视觉大模型 / VLM

Ground-R1: Incentivizing Grounded Visual Reasoning via Reinforcement Learning

Ground-R1: 通过强化学习激励基于地面的视觉推理

Meng Cao, Haoze Zhao, Can Zhang, Xiaojun Chang, Ian Reid, Xiaodan Liang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·本·扎耶德人工智能大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title)；vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Ground-R1 通过 Scale Relative Policy Optimization 方法，解决 LVLM 在视觉证据 grounding 方面的偏差问题，提升推理准确性和证据 grounding 能力。

Visual Reasoning over Time Series via Multi-Agent System

通过多智能体系统进行时间序列的视觉推理

Weilin Ruan, Yuxuan Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title,abstract)；vision-language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MAS4TS通过多智能体系统实现时间序列的视觉推理，利用分析-推理-执行范式，结合视觉语言模型和工具链，提升时间序列任务的性能和泛化能力。

DWIM: Towards Tool-aware Visual Reasoning via Discrepancy-aware Workflow Generation & Instruct-Masking Tuning

DWIM: 向工具感知的视觉推理迈进：通过差异感知的工作流生成与指令遮蔽微调

Fucai Ke, Vijay Kumar B G, Xingjian Leng, Zhixi Cai, Zaid Khan, Weiqing Wang, Pari Delir Haghighi, Hamid Rezatofighi, Manmohan Chandraker

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DWIM通过差异感知的工作流生成与指令遮蔽微调，提升工具感知的视觉推理性能。

Comments ICCV 2025

Journal ref In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 2025

Bongards at the Boundary of Perception and Reasoning: Programs or Language?

Bongards在感知与推理边界上的问题：程序还是语言？

Cassidy Langenfeld, Claas Beger, Gloria Geng, Wasu Top Piriyakulkij, Keya Hu, Yewen Pu, Kevin Ellis

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；visual reasoning(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出了一种神经符号方法，利用大语言模型和贝叶斯优化解决Bongard问题，通过生成参数化程序化表示来提升视觉推理能力。

Comments 6 pages, 5 figures

MM-SCALE: Grounded Multimodal Moral Reasoning via Scalar Judgment and Listwise Alignment

MM-SCALE: 基于标量判断和列表对齐的 grounded 多模态道德推理

Eunkyu Park, Wesley Hanwen Deng, Cheyon Jin, Matheus Kunzler Maldaner, Jordan Wheeler, Jason I. Hong, Hong Shen, Adam Perer, Ken Holstein, Motahhare Eslami, Gunhee Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Epic Games 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MM-SCALE通过5点标量评分和显式模态接地，提升多模态模型在道德推理任务中的表现。

ViThinker: Active Vision-Language Reasoning via Dynamic Perceptual Querying

ViThinker: 通过动态感知查询实现主动视觉-语言推理

Weihang You, Qingchan Zhu, David Liu, Yi Pan, Geng Yuan, Hanqi Jiang

机构 * School of Computing, University of Georgia（计算机学院，佐治亚大学） ； School of Engineering and Applied Science, Princeton University（工程与应用科学学院，普林斯顿大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ViThinker通过动态感知查询实现主动视觉-语言推理，提升感知基础和推理准确性。

LAGEA: Language Guided Embodied Agents for Robotic Manipulation

LAGEA：基于语言引导的机器人操作代理

Abdul Monaf Chowdhury, Akm Moshiur Rahman Mazumder, Rabeya Akter, Safaeid Hossain Arib

机构 * Department of Robotics ； Mechatronics Engineering, University of Dhaka, Bangladesh ； Center for Computational \& Data Sciences, Independent University, Bangladesh 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision language model(abstract)；VLM(abstract)

AI总结 LAGEA通过语言引导具身代理学习，提升机器人操作任务的成功率和效率。

From Sparse Decisions to Dense Reasoning: A Multi-attribute Trajectory Paradigm for Multimodal Moderation

从稀疏决策到密集推理：一种多属性轨迹范式用于多模态调制

Tianle Gu, Kexin Huang, Lingyu Li, Ruilin Luo, Shiyang Huang, Zongqi Wang, Yujiu Yang, Yan Teng, Yingchun Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 UniMod提出一种多属性轨迹范式，通过多维边界学习提升多模态调制效果，以更少的数据实现高效安全内容识别。

Socratic-Geo: Synthetic Data Generation and Geometric Reasoning via Multi-Agent Interaction

Socratic-Geo：通过多智能体交互实现合成数据生成与几何推理

Zhengbo Jiao, Shaobo Wang, Zifan Zhang, Wei Wang, Bing Zhao, Hu Wei, Linfeng Zhang

机构 * AI DATA, Alibaba Group Holding Limited（阿里数据，阿里巴巴集团控股有限公司） ； EPIC Lab, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学EPIC实验室） ； Shanghai University of Finance（上海财经大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 Socratic-Geo通过多智能体交互实现合成数据生成与几何推理，利用教师代理和求解代理动态耦合数据合成与模型学习，提升图像生成和推理能力。

Comments 18pages

SurgVidLM: Towards Multi-grained Surgical Video Understanding with Large Language Model

SurgVidLM：迈向多粒度外科视频理解的大型语言模型

Guankun Wang, Junyi Wang, Wenjin Mo, Long Bai, Kun Yuan, Ming Hu, Jinlin Wu, Junjun He, Yiming Huang, Nicolas Padoy, Zhen Lei, Hongbin Liu, Nassir Navab, Hongliang Ren

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Strasbourg（斯特拉斯堡大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, HKISI-CAS（人工智能与机器人中心，HKISI-CAS） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 SurgVidLM通过多粒度分析提升外科视频理解能力，结合全局与局部机制实现更精确的手术流程解析。

VIRAL: Visual In-Context Reasoning via Analogy in Diffusion Transformers

VIRAL: 通过类比在扩散变换器中实现视觉上下文推理

Zhiwen Li, Zhongjie Duan, Jinyan Ye, Cen Chen, Daoyuan Chen, Yaliang Li, Yingda Chen

机构 * School of Data Science and Engineering, East China Normal University, Shanghai, China（数据科学与工程学院，东华大学，上海，中国） ； Alibaba Group, Hangzhou, China（阿里巴巴集团，杭州，中国） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VIRAL通过类比和扩散变换器实现视觉上下文推理，解决视觉任务异质性问题，提升开放域编辑性能。

FinMTM: A Multi-Turn Multimodal Benchmark for Financial Reasoning and Agent Evaluation

FinMTM：面向金融推理和智能体评估的多轮多模态基准

Chenxi Zhang, Ziliang Gan, Liyun Zhu, Youwei Pang, Qing Zhang, Rongjunchen Zhang

机构 * HiThink Research（HiThink研究机构） ； Wuhan University（武汉大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Institute of Technology（上海理工大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FinMTM提出一个多轮多模态基准，用于评估金融推理和智能体任务，通过多样化数据和任务设计，揭示了VLMs在视觉感知、推理和复杂工作流中的局限性。

Thinking with Comics: Enhancing Multimodal Reasoning through Structured Visual Storytelling

用漫画思考：通过结构化视觉叙事增强多模态推理

Andong Chen, Wenxin Zhu, Qiuyu Ding, Yuchen Song, Muyun Yang, Tiejun Zhao

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出用漫画作为中间视觉表示，通过结构化视觉叙事提升多模态推理效率和性能。

Comments Working paper

They Said Memes Were Harmless-We Found the Ones That Hurt: Decoding Jokes, Symbols, and Cultural References

他们说迷因是无害的——我们发现了那些有害的：解码笑话、符号和文化参考

Sahil Tripathi, Gautam Siddharth Kashyap, Mehwish Nasim, Jian Yang, Jiechao Gao, Usman Naseem

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； The University of Western Australia（西澳大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Institute for Clarity in Documentation（文档清晰研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（巴黎-罗quentcourt研究所） ； Rajiv Gandhi University（拉贾·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕勒尔研究实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)

AI总结 CROSS-ALIGN+通过三阶段框架解决迷因滥用检测中的文化盲区、边界模糊和可解释性问题，实现性能提升和决策可解释性。

Comments Accepted at the The Web Conference 2026 (Research Track)

LegalOne: A Family of Foundation Models for Reliable Legal Reasoning

LegalOne：一种用于可靠法律推理的基础模型家族

Haitao Li, Yifan Chen, Shuo Miao, Qian Dong, Jia Chen, Yiran Hu, Junjie Chen, Minghao Qin, Yueyue Wu, Yujia Zhou, Qingyao Ai, Yiqun Liu, Cheng Luo, Quan Zhou, Ya Zhang, Jikun Hu

机构 * Department of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系） ； Quancheng Laboratory（清华云城实验室） ； University of Waterloo, Canada（加拿大滑铁卢大学） ； China University of Political Science and Law（中国政法大学） ； MegaTech.AI Inc（MegaTech.AI公司） 纠错

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract)

AI总结 LegalOne通过三阶段流程提升法律推理能力，结合领域适应、代理推理蒸馏和课程强化学习，在法律任务中取得超越通用LLMs的性能。

Comments 25 pages, v1

State of the Art of LLM-Enabled Interaction with Visualization

大语言模型赋能的可视化交互现状

Mathis Brossier, Tobias Isenberg, Konrad Schönborn, Jonas Unger, Mario Romero, Johanna Björklund, Anders Ynnerman, Lonni Besançon

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract)

AI总结 本文系统回顾了大语言模型与可视化交互的研究现状，分析了6个维度的48篇论文，突出了新兴设计模式和评估挑战，旨在指导未来LLM增强的可视化研究和系统设计。

Comments Submitted to STARs of EuroVis'26