视觉大模型 / VLM

VLM-UQBench: A Benchmark for Modality-Specific and Cross-Modality Uncertainties in Vision Language Models

VLM-UQBench：一种用于视觉语言模型中模态特定和跨模态不确定性的基准

Chenyu Wang, Tianle Chen, H. M. Sabbir Ahmad, Kayhan Batmanghelich, Wenchao Li

机构 * Boston University（波士顿大学） 纠错

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

AI总结 VLM-UQBench通过评估不同UQ方法在模态特定和跨模态不确定性上的表现，揭示了现有方法在细粒度不确定性检测上的不足。

VersaViT: Enhancing MLLM Vision Backbones via Task-Guided Optimization

VersaViT: 通过任务引导优化增强MLLM视觉骨干

Yikun Liu, Yuan Liu, Shangzhe Di, Haicheng Wang, Zhongyin Zhao, Le Tian, Xiao Zhou, Jie Zhou, Jiangchao Yao, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学人工智能学院） ； CMIC, Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学计算机学院） ； WeChat AI, Tencent Inc., China（腾讯公司） 纠错

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

AI总结 VersaViT通过任务引导优化增强MLLM视觉骨干，解决其在密集预测任务中的性能问题，提升视觉任务的适应性与表现。

STELAR-VISION: Self-Topology-Aware Efficient Learning for Aligned Reasoning in Vision

STELAR-VISION：基于拓扑意识的高效学习以实现对齐推理

Chen Li, Han Zhang, Zhantao Yang, Fangyi Chen, Zihan Wang, Anudeepsekhar Bolimera, Marios Savvides

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

AI总结 STELAR-VISION通过拓扑意识训练框架提升视觉-语言模型的推理准确性和效率，实现更高效的多模态任务处理。

Comments This paper has been accepted at AAAI 2026. This is the author's extended version. The final version will appear in the official proceedings

P1-VL: Bridging Visual Perception and Scientific Reasoning in Physics Olympiads

P1-VL: 联结视觉感知与物理竞赛中的科学推理

Yun Luo, Futing Wang, Qianjia Cheng, Fangchen Yu, Haodi Lei, Jianhao Yan, Chenxi Li, Jiacheng Chen, Yufeng Zhao, Haiyuan Wan, Yuchen Zhang, Shenghe Zheng, Junchi Yao, Qingyang Zhang, Haonan He, Wenxuan Zeng, Li Sheng, Chengxing Xie, Yuxin Zuo, Yizhuo Li, Yulun Wu, Rui Huang, Dongzhan Zhou, Kai Chen, Yu Qiao, Lei Bai, Yu Cheng, Ning Ding, Bowen Zhou, Peng Ye, Ganqu Cui

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 P1-VL通过融合课程强化学习和代理增强技术，成为首个在物理竞赛中获得12枚金牌的开源视觉-语言模型，展示了卓越的科学推理能力和泛化能力。

DREAM: Domain-aware Reasoning for Efficient Autonomous Underwater Monitoring

DREAM：面向高效自主水下监测的领域感知方法

Zhenqi Wu, Abhinav Modi, Angelos Mavrogiannis, Kaustubh Joshi, Nikhil Chopra, Yiannis Aloimonos, Nare Karapetyan, Ioannis Rekleitis, Xiaomin Lin

机构 * Electrical Engineering, University of South Florida（佛罗里达州立大学电气工程系） ； Maryland Robotics Center (MRC), University of Maryland（马里兰大学机器人中心） ； Woods Hole Oceanographic Institution (WHOI)（伍兹霍尔海洋研究所） ； Mechanical Engineering, University of Delaware（德雷克塞尔大学机械工程系） 纠错

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

AI总结 DREAM通过视觉语言模型引导的自主框架，实现了高效、低耗的水下长期监测，显著提升了目标物体探测效率与覆盖范围。

Comments In Proceeding of ICRA 2026

Hydra-Nav: Object Navigation via Adaptive Dual-Process Reasoning

Hydra-Nav: 通过自适应双过程推理实现物体导航

Zixuan Wang, Huang Fang, Shaoan Wang, Yuanfei Luo, Heng Dong, Wei Li, Yiming Gan

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Peking University（北京大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

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

AI总结 Hydra-Nav通过自适应双过程推理提升物体导航效率，实现高效探索与决策。

Evaluating Social Bias in RAG Systems: When External Context Helps and Reasoning Hurts

评估RAG系统中的社会偏见：当外部上下文有助于而推理有害

Shweta Parihar, Lu Cheng

机构 * University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 本研究评估RAG系统中的社会偏见，发现外部上下文可减少偏见，但链式思维提示反而增加偏见，凸显了需要偏见意识推理框架的重要性。

Comments Accepted as a full paper with an oral presentation at the 30th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2026)

Optimus-3: Dual-Router Aligned Mixture-of-Experts Agent with Dual-Granularity Reasoning-Aware Policy Optimization

Optimus-3: 具有双粒度推理感知策略优化的双路由对齐专家混合代理

Zaijing Li, Yuquan Xie, Rui Shao, Gongwei Chen, Weili Guan, Dongmei Jiang, Yaowei Wang, Liqiang Nie

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen Campus)（计算机科学与技术学院，哈尔滨工业大学（深圳校区）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Information Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen Campus)（信息科学与技术学院，哈尔滨工业大学（深圳校区）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 Optimus-3通过双路由对齐专家混合架构和双粒度推理感知策略优化，实现了系统1与系统2的协同，提升了开放性任务的解决能力。

Comments 16 pages, 12 figures