视觉大模型 / VLM

When Does Multimodal AI Help? Diagnostic Complementarity of Vision-Language Models and CNNs for Spectrum Management in Satellite-Terrestrial Networks

何时多模态AI有所帮助？视觉-语言模型与CNN在卫星-地面网络中的频谱管理中的诊断互补性

Yuanhang Li

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

AI总结 本文研究了视觉-语言模型与CNN在频谱管理中的互补性，提出SpectrumQA基准测试，并发现CNN在空间定位任务中表现优异，而VLM在语义推理任务中具有独特优势，通过任务类型路由器可提升整体性能。

Comments 10 pages, 4 figures

VERDI: VLM-Embedded Reasoning for Autonomous Driving

VERDI：嵌入视觉语言模型的自动驾驶推理

Bowen Feng, Zhiting Mei, Julian Ost, Filippo Ghilotti, Baiang Li, Roger Girgis, Anirudha Majumdar, Felix Heide

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Torc Robotics 纠错

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

AI总结 VERDI通过在训练时整合视觉语言模型的推理过程和常识知识，提升自动驾驶系统的决策能力，实现更高效的模块化架构，同时保持快速推理速度。

More Thought, Less Accuracy? On the Dual Nature of Reasoning in Vision-Language Models

更多思考，更少准确性？关于视觉-语言模型中推理的双重性质

Xinyu Tian, Shu Zou, Zhaoyuan Yang, Mengqi He, Fabian Waschkowski, Lukas Wesemann, Peter Tu, Jing Zhang

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； GE Research（GE全球研究院） 纠错

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

AI总结 研究揭示了视觉-语言模型中推理的双重性质：虽然增强了逻辑推理能力，但可能导致感知基础能力下降，通过提出VAPO方法改进了模型对视觉信息的依赖。

Comments Accepted to ICLR2026

Beyond Recognition: Evaluating Visual Perspective Taking in Vision Language Models

超越识别：评估视觉语言模型中的视觉视角理解

Gracjan Góral, Alicja Ziarko, Piotr Miłoś, Michał Nauman, Maciej Wołczyk, Michał Kosiński

机构 * University of Warsaw（华沙大学） ； Polish Academy of Sciences（波兰科学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； IDEAS NCBR ； Lute 纠错

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

AI总结 本文通过144个视觉任务评估VLMs的视觉视角理解能力，发现模型在场景理解上表现优异，但在空间推理和视角理解上存在明显不足。

Comments Accepted at CVPR 2026 Findings

Vision-DeepResearch: Incentivizing DeepResearch Capability in Multimodal Large Language Models

Vision-DeepResearch: 促进多模态大语言模型中的深度研究能力

Wenxuan Huang, Yu Zeng, Qiuchen Wang, Zhen Fang, Shaosheng Cao, Zheng Chu, Qingyu Yin, Shuang Chen, Zhenfei Yin, Lin Chen, Zehui Chen, Xu Tang, Yao Hu, Shaohui Lin, Philip Torr, Feng Zhao, Wanli Ouyang

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

AI总结 本文提出Vision-DeepResearch，通过多轮、多实体和多尺度的视觉与文本搜索，提升多模态大语言模型在噪声环境下的深度研究能力，实现更高效的多模态深度研究。

Predictive Regularization Against Visual Representation Degradation in Multimodal Large Language Models

预测正则化对抗多模态大语言模型中的视觉表征退化

Enguang Wang, Qiang Wang, Yuanchen Wu, Ke Yan, Xinbin Yuan, Shouhong Ding, Xialei Liu, Ming-Ming Cheng

机构 * NKIARI ； VCIP, CS, Nankai University（VCIP计算机科学系，南开大学） ； AAIS, Nankai University（AAIS，南开大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优设实验室） 纠错

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

AI总结 本文研究多模态大语言模型中的视觉表征退化问题，提出预测正则化方法以维持视觉表征，提升视觉语言性能。

Comments Accepted at CVPR 2026

Attention in Space: Functional Roles of VLM Heads for Spatial Reasoning

空间中的注意：VLM头部在空间推理中的功能角色

Xueqi Ma, Shuo Yang, Yanbei Jiang, Shu Liu, Zhenzhen Liu, Jiayang Ao, Xingjun Ma, Sarah Monazam Erfani, James Bailey

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Monash University（莫纳什大学） 纠错

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

AI总结 本文研究VLM中注意力头部在空间推理中的作用，通过机制可解释性视角分析其功能，提出CogVSR数据集并开发探针框架，揭示注意力头部在空间推理中的稀疏性和关键作用。

WeatherReasonSeg: A Benchmark for Weather-Aware Reasoning Segmentation in Visual Language Models

WeatherReasonSeg：一种用于视觉语言模型中天气感知推理分割的基准测试

Wanjun Du, Zifeng Yuan, Tingting Chen, Fucai Ke, Beibei Lin, Shunli Zhang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文提出WeatherReasonSeg基准测试，评估视觉语言模型在恶劣天气下的推理分割能力，通过合成和真实数据集分析天气对模型性能的影响，发现天气严重程度与模型性能呈单调下降关系。

Recurrent Reasoning with Vision-Language Models for Estimating Long-Horizon Embodied Task Progress

基于视觉语言模型的递归推理用于估计长周期具身任务进度

Yuelin Zhang, Sijie Cheng, Chen Li, Zongzhao Li, Yuxin Huang, Yang Liu, Wenbing Huang

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（北京大型模型与智能治理研究重点实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, MOE（教育部下一代智能搜索与推荐工程研究中心） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出R²VLM模型，通过递归推理框架处理局部视频片段，维护全局上下文，实现复杂时间依赖推理，提升长周期任务进度估计性能。

Comments CVPR 2026

PhysQuantAgent: An Inference Pipeline of Mass Estimation for Vision-Language Models

PhysQuantAgent: 一种用于视觉-语言模型的物体质量估计推断流水线

Hisayuki Yokomizo, Taiki Miyanishi, Yan Gang, Shuhei Kurita, Nakamasa Inoue, Yusuke Iwasawa

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学研究院） ； National Institute of Informatics（信息处理技术研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出PhysQuantAgent框架和VisPhysQuant基准数据集，通过引入三种视觉提示方法提升视觉-语言模型对真实物体质量的估计精度。

Comments Code and dataset will be available at https://github.com/hisasnow/PhysQuantAgent

Vision Verification Enhanced Fusion of VLMs for Efficient Visual Reasoning

视觉验证增强的VLMs融合以实现高效的视觉推理

Selim Furkan Tekin, Yichang Xu, Gaowen Liu, Ramana Rao Kompella, Margaret L. Loper, Ling Liu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Cisco Systems（思科系统） 纠错

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

AI总结 本文提出V3Fusion方法，通过融合多种视觉语言模型，利用焦点误差多样性与CKA-focal度量来提升视觉推理性能，实验显示在多个基准上优于现有模型。

DeepSport: A Multimodal Large Language Model for Comprehensive Sports Video Reasoning via Agentic Reinforcement Learning

DeepSport: 一种基于代理强化学习的多模态大语言模型，用于通过主动推理实现综合体育视频理解

Junbo Zou, Haotian Xia, Zhen Ye, Shengjie Zhang, Christopher Lai, Vicente Ordonez, Weining Shen, Hanjie Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Rice University（Rice大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of California, Irvine（加州大学 Irvine分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

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

AI总结 DeepSport通过代理强化学习实现多运动视频理解，首次端到端训练多任务模型，显著提升性能与泛化能力。

MM-Zero: Self-Evolving Multi-Model Vision Language Models From Zero Data

MM-Zero: 从零数据自我进化多模型视觉语言模型

Zongxia Li, Hongyang Du, Chengsong Huang, Xiyang Wu, Lantao Yu, Yicheng He, Jing Xie, Xiaomin Wu, Zhichao Liu, Jiarui Zhang, Fuxiao Liu

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Brown University（布朗大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Adobe ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； NVIDIA 纠错

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

AI总结 MM-Zero通过多角色框架实现VLM零数据自我进化，提升多模态推理性能。

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic Shuffle

Shuffle-R1: 通过数据导向的动态洗牌提升多模态大语言模型的强化学习框架

Linghao Zhu, Yiran Guan, Dingkang Liang, Jianzhong Ju, Zhenbo Luo, Bin Qin, Jian Luan, Yuliang Liu, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（MiLM Plus，小米公司） 纠错

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

AI总结 Shuffle-R1通过动态洗牌和轨迹采样提升多模态大语言模型的强化学习效率，实现更高效的训练效果。

Comments This paper has been accepted by ICLR 2026. Conference link: https://iclr.cc/virtual/2026/poster/10007559 OpenReview link: https://openreview.net/forum?id=mYP33u1QBK Project page at: https://xenozlh.github.io/Shuffle-R1/

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

Toward Guarantees for Clinical Reasoning in Vision Language Models via Formal Verification

通过形式验证为视觉语言模型中的临床推理提供保证

Vikash Singh, Debargha Ganguly, Haotian Yu, Chengwei Zhou, Prerna Singh, Brandon Lee, Vipin Chaudhary, Gourav Datta

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

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

AI总结 通过形式验证框架，为视觉语言模型的临床推理提供保证，验证诊断主张的数学推导性，提升生成临床助手的正确性和精度。

FRIEDA: Benchmarking Multi-Step Cartographic Reasoning in Vision-Language Models

FRIEDA：评估视觉语言模型中多步骤制图推理的基准

Jiyoon Pyo, Yuankun Jiao, Dongwon Jung, Zekun Li, Leeje Jang, Sofia Kirsanova, Jina Kim, Yijun Lin, Qin Liu, Junyi Xie, Hadi Askari, Nan Xu, Muhao Chen, Yao-Yi Chiang

机构 * University of Minnesota-Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 FRIEDA 是一个评估视觉语言模型多步骤制图推理能力的基准，通过多步骤推理和跨地图定位测试，揭示了当前模型在空间智能方面的不足。

Comments Accepted to ICLR 2026

Beyond Static Artifacts: A Forensic Benchmark for Video Deepfake Reasoning in Vision Language Models

超越静态伪影：一种用于视觉语言模型中视频深度伪造推理的取证基准

Zheyuan Gu, Qingsong Zhao, Yusong Wang, Zhaohong Huang, Xinqi Li, Cheng Yuan, Jiaowei Shao, Chi Zhang, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（人工智能研究院，中国电信（TeleAI）） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FAQ基准，通过多选任务提升视觉语言模型对视频深度伪造的时间推理能力，并通过实验验证其有效性。

Comments 16 pages, 9 figures. Submitted to CVPR 2026

SpatiaLQA: A Benchmark for Evaluating Spatial Logical Reasoning in Vision-Language Models

SpatiaLQA: 一个评估视觉-语言模型空间逻辑推理能力的基准

Yuechen Xie, Xiaoyan Zhang, Yicheng Shan, Hao Zhu, Rui Tang, Rong Wei, Mingli Song, Yuanyu Wan, Jie Song

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； ManyCore ； State Key Laboratory of Blockchain and Security, Zhejiang University（浙江大学区块链与安全国家重点实验室） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术区（滨江）区块链与数据安全研究院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 SpatiaLQA提出了一种评估视觉-语言模型空间逻辑推理能力的基准，通过递归场景图辅助推理方法提升模型在复杂场景中的推理能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

What does RL improve for Visual Reasoning? A Frankenstein-Style Analysis

强化学习在视觉推理中提升了什么？一种弗兰肯斯坦式分析

Xirui Li, Ming Li, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 本文通过弗兰肯斯坦式分析框架，揭示强化学习在视觉推理中通过中到晚期变压器计算的系统性细化，改进了视觉到推理的对齐和推理性能，而非单纯的视觉感知增强。

TwiFF (Think With Future Frames): A Large-Scale Dataset for Dynamic Visual Reasoning

TwiFF (Think With Future Frames): 一个大规模动态视觉推理数据集

Junhua Liu, Zhangcheng Wang, Zhike Han, Ningli Wang, Guotao Liang, Kun Kuang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer and Computing Science, Hangzhou City University, Hangzhou, China（杭州市城市大学计算机与计算科学学院） ； Henan Academy of Innovations in Medical Science (AIMS), Zhengzhou, China（河南省医学创新研究院） ； School of Software, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学软件学院） 纠错

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

AI总结 TwiFF提出一个大规模动态视觉推理数据集及模型，通过整合视频生成与图像理解能力，提升动态场景下的视觉问答性能。

Comments preprint

AdaReasoner: Dynamic Tool Orchestration for Iterative Visual Reasoning

AdaReasoner: 多步骤视觉推理中的动态工具协调

Mingyang Song, Haoyu Sun, Jiawei Gu, Linjie Li, Luxin Xu, Ranjay Krishna, Yu Cheng

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 AdaReasoner通过动态工具协调提升多模态模型的视觉推理能力，实现工具自适应和泛化，超越现有系统性能。

Comments 28 pages, 10 figures and 13 tables

MATA: A Trainable Hierarchical Automaton System for Multi-Agent Visual Reasoning

MATA：一种用于多智能体视觉推理的可训练分层自动机系统

Zhixi Cai, Fucai Ke, Kevin Leo, Sukai Huang, Maria Garcia de la Banda, Peter J. Stuckey, Hamid Rezatofighi

机构 * Monash University（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 MATA是一种基于分层自动机的多智能体系统，通过可训练超智能体选择最优智能体进行视觉推理，实现高效任务解决。

Comments ICLR 2026

RotBench: Evaluating Multimodal Large Language Models on Identifying Image Rotation

RotBench: 对多模态大语言模型识别图像旋转能力的评估

Tianyi Niu, Jaemin Cho, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学夏洛特分校） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 RotBench评估了多模态大语言模型在识别图像旋转角度方面的性能，发现大多数模型难以区分90°和270°旋转，但能识别0°和180°图像，揭示了模型空间推理能力与人类的差距。

Comments EACL 2026 Camera-Ready. Code and data: https://github.com/tianyiniu/RotBench

MATEX: Multi-scale Attention and Text-guided Explainability of Medical Vision-Language Models

MATEX: 医疗视觉-语言模型的多尺度注意力与文本引导可解释性

Muhammad Imran, Chi Lee, Yugyung Lee

机构 * Computer Science, School of Science and Engineering（科学与工程学院计算机科学） 纠错

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

AI总结 MATEX通过多尺度注意力与文本引导方法提升医疗视觉-语言模型的可解释性，实现更精确和临床相关的梯度归因图。

Comments 12 pages, 3 figures, 1 table

Predicting When to Trust Vision-Language Models for Spatial Reasoning

预测何时信任视觉-语言模型进行空间推理

Muhammad Imran, Yugyung Lee

机构 * University of Missouri Kansas City（密苏里大学堪萨斯城分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种基于视觉的置信度估计框架，通过几何验证提升VLM空间推理的可靠性，实验显示其在BLIP-2和CLIP上的AUROC显著优于文本方法基线。

Comments 9 pages, 5 figures, 6 tables

Seeing Symbols, Missing Cultures: Probing Vision-Language Models' Reasoning on Fire Imagery and Cultural Meaning

识别符号，缺失文化：探究视觉-语言模型在火 imagery 和文化意义上的推理

Haorui Yu, Yang Zhao, Yijia Chu, Qiufeng Yi

机构 * Duncan of Jordanstone College of Art & Design (DJCAD), University of Dundee（邓迪大学邓迪艺术与设计学院（DJCAD）） ； Guangzhou Institute of Science and Technology (GZIST)（广州科学技术研究院） ； Faculty of Arts, Xiamen University（厦门大学艺术学院） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 研究发现视觉-语言模型在处理火主题文化图像时存在系统性偏见，需通过文化评估确保公平性和可解释性。

Comments 8 pages, 5 figures, 4 tables. Submitted to WiNLP 2025 Workshop at COLING 2025

Journal ref Proceedings of the 9th Widening NLP Workshop (WiNLP 2025), pages 1-8, Suzhou, China. Association for Computational Linguistics

RoboRefer: Towards Spatial Referring with Reasoning in Vision-Language Models for Robotics

RoboRefer: 向视觉语言模型在机器人中的空间指称推理迈进

Enshen Zhou, Jingkun An, Cheng Chi, Yi Han, Shanyu Rong, Chi Zhang, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Tiejun Huang, Lu Sheng, Shanghang Zhang

机构 * School of Software, Beihang University（北京航空航天大学软件学院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 RoboRefer通过整合深度编码器和强化微调方法，实现了视觉语言模型在机器人中的空间指称推理，提升了复杂场景下的交互能力。

Comments Accepted by NeurIPS 2025. Project page: https://zhoues.github.io/RoboRefer/

Cube Bench: A Benchmark for Spatial Visual Reasoning in MLLMs

Cube Bench: 一个用于多模态大语言模型空间视觉推理的基准测试

Dhruv Anand, Ehsan Shareghi

机构 * Department of Data Science and AI, Monash University（数据科学与人工智能系，墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 Cube Bench通过评估多模态大语言模型在空间视觉推理中的能力，揭示了模型在复杂任务中的表现差异及自我纠正的局限性。

Comments 27 pages, 5 figures, 9 tables. Cube available at https://github.com/dana-23/cube-bench

ESearch-R1: Learning Cost-Aware MLLM Agents for Interactive Embodied Search via Reinforcement Learning

ESearch-R1: 通过强化学习学习成本感知的多模态大语言模型代理以进行交互式具身搜索

Weijie Zhou, Xuangtang Xiong, Ye Tian, Lijun Yue, Xinyu Wu, Wei Li, Chaoyang Zhao, Honghui Dong, Ming Tang, Jinqiao Wang, Zhengyou Zhang

机构 * School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University（交通与运输学院，北京交通大学） ； Tencent Robotics X & Futian Laboratory（腾讯机器人X与福田实验室） ； Foundation Model Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（基础模型研究中心，中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 ESearch-R1通过强化学习方法，结合交互对话、记忆检索和导航，实现成本感知的多模态大语言模型代理，有效降低任务执行成本并提高成功率。

Towards Reasoning-Preserving Unlearning in Multimodal Large Language Models

面向多模态大语言模型的推理保留反学习

Hongji Li, Junchi yao, Manjiang Yu, Priyanka Singh, Xue Li, Di Wang, Lijie Hu

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（Mohamed bin Zayed人工智能大学） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； Provable Responsible AI and Data Analytics (PRADA) Lab（可证明责任人工智能与数据分析实验室） ； King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（卡塔尔科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出R-MUSE框架，通过子空间指导和自适应引导，在推理过程中有效消除多模态大语言模型中的推理痕迹，同时保留通用推理能力。