视觉大模型 / VLM

A 4D Representation for Training-Free Agentic Reasoning from Monocular Laparoscopic Video

一种用于无训练代理推理的4D表示

Maximilian Fehrentz, Nicolas Stellwag, Robert Wiebe, Nicole Thorisch, Fabian Grob, Patrick Remerscheid, Ken-Joel Simmoteit, Benjamin D. Killeen, Christian Heiliger, Nassir Navab

机构 * Computer Aided Medical Procedures, TU Munich（慕尼黑工业大学计算机辅助医疗程序研究所） ； Hospital of the LMU Munich, Ludwig-Maximilians-Universität (LMU)（慕尼黑大学医院） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)

AI总结 本文提出一种基于显式4D表示的框架，利用多模态大语言模型实现无训练的手术代理推理，提升时空理解能力。

SQUARE: Semantic Query-Augmented Fusion and Efficient Batch Reranking for Training-free Zero-Shot Composed Image Retrieval

Ren-Di Wu, Yu-Yen Lin, Huei-Fang Yang

机构 * National Sun Yat-sen University（国立中山大学） 纠错

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

Comments 20 pages, 9 figures

Few-Shot Vision-Language Reasoning for Satellite Imagery via Verifiable Rewards

Aybora Koksal, A. Aydin Alatan

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

Comments ICCV 2025 Workshop on Curated Data for Efficient Learning (CDEL). 10 pages, 3 figures, 6 tables. Our model, training code and dataset will be at https://github.com/aybora/FewShotReasoning

EscapeCraft: A 3D Room Escape Environment for Benchmarking Complex Multimodal Reasoning Ability

Ziyue Wang, Yurui Dong, Fuwen Luo, Minyuan Ruan, Zhili Cheng, Chi Chen, Peng Li, Yang Liu

机构 * Dept. of Comp. Sci. & Tech., Institute for AI, Tsinghua University, Beijing, China（计算机科学与技术系，人工智能研究院，清华大学，北京，中国） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University, Beijing, China（人工智能产业研究院（AIR），清华大学，北京，中国） ； School of Management, Fudan University, Shanghai, China（管理学院，复旦大学，上海，中国） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(abstract)；visual question answering(abstract)；grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)

PathAgentBench: Benchmarking Evidence-Seeking Vision-Language Models on Whole-Slide Pathology Image

PathAgentBench：在全切片病理图像上对寻求证据的视觉语言模型进行基准测试

Dankai Liao, Tianyi Zhang, Yufeng Wu, Xinyue Zhang, Qiaochu Xue, Zeyu Liu, Dachun Zhao, Linghan Cai, Yueming Jin

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； PuzzleLogic Pte Ltd（拼图逻辑私人有限公司） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳校区） ； Peking Union Medical College Hospital（北京协和医院） 纠错

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

AI总结 研究针对全切片病理图像诊断中证据获取与整合问题，引入PathAgentBench基准，评估视觉语言模型的四项互补能力，包含多模型评估结果，揭示了证据推理与获取间的差距，为改进病理模型提供统一框架。

TempJail: Temporal Jailbreak Attack against Large Vision-Language Models via Subtitle Scheduling

TempJail：基于字幕时序调度的针对大型视觉语言模型的时序越狱攻击

Ling Zhou, Yihao Huang, Jingling Sun, Zhiwen Tian, Yi Zeng, Qihe Liu, Shijie Zhou

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 TempJail是一种黑盒视频越狱框架，通过优化字幕时序调度攻击LVLMs，在四个模型和两个数据集上的攻击成功率优于基线。

Comments 8 pages,4 figures

CityRiSE: Reasoning Urban Socio-Economic Status in Large Vision-Language Models via Reinforcement Learning

CityRiSE：基于强化学习的大视觉语言模型城市社会经济地位推理框架

Tianhui Liu, Hetian Pang, Xin Zhang, Jie Feng, Pan Hui, Yong Li

机构 * Information Hub, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）信息中心） ； Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

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

AI总结 本研究提出CityRiSE框架，结合强化学习与大视觉语言模型，提升城市社会经济感知的预测准确性与泛化能力，尤其在未见城市和指标上表现优异。

Comments Accepted by ACM MM 2026, https://github.com/tsinghua-fib-lab/CityRiSE

Motion-as-Prompt: Enhancing Motion Reasoning in Multimodal Large Language Models via Motion-Guided Cross-Frame Visual Prompting

运动即提示：通过运动引导的跨帧视觉提示增强多模态大语言模型的运动推理能力

Xikai Sun, Kebin Liu, Haotian Wang, Li Liu, Xu Wang, Yunhao Liu

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

AI总结 本文针对多模态大语言模型处理视频时丢失帧间关键运动信息的问题，提出Motion-as-Prompt框架，通过标记轨迹增强视觉提示，在CLEVRER等数据集上提升GPT-5.5的运动推理准确率且不影响非运动理解

HSSBench: Benchmarking Humanities and Social Sciences Ability for Multimodal Large Language Models

HSSBench: 多模态大语言模型在人文学与社会科学能力评估中的基准测试

Zhaolu Kang, Junhao Gong, Jiaxu Yan, Wanke Xia, Yian Wang, Ziwen Wang, Huaxuan Ding, Zhuo Cheng, Wenhao Cao, Zhiyuan Feng, Siqi He, Shannan Yan, Junzhe Chen, Xiaomin He, Chaoya Jiang, Wei Ye, Kaidong Yu, Xuelong Li

机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 HSSBench是一个专门评估多模态大语言模型在人文学与社会科学任务能力的基准测试，包含多语言样本，通过协作生成数据提升跨学科推理能力。

Comments ICLR 2026 (OpenReview: https://openreview.net/forum?id=iQsKotob31)

Multi-Branch Policy Optimization for Multimodal Large Language Models

面向多模态大语言模型的多分支策略优化

Shuai Lyu, Yuning Gong, Ruiling Gao, Xiaoran Shang, Zhonghong Ou, Ping Zong, Yifan Zhu, Yuan Sun, Yang Qin, Peng Hu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Shanghai University（上海大学） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 该研究针对多模态大语言模型统一信用分配的缺陷，提出MBPO框架，通过树结构与分支相对优势分配信用，结合时间回放缓冲区提升性能，在多模态推理基准上优于基线。

Comments 10 pages,8 figures

Probing Visual Concepts in Lightweight Vision-Language Models for Automated Driving

探测轻量视觉语言模型中视觉概念以用于自动驾驶

Nikos Theodoridis, Reenu Mohandas, Ganesh Sistu, Anthony Scanlan, Ciarán Eising, Tim Brophy

机构 * University of Limerick（利默里克大学） ； Valeo Vision Systems, Ireland（爱尔兰瓦莱欧视觉系统） ； Department of Electronic and Computer Engineering（电子与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了轻量视觉语言模型在自动驾驶中的视觉概念编码问题，发现某些概念显式编码而其他隐式编码，并识别出感知和认知两种失败模式。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

PhysScene: A Scene Graph Dataset for Scientific Visual Reasoning in Physics Experiments

PhysScene：用于物理实验科学视觉推理的场景图数据集

Minghao Zou, Qingtian Zeng, Shangkun Liu, Yanda Meng, Guanghui Yue, Baoquan Zhao, Abdulmotaleb El Saddik, Wei Zhou

机构 * Cardiff University（卡迪夫大学） ； Shandong University of Science and Technology（山东科技大学） ； University of Exeter（埃克塞特大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Ottawa（渥太华大学） 纠错

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

AI总结 提出首个面向物理实验的场景图数据集PhysScene，通过高密度关系约束和结构化实验设置，推动科学视觉推理中超越空间共现的逻辑依赖关系建模。

SVRepair: Structured Visual Reasoning for Automated Program Repair

SVRepair: 结构化视觉推理用于自动化程序修复

Jincheng Wang, Liwei Luo, Xiaoxuan Tang, Jingxuan Xu, Sheng Zhou, Dajun Chen, Wei Jiang, Yong Li

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang Key Laboratory of Accessible Perception and Intelligent Systems（浙江可感知智能系统重点实验室） 纠错

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

AI总结 SVRepair 通过结构化视觉表示框架，结合多模态信息提升程序修复的准确性与效率。

LEGO Co-builder: Exploring Fine-Grained Vision-Language Modeling for Multimodal LEGO Assembly Assistants

乐高协同构建器：探索用于多模态乐高组装助手的细粒度视觉语言建模

Haochen Huang, Yue Su, Xin Sun, Moonisa Ahsan, Mohammad Aliannejadi, Irene Viola, Zhaochun Ren, Chuang Yu, Aneta Lisowska, Artem Belopolsky, Koen Hindriks, Pablo Cesar, Junxiao Wang, Jiahuan Pei

机构 * Vrije University of Amsterdam University of Amsterdam Centrum Wiskunde \& Informatic ； University of Amsterdam National Institute of Informatics Centrum Wiskunde \& Informatic ； Centrum Wiskunde \& Informatic Leiden University University College London ； Vrije University of Amsterdam ； Centrum Wiskunde \& Informatica Technische Universiteit Delft Guangzhou University ； Vrije University of Amsterdam Centrum Wiskunde \& Informatic 纠错

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

AI总结 研究针对视觉语言模型理解多模态组装指令的挑战，提出乐高协同构建器基准，引入统一框架评估多个VLMs及推理模型，发现物体检测性能高但细粒度场景理解和状态检测有挑战，还发布相关资源助力未来研究。

Comments This version has been accepted by ICMI 2026 Conference

Zero-Shot Mission-Level Evaluation for Aerial MLLM Agents

用于空中多模态大语言模型智能体的零样本任务级评估

Suman Navaratnarajah, Taehyoung Kim, Jona Ruthardt, Ishaan Bhimwal, Ryousuke Yamada, Yannik Blei, Wolfram Burgard, Yuki M Asano

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

AI总结 研究空中MLLMs在零样本下解决长期具身任务的能力，引入MissionBench基准，含120个任务。对比22个模型与人类表现，发现模型成功率低，虽规模扩大有收益，但任务级能力需协调多种能力，凸显具身AI改进的前景与风险。

Comments Preprint

Generative Semantic Multi-Object Tracking: A Large-Scale Benchmark and an MLLM-Driven Reasoning Framework

生成式语义多目标跟踪：大规模基准和基于大型语言模型的推理框架

Pan Liao, Feng Yang, Di Wu, Jinwen Yu, Wang Zhao, Dingwen Zhang

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

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

AI总结 研究将语义多目标跟踪从刚性分类提升为开放式生成推理任务，引入Grand-SMOT基准，提出LLMTrack框架，通过时空融合模块压缩轨迹为语义令牌，提升了生成语义推理能力。

Med-OPD: Improving Medical Vision-Language Models via Evidence-Aware On-Policy Distillation

Med-OPD：通过证据感知策略蒸馏改进医学视觉语言模型

Yunhang Qian, Jiaquan Yu, Jiawei Liu, Meng Wang, Hongwei Bran Li, Xiaobin Hu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 研究针对医学视觉语言模型依赖语言先验而非视觉证据推理的问题，提出Med-OPD框架，引入医学证据优势信号，在令牌和轨迹级别重新分配蒸馏信号，实验证明该方法能加强模型对关键视觉证据的依赖，提升多模态医学推理能力。

HIVE: Understanding Post-Hallucination Reasoning in Vision Language Models

HIVE：理解视觉语言模型中的幻觉后推理

Feng He, Zhenting Wang, Qifan Wang, Qiang Guan, Dongfang Liu, Ruixiang Tang, Qiankun Li

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； Meta AI ； Kent State University（肯特州立大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言模型中幻觉后推理阶段，引入HIVE评估基础设施，通过九个任务和九个模型观察到模态依赖模式，发现幻觉线索能拓宽语义覆盖并重塑推理动态，强调理解此阶段对提升多模态推理系统可靠性和可解释性的重要性。

Comments Accepted by ECCV 2026

Responsibility Distribution Estimation in Ego-View Accident Videos with Multimodal Large Language Models

基于多模态大语言模型的第一视角事故视频中的责任分配估计

Ryosei Tamura, Andrew Shin

机构 * Keio University（庆应大学） 纠错

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

AI总结 研究第一视角事故视频中责任分配估计新任务，构建大语言模型辅助的责任标注管道并在多输入设置下微调模型，实验证明多模态大语言模型能有效执行该任务。

From Hallucination to Grounding: Diagnosing Visual Spatial Intelligence via CRISP

从幻觉到扎根：通过CRISP诊断视觉空间智能

Zhixing Li, Yinan Yu

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） 纠错

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

AI总结 提出CRISP诊断范式，通过一致性评估解耦感知与推理，揭示闭源模型存在度量估计不准确和未利用隐式结构表示的问题，开源模型则受限于多跳组合推理能力。

Comments Accepted to ECCV 2026

Mitigating Cross-Image Information Leakage in Multi-Image Understanding with Large Vision-Language Models

缓解多图像理解中大型视觉语言模型的跨图像信息泄露

Yeji Park, Minyoung Lee, Sanghyuk Chun, Junsuk Choe

机构 * Sogang University（ソガン大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； NAVER AI Lab（NAVER AI实验室） 纠错

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

AI总结 针对大型视觉语言模型在多图像输入时性能下降的问题，提出无需训练且架构无关的FOCUS方法，通过随机噪声掩码和噪声参考输入抑制跨图像信息泄露，显著提升多图像和视频理解性能。

Comments Source code is available at https://github.com/yejipark-m/FOCUS

From Prompts to Tokens: Internalizing Causal Supervision in Vision-Language Model for Multi-Image Causal Reasoning

从提示到标记：将因果监督内化到视觉-语言模型中进行多图像因果推理

Haoping Yu, Yuanxi Li, Jing Ma

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出BridgeVLM，通过从多图像输入诱导因果图并转换为因果标记，注入LLM解码器进行因果消息传递，显著提升多图像因果推理性能。

Beyond Visual Memory: Mechanistic Diagnostics of Latent Visual Reasoning

超越视觉记忆：潜在视觉推理的机制诊断

Garvin Guo, Yu Chen, Xiang Wang, Shuai Li, Xinpei Zhao, Huaxing Liu, Shuai Dong

机构 * Amap, Alibaba Group（阿里集团亚马通） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 通过分解潜在令牌为三个可测试组件，发现边界标记和格式而非潜在槽贡献了主要性能提升，揭示了潜在视觉推理的真正机制。

ERGeoBench:A Comprehensive Benchmark for Embodied Reasoning and Geo-localization in Multimodal Large Language Models

ERGeoBench：多模态大语言模型中具身推理与地理定位的综合基准

Kaiwen Xue, Tao Wei, Guoxin Zhang, Zhonghong Ou, Kaoyan Lu, Yu Feng, Yifan Zhu, Haoran Luo

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； State Key Laboratory of Networking and Switching Technology（网络与交换技术国家重点实验室） ； School of Materials Science and Engineering（材料科学与工程学院） ； China Mobile Research Institute（中国移动研究院） ； College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 提出ERGeoBench基准，通过单视图、全景视图和具身视图三种渐进设置评估多模态大语言模型在视觉驱动的具身地理定位中的能力，发现当前模型在高层次地理语义推理上表现良好，但在细粒度感知、度量定位和视图间空间一致性上仍有不足。

SSR3D-LLM: Structured Spatial Reasoning via Latent Steps for Fine-Grained Grounding in Unified 3D-LLMs

SSR3D-LLM: 通过潜在步骤实现结构化空间推理以实现统一3D-LLM中的细粒度定位

Jiawei Li, Ziyi Liu, Weijie Shi, Long Chen, Jiajie Xu, Xiaofang Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Soochow University（苏州大学） 纠错

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

AI总结 针对统一3D-LLM中细粒度查询的脆弱性，提出SSR3D-LLM，通过潜在空间推理步骤和几何感知评分器逐步精炼候选排名，在多个基准上取得最优结果。

Interpreting and Enhancing Emotional Circuits in Large Vision-Language Models via Cross-Modal Information Flow

通过跨模态信息流解读并增强大视觉-语言模型中的情感电路

Chengsheng Zhang, Chenghao Sun, Zhining Xie, Xinmei Tian

机构 * MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception（脑启发智能感知与认知MOE实验室） ； Cognition, University of Science（认知，科学大学） ； AIPD, Tencent（AIPD，腾讯） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于转向向量的因果归因框架，用于描述性情感推理，通过构建专用数据集揭示了三阶段'适应-聚合-执行'机制下的情感电路，发现视觉情感线索在中间层通过情感特定的注意力头进行聚合，随后在深层通过情感通用路径转换为叙述生成，并通过调控情感信息路由增强注意力流和语义激活，从而提升性能并缓解情感幻觉。

Comments Accepted by ICML 2026

ArchSIBench: Benchmarking the Architectural Spatial Intelligence of Vision-Language Models

ArchSIBench: 评估视觉-语言模型的建筑空间智能

Qirui Shen, Wenda Wang, Jiachen Lu, Zilong Huang, Jin Bai, Lei He, Hongxuan Chen, Weixin Huang

机构 * School of Architecture, Tsinghua University（清华大学建筑学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ArchSIBench，一个基于建筑学、认知科学和心理学视角的建筑空间智能评估基准，通过17个细粒度子任务和3000个问题-答案对，评估多种VLMs在建筑空间感知、推理、导航、转换和配置方面的性能，发现大多数模型在空间转换和配置推理上仍与有建筑训练的人类评估者存在差距。

Comments 51 pages

ATLAS: Agentic or Latent Visual Reasoning? One Word is Enough for Both

ATLAS：是代理还是潜在的视觉推理？一个词足以兼顾两者

Ziyu Guo, Rain Liu, Xinyan Chen, Pheng-Ann Heng

机构 * Meta AI ； 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)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 ATLAS结合代理推理与潜在推理，通过单一功能词实现两者结合，避免冗长中间视觉生成，保持与传统训练方法兼容。

Comments Project Page: https://atlas-oneword.github.io Code: https://github.com/ZiyuGuo99/ATLAS

Mixture-of-Visual-Thoughts: Exploring Context-Adaptive Reasoning Mode Selection for General Visual Reasoning

视觉思维混合：探索上下文自适应推理模式选择用于通用视觉推理

Zejun Li, Yingxiu Zhao, Jiwen Zhang, Siyuan Wang, Yang Yao, Runzhou Zhao, Jun Song, Bo Zheng, Zhongyu Wei

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Alibaba Group Holding Limited（阿里巴巴集团控股有限公司） ； Future Living Lab of Alibaba（阿里巴巴未来生活实验室） ； University of Southern California（南加州大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出MoVT框架，通过AdaVaR实现多模式统一学习与上下文自适应选择，提升通用视觉推理能力。

Comments 27 pages, 11 figures, 5 tables, accepted by ICLR 2026

Skill-Conditioned Visual Geolocation for Vision-Language Models

基于技能的视觉地理定位用于视觉-语言模型

Chenjie Yang, Yutian Jiang, Yutong Deng, Chenyu Wu

机构 * Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GeoSkill框架，通过技能图进化提升视觉语言模型的地理定位能力与自我进化能力，实验显示其在GeoRC任务中表现优异，且在外部数据集上具有良好的泛化能力。