, Jiaxin Liu, Lei Yang, Hang Zhang, Mu Xu, Hong Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团Amap） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出通过鸟瞰图空间预测连续未来帧的潜在语义特征，实现长视距世界建模，并引入高效适应性文本推理机制提升复杂场景下的驾驶性能。

Comments ICML 2026

Progressive Photorealistic Simplification

渐进式逼真简化

Adi Rosenthal, Dana Berman, Yedid Hoshen, Ariel Shamir

机构 * Reichman University and Google（里奇曼大学和谷歌） ； Google Israel（谷歌以色列） ； Hebrew University and Google（希伯来大学和谷歌） ； Google（谷歌） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：verifier(abstract)

AI总结 本文提出渐进式语义图像简化框架，通过迭代去除并修补元素保持逼真外观，结合视觉-语言模型和学习验证器实现高效高质量的简化过程，应用于内容感知清理和交互编辑。

Plan in Sandbox, Navigate in Open Worlds: Learning Physics-Grounded Abstracted Experience for Embodied Navigation

沙盒计划，开放世界导航：学习物理基础的抽象经验以实现具身导航

Zhixuan Shen, Jiawei Du, Ziyu Guo, Han Luo, Lilan Peng, Joey Tianyi Zhou, Haonan Luo, Tianrui Li

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University, China（计算机与人工智能学院，西南交通大学，中国） ； Centre for Frontier AI Research A*STAR, Singapore（前沿人工智能研究A*STAR中心，新加坡） ； School of Computer Science, University of Leeds, UK（计算机科学学院，利兹大学，英国） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出SAGE框架，通过物理基础的语义抽象学习，提升具身导航性能，在A-EQA任务中取得53.21%的成功率，且在物理室内机器人部署中表现良好。

Comments 28 pages, 15 figures, Extended Version of accepted ICML 2026 Paper

SpaceMind++: Toward Allocentric Cognitive Maps for Spatially Grounded Video MLLMs

SpaceMind++：迈向空间感知认知地图的视频多模态大语言模型

Bo Gu, Zhikang Zhang, Zizhuang Wei, Zhenyuan Chen, Lingyun Li, Zhuoyi Song

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Huawei（华为） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 SpaceMind++通过构建体素化认知地图，实现空间一致性的视觉推理，提升视频多模态大语言模型在3D环境中的表现。

Comments 14 pages, 3 figures

SphereVAD: Training-Free Video Anomaly Detection via Geodesic Inference on the Unit Hypersphere

SphereVAD: 基于单位超球面几何推断的无训练视频异常检测

Chao Huang, Penfei Wei, Wei Wang, Jie Wen, Zhihua Wang, Li Shen, Wenqi Ren, Xiaochun Cao

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳校区） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 SphereVAD通过几何推断在单位超球面上实现无训练视频异常检测，利用预训练多模态大语言模型的中间层特征，通过Frechet均值中心化、Holistic Scene Attention和vMF引导的球面几何拉近技术，实现零样本异常识别。

Comments 48 pages, 25 figures

EggHand: A Multimodal Foundation Model for Egocentric Hand Pose Forecasting

EggHand：一种用于第一人称手姿态预测的多模态基础模型

Jaeyoung Choi, Hyeondong Kim, Yujin Kim, Daehee Park

机构 * DGIST, Republic of Korea（韩国忠南科学技术院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出EggHand模型，通过结合视觉-语言-动作模型的动作解码器和第一人称视频-文本编码器，实现对第一人称视频中手姿态序列的预测，提升了在剧烈视角变化下的鲁棒性和可控性。

Comments CVPR Findings 2026

GraphFusion3D: Dynamic Graph Attention Convolution with Adaptive Cross-Modal Transformer for 3D Object Detection

GraphFusion3D: 动态图注意力卷积与自适应跨模态Transformer用于3D目标检测

Md Sohag Mia, Md Nahid Hasan, Muhammad Abdullah Adnan

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出GraphFusion3D框架，结合多模态融合与先进特征学习，通过自适应跨模态Transformer增强几何与语义信息，并引入图推理模块捕捉局部结构与全局语义，实验在SUN RGB-D和ScanNetV2上均取得显著提升。

Sat3R: Satellite DSM Reconstruction via RPC-Aware Depth Fine-tuning

Sat3R: 通过RPC-aware深度微调实现卫星DSM重建

Qiaoyi Yang, Chaoyi Zhou, Xi Liu, Run Wang, Minghui Xu, Mert D. Pesé, Feng Luo, Yuhao Xu, Zhi-Qi Cheng, Qiushi Chen, Hairong Qi, Siyu Huang

机构 * Clemson University（克莱姆森大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Tennessee（田纳西大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 Sat3R通过RPC-aware深度微调Depth Anything V2，利用SiLog损失构建物理一致的伪深度监督，实现无需每场景优化的卫星DSM重建，实验显示其在精度和速度上均优于现有方法。

Uncovering and Shaping the Latent Representation of 3D Scene Topology in Vision-Language Models

揭示和塑造视觉-语言模型中3D场景拓扑的潜在表示

Haoming Wang, Wei Gao

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究了视觉-语言模型是否能构建3D环境的拓扑表示，通过隔离空间子空间并数学塑造潜在表示，证明其与场景3D高斯核图的拉普拉斯特征映射一致，并在空间任务中提升性能。

RL-RIG: A Generative Spatial Reasoner via Intrinsic Reflection

基于内在反思的生成式空间推理器：RL-RIG

Tianyu Wang, Zhiyuan Ma, Qian Wang, Xinyi Zhang, Xinwei Long, Bowen Zhou

机构 * Zhiyuan College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学紫元学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 RL-RIG通过生成-反思-编辑范式，提升图像生成的精细空间关系捕捉能力，采用Scene Graph IoU和VLM评估策略，在空间一致性上优于现有模型。

Chameleon: Benchmarking Detection and Backtracking on Commercial-Grade AI-Generated Videos

Chameleon：商业级AI生成视频的检测与回溯基准测试

Xingming Liao, Meiyu Zeng, Canyu Chen, Nankai Lin, Zhuowei Wang, Aimin Yang

机构 * School of Computer Science and Technology, Guangdong University of Technology（广东工业大学计算机科学与技术学院） ； School of Information Science and Technology, Guangdong University of Foreign Studies（广东外国语言文化大学信息科学与技术学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出Chameleon基准测试，针对商业级AI生成视频进行检测与回溯，包含1700个视频，涵盖新闻、语音、推荐三大领域，评估模型在真实场景下的检测与溯源能力。

Comments Accepted by ICMR 2026

Training-Free Dense Hand Contact Estimation with Multi-Modal Large Language Models

无需训练的多模态大语言模型密集手部接触估计

Daniel Sungho Jung, Kyoung Mu Lee

机构 * IPAI ； Dept. of ECE & ASRI, Seoul National University（电子工程与自动控制研究所，首尔国立大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出ContactPrompt，利用多模态大语言模型进行无需训练的密集手部接触估计，通过引入详细的部位分割和部分顶点网格表示，结合多阶段结构化接触推理，实现高精度的接触预测。

Comments Project page: https://contactprompt-release.github.io/

LC4-DViT: Land-cover Creation for Land-cover Classification with Deformable Vision Transformer

LC4-DViT：基于变形视觉Transformer的土地覆盖创建用于土地覆盖分类

Kai Wang, Siyi Chen, Weicong Pang, Chenchen Zhang, Renjun Gao, Ziru Chen, Cheng Li, Dasa Gu, Rui Huang, Alexis Kai Hon Lau

机构 * HKUST（香港科技大学） ； SSE, The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）电子工程系） ； JHU（约翰·霍普金斯大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； MUST（慕斯大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出LC4-DViT框架，结合生成数据创建与变形感知视觉Transformer，提升高分辨率土地覆盖制图精度，优于基线模型和传统网络。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication.The project is available at https://github.com/weicongpang/LVC2-DViT.git

NOMAD: A Multi-Agent LLM System for UML Class Diagram Generation from Natural Language Requirements

NOMAD：一种多智能体LLM系统，用于从自然语言需求生成UML类图

Polydoros Giannouris, Sophia Ananiadou

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 NOMAD通过分解UML生成为多个角色专用子任务，提升可解释性并支持针对性验证。通过北风案例和人工UML练习评估，NOMAD在生成质量上优于基线模型，并揭示了细粒度属性提取的持续挑战。

HERMES++: Toward a Unified Driving World Model for 3D Scene Understanding and Generation

HERMES++：迈向统一的驾驶世界模型用于3D场景理解和生成

Xin Zhou, Dingkang Liang, Xiwu Chen, Feiyang Tan, Dingyuan Zhang, Hengshuang Zhao, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Mach Drive ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出HERMES++，一种统一的驾驶世界模型，整合3D场景理解和未来几何预测。通过BEV表示、LLM增强世界查询和当前到未来链接等设计，提升驾驶场景的生成与理解能力。

Comments Extended version of ICCV 25 paper HERMES, Code: https://github.com/H-EmbodVis/HERMESV2, Project page: https://h-embodvis.github.io/HERMESV2/