语言大模型 / LLM

Post-Quantum Secure Federated DeFi for Inclusive Banking

面向普惠银行的后量子安全联邦DeFi

Swati Sachan, Dale Fickett, Richard Buchinger, Theo Miller

机构 * AI FinTech Group, University of Liverpool（人工智能金融科技组，利物浦大学） ； RVA Works and University of Richmond（RVA Works和里士满大学） ； Chain Crunch Labs（Chain Crunch实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出后量子安全联邦DeFi框架，利用格基全同态加密和NASA-IBM地理空间基础模型，实现银行间加密协作以提升信用不足个体的金融普惠性。

RunAgent SuperBrowser: A Theory of Autonomous Web Navigation Grounded in Human Browsing Behaviour

RunAgent SuperBrowser: 基于人类浏览行为的自主网页导航理论

Radeen Mostafa, Sawradip Saha

机构 * RunAgent AI 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SuperBrowser自主网页导航代理，通过模仿人类浏览的感知-认知-行动三元机制，在Mind2Web Hard基准上以89.47%成功率超越现有开源研究代理。

Comments 31 pages, 8 figures, preprint/work in progress

Stabilizing On-Policy Distillation for MLLM Reasoning with Global Normalization

稳定基于策略的蒸馏用于多模态大语言模型推理的全局归一化

Dongze Hao, Zhiwei Jin, Chen Chen, Haonan Lu

机构 * OPPO AI Center（OPPO AI中心） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：post-training(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对策略蒸馏中异常状态导致梯度不稳定的问题，提出全局归一化蒸馏策略优化（GNDPO），通过将KL分数转化为批次级相对优势来稳定优化，提升多模态推理任务的训练鲁棒性和性能。

SpaceVLN: A Zero-Shot Vision-and-Language Navigation Agent with Online Spatial Cognitive Memory and Reasoning

SpaceVLN：具有在线空间认知记忆与推理的零样本视觉与语言导航智能体

Yucheng Deng, Pingrui Lai, Xinhai Li, Chenjia Bai, Xiaoheng Deng, Chengnuo Sun, Xuelong Li, Hua Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； China Telecom（中国电信） ； Central South University（中南大学） ； Jiangsu University（江苏大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SpaceVLN，通过空间认知记忆和任务引导的空间推理，在零样本设置下实现连续环境中的视觉与语言导航，在多个基准上达到最优性能。

Comments 23 pages, 9 figures, 7 tables

GVC-Seg: Training-Free 3D Instance Segmentation via Geometric Visual Correspondence

GVC-Seg: 基于几何视觉对应的免训练3D实例分割

Liang Xu, Fangjing Wang, Jinyu Yang, Feng Zheng

机构 * Victoria University of Wellington（惠灵顿维多利亚大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出GVC-Seg，一种免训练的3D实例分割方法，通过几何与视觉特征对应消除多模型集成中的置信度偏差，在多个基准上达到最优性能。

Comments 10 pages, 5 figures

Teacher-Free Self-Training Amplifies but Does Not Compound: A Pass@$K$ Crossover on a Free-Verifier Domain

无教师自训练放大但不复合：自由验证器域上的 Pass@$K$ 交叉

Igor Lima Strozzi

机构 * Federal University of Rio de Janeiro（里约热内卢联邦大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 在自由验证器域上，使用无教师自训练（STaR）和批评者指导的选择，发现自训练放大模型能力但不复合，通过 Pass@$K$ 交叉诊断证实。

Depth-Wise Probing and Pruning of the Planning Token in a Driving Vision-Language-Action Model

驾驶视觉-语言-动作模型中规划 token 的深度探测与剪枝

Harisankar Babu, Benjamin Coors, Christopher Lang, Hendrik Berkemeyer, Tamim Asfour, Simon Foell

机构 * Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世有限公司） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)；foundation model(comments)

AI总结 本文针对驾驶 VLA 模型的规划 token，通过探测其 32 个解码器层的信号并剪枝部分层，在误差小幅增加下实现 1.33 倍解码器加速，验证了规划信息早期存在但格式适配问题。

Comments Accepted at the 6th DriveX Workshop (Foundation Models for Autonomous Driving), ECCV 2026. 14 pages, 8 figures, 4 tables

Roadside-Cooperative Autonomous Driving: From Data Platform to Vision-Language End-to-End Reasoning

路侧协同自动驾驶：从数据平台到视觉-语言端到端推理

Yitao Xu, Tong Wu, Yiyan Wu, Guoji Xu, Yanbo Jiang, Jiahao Wang, Zehong Ke, Junkai Jiang, Fang Zhang, Jianqiang Wang

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 针对现有V2X基准的局限，推出V2XBench平台与Chat-V2XBench数据集，提出AURORA端到端协同驾驶框架，其在严重遮挡场景下路径完成率达98.21%、驾驶得分76.02，开创了可扩展的V2X-VLM范式。

Comments 15 pages, 5 figures, under review

AffordAny: Open-World 3D Affordance Grounding from Monocular RGB Images via Vision-Language-Guided Geometric Reasoning

AffordAny：基于单目RGB图像的开放世界3D affordance grounding，通过视觉-语言引导的几何推理实现

Junqi Wu, Kaihua Tang, Xuanwen Chen, Hongzhi Li, Jianqiang Huang, Xian-Sheng Hua

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 AffordAny是端到端框架，通过单目RGB图像结合VLM引导解码器与伪标签自训练，实现开放世界3D affordance grounding，在未见对象、类别等评估中表现出有效性与鲁棒性。

Comments The code and dataset are publicly available. Code: this https URL (https://github.com/lzlfwow/AffordAny). Dataset: this https URL (https://modelscope.cn/datasets/lzlfwow/AffordAny)

ArtiMo: Agent-Driven Articulated Mesh Animation

ArtiMo：智能体驱动的关节网格动画

Chunyu Zou, Peng Dai, Yi-Hua Huang, Ze Yuan, Jingwei Huang, Yeming Yao, Xiaojuan Qi

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 ArtiMo是一种智能体驱动的零样本框架，结合URDF运动学约束与LLMs/VLMs，生成文本引导的关节网格动画，通过视觉自改进机制修正错误，在新基准数据集上优于基线。

LearnAI: Just-in-Time AI Co-Creation Across Disciplines at a University

LearnAI：大学跨学科即时AI协同创作

Weihao Qu, Ling Zheng, Chris Buzaid, Daniel Crawford

专题命中 推理与问题求解 ：prompting(abstract)

AI总结 该研究提出LearnAI两层AI协同创作框架，试点后发现其能帮助不同能力学习者转变对AI的认知，贡献了可实用的AI教育框架及初步证据。

EVADE: Evidence-Verified Agentic Diagnosis with Escape

EVADE：带弃权机制的证据验证智能诊断方法

Mohaimenul Azam Khan Raiaan, Nur Mohammad Fahad

机构 * Monash University（莫纳什大学） ； Murdoch University（默多克大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 该研究针对医学VLMs不可靠问题，提出无需训练的EVADE方法，通过跨图像视图验证一致性并引入弃权机制，在多医学VQA数据集上提升了校准度与选择性风险，同时维持了准确率。

Extremes on Rewind: Generating 1,000-Member Ensembles Initialized at a Final Condition

回溯极端事件：在最终状态条件下初始化生成1000成员集合

Jerry Lin, Mu-Ting Chien, Mansi Sakarvadia, Elizabeth A. Barnes

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(abstract)

AI总结 本研究使用非自回归基础模型cBottle-video生成1000成员集合，针对三个极端事件验证了终点约束集合的多样性与有效性，为罕见高影响事件的情景规划提供了高效方案。

Comments 38 pages, 21 figures; includes 17 pages of Supporting Information with 15 figures

GroupForward: Building Referable 3D Scenes via Instance-Grouped Feed-Forward Gaussian Splatting

GroupForward：通过实例分组前馈高斯溅射构建可参考的3D场景

Qijian Tian, Zimeng Wu, Xuhong Wang, Lizhuang Ma, Xin Tan

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； 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） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 GroupForward是一种实例分组前馈高斯溅射模型，可从稀疏多视图图像重建3D场景，结合RSRF实现复杂3D参考推理，提升了语义重建与参考推理的性能。

ChainSpace: A Chained-Reasoning Paradigm for Spatial Intelligence

ChainSpace：面向空间智能的链式推理范式

Xiaohan Zhang, Feng Gu, Xudong Rao, Xuhao Pan, Tao Wei, Zhou Pan, Kun Zhan

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） ； Li Auto Inc.（理想汽车有限公司） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(abstract)

AI总结 针对现有空间推理方法的缺陷，提出ChainSpace链式推理范式，构建对应基准与训练框架，相关模型在基准上表现最优且可迁移至多类外部基准，为空间智能评估与学习提供有效方案。

PolyLayout: Hierarchical VLM-Guided Layout Generation Beyond Rectangular Rooms

PolyLayout：超越矩形房间的分层VLM引导布局生成

Yutong Jiang, Zahra Atashgahi, Carlos Soto Garcia Delgado, Ruben Brokkelkamp, Davide Zanutto, Efşan Sökmen, Shahin Shahkarami

机构 * IKEA Retail (Ingka Group)（宜家零售（英卡集团）） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 PolyLayout提出混合分层VLM引导框架，分三阶段生成非矩形房间布局，在生产数据和不规则拓扑上表现出高感知合理性、低延迟，填补了学术与实际应用的差距。

From Detection to Understanding: TAR and TAR-Bench for Multi-Task Traffic Anomaly Reasoning

从检测到理解：用于多任务交通异常推理的TAR与TAR-Bench

Han Zhang, Yilin Zhao, Zaid Pervaiz Bhat, Zheng Tang, Varun Praveen, Vidya N. Murali, David C. Anastasiu, Tomasz Kornuta

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 该研究提出TAR与TAR-Bench数据集，用于训练评估超越异常检测的视频-语言模型，经实验验证其多任务微调可提升模型推理能力，且为2026年AI城市挑战赛第3赛道提供官方数据。

4D-WAM: 4D Consistent World Modeling for Autonomous Driving

4D-WAM：面向自动驾驶的4D一致世界建模

Jiacheng Fu, Yibo Yuan, Meng Tian, Yue Li, Jiangtong Zhu, Jianhua Han, Yueyi Zhang, Jianwu Fang, Jianru Xue, Hang Xu, Zhiwei Xiong

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(abstract)

AI总结 本文提出4D-WAM模型，通过几何基础模型的训练时监督与面向决策的时间步长采样策略，提升自动驾驶中世界-动作模型的4D场景一致性，在NAVSIM-v1、NAVSIM-v2基准上实现最优性能。

Thinking With Tools, Not With Pixels: Tool Calls as Text Scaffolds for Visual Reasoning

用工具思考，而非用像素思考：工具调用作为视觉推理的文本支架

Jiahao Shao, Yuanbo Yang, Yiyi Liao, Yujun Shen, Ceyuan Yang, Yinghao Xu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 该研究提出工具调用支架假设，引入TextCall方法验证返回图像冗余，仅用结构化文本支架即可实现视觉推理，降低延迟并消除工具API调用，结论适用于现有相关基准。

DH-VLM: Dual-Horizon Cooperative Latent Reasoning for Autonomous Driving

DH-VLM：面向自动驾驶的双时域协同隐层推理框架

Ziyi Song, Chen Xia, Hang Yu, Sheng Zhou, Zhisheng Niu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出DH-VLM双时域协同隐层推理框架，结合基础设施与自车实现非对称语义协同，构建协同QA数据集支撑推理，在规划性能、通信成本等指标上优于现有方法，为协同自动驾驶提供实用鲁棒范式。

PhysX-CoT: Structured Physical Reasoning from a Single Image to Simulation-Ready 3D Assets

PhysX-CoT：从单张图像生成可用于仿真的3D资产的结构化物理推理

Jie Huang, Xiaohe Li, Jiahao Li, Fangli Mou, Chen Qian, Yuqiang Fang, Junhao Fan, Kaixin Zhang, Zide Fan

机构 * Space Engineering University（航天工程大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 PhysX-CoT将单张图像生成仿真3D资产视为显式结构化物理推理过程，通过分解部件级状态轨迹优化相关指标，在多方面优于基线，生成资产在Unreal Engine 5中表现良好。

BRUCE: Benchmarking Robustness Under Corruption Escalation for Scientific Vision-Language Reasoning

BRUCE：面向科学视觉-语言推理的污染升级下鲁棒性基准测试

Saim Rehman, Muhammad Shafique

机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 该研究提出BRUCE基准测试框架，通过RCI与T-RCI指标分析VLMs在科学视觉-语言推理任务中随污染升级的鲁棒性退化，实现可解释的失败分析。

Learning from Failures: Retrieval-Centric CoT via Hard Negatives for Unified Multimodal Retrieval

从失败中学习：基于难负例的以检索为中心的思维链用于统一多模态检索

Zelong Sun, Jun Wang, Kaicheng Yang, Tiancheng Gu, Ziyong Feng, Zhiwu Lu

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 该研究提出UniME-R1框架，通过基于难负例的以检索为中心的思维链（RC-CoT）学习从检索失败中优化，在多模态检索基准上提升了性能。

Comments 26 pages,10 figures,14 Tables

Beyond Relevance: Bayesian Evidence Acquisition for Agentic Whole-Slide Image Reasoning

超越相关性：面向智能体的全切片图像推理的贝叶斯证据获取

Bryan Wong, Xun Xu, Huazhu Fu, Nancy F. Chen, Mun Yong Yi

机构 * A*STAR（新加坡科技研究局） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(abstract)

AI总结 本研究提出BEACON框架，将WSI推理建模为贝叶斯证据获取问题，通过最大化预期信息增益减少诊断不确定性，在五个WSI-VQA基准的零样本实验中，其性能优于同类无训练智能体框架，提升了证据获取效率。

World-to-Wrist: Task-Conditioned Future Wrist Modeling for Fine-Grained Robot Manipulation

世界到手腕：面向精细机器人操作的任务条件未来手腕建模

Yuhao Pan, Haosong Peng, Zhengshen Zhang, Zhengyang Yan, Yalun Dai, Fushuo Huo, Chujie Wang, Tianyu Qi, Xiucheng Wang, Nan Cheng, Wenchao Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 本研究提出W2-VLA模型，通过任务条件未来手腕建模结合W2-CoT辅助监督，在LIBERO等数据集及真实任务中提升了机器人精细接触敏感操作能力，动作生成速率超80Hz。

ReGround: Restoring Visual Grounding in Multi-Step Reasoning through Self-Diagnosis and Visual Re-Examination

ReGround：通过自诊断与视觉重检验恢复多步推理中的视觉接地

Lei Peng, Shuai Lv, Wei Hu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of Artificial Intelligence and Data Science（人工智能与数据科学学院） ； State Key Laboratory of Precision and Intelligent Chemistry（精准与智能化学国家重点实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 ReGround是无需架构修改或外部工具的两阶段框架，通过自诊断与视觉重检验解决VLMs多步推理中的视觉接地丢失问题，在八个基准上获一致增益且推理开销适度。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (MM '26). 8 pages main text, 4 figures, plus appendix

Enacting Constructive Conflicts with AI Agents to Enhance Reconsideration among Novice Interaction Designers

借助AI智能体构建建设性冲突以提升新手交互设计师的重新考量能力

Howard Ziyu Han, Nikolas Martelaro

专题命中 推理与问题求解 ：prompting(abstract)

AI总结 该研究构建受对抗性设计理论启发的AI智能体，通过45名设计学生的实验发现，该智能体实施的建设性冲突可提升新手交互设计师的重新考量能力，推动设计改进与创意拓展。

Comments 8 pages, 4 figures, conditionally accepted to Human-Agent Interaction 2026

SUV: Future Scene Understanding as Video Generation for End-to-End Driving

SUV：将未来场景理解建模为视频生成的端到端驾驶

Yibo Yuan, Jiacheng Fu, Jiangtong Zhu, Yi Li, Jianhua Han, Meng Tian, Zhuohan Liu, Zhiwei Xiong, Hang Xu, Jianwu Fang, Jianru Xue

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(abstract)

AI总结 SUV是将未来场景理解建模为视频生成的端到端驾驶框架，其在NAVSIM-v2和WOD-E2E基准上优于近期SOTA方法，实现了更优的轨迹规划性能。

Comments 16 pages, 5 figures. Code: https://github.com/ASH-2046/SUV

Comparative Validation of GPT-4o-mini and Teacher Mean Scores for Automated Scoring of Music Analysis Responses: Single-Pass Deployment, Repeatability, and Strategy-Specific Bias

GPT-4o-mini与教师平均评分在音乐分析回答自动评分中的比较验证：单次部署、可重复性及策略特异性偏差

Baicheng Lin, Lingxi Jin, Kyung-Seok Min

机构 * Sejong University（世宗大学） ； Ewha Womans University（梨花女子大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：prompting(abstract)

AI总结 本研究以教师平均评分为基准，评估GPT-4o-mini对音乐分析回答的自动评分能力，发现Fs+CoT策略与教师评分一致性最强，不同策略评分特征不同，实际应用需针对性校准与人工监督。

Comments Proceedings of the International Meeting of the Psychometric Society: The 91st Annual Meeting, Seoul, Republic of Korea, 2026

PRISM: Privileged Probabilistic Latent Supervision for End-to-End Autonomous Driving Motion Planning

PRISM：面向端到端自动驾驶运动规划的特权概率潜在监督

Volodymyr Havrylov, Faris Janjoš, Andreas Look, Jürgen Mathes, Andreas Geiger

机构 * University of Tübingen（蒂宾根大学） ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） ； Coburg University（科堡大学） ； Tübingen AI Center（蒂宾根人工智能中心） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 该研究针对端到端自动驾驶模型梯度微弱问题，提出基于真实值的概率潜在监督框架，在 nuScenes 数据集上实现规划 L2 误差降 8%、碰撞率降 3%，且计算开销可忽略。