视觉大模型 / VLM

Goal2Skill: Long-Horizon Manipulation with Adaptive Planning and Reflection

Goal2Skill：基于自适应规划与反思的长时程操作

Zhen Liu, Xinyu Ning, Zhe Hu, Xinxin Xie, Weize Li, Zhipeng Tang, Chongyu Wang, Zejun Yang, Hanlin Wang, Yitong Liu, Zhongzhu Pu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出双系统框架，通过分离高层语义推理与低层运动执行，提升长时程操作的鲁棒性和适应性，实验表明其在RMBench任务中显著优于基线方法。

Panoptic Pairwise Distortion Graph

全景成对失真图

Muhammad Kamran Janjua, Abdul Wahab, Bahador Rashidi

机构 * Huawei Technologies（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出全景成对失真图任务，通过区域结构化组成图像对，改进现有方法对整体图像分析的局限性，构建PandaSet数据集、PandaBench基准和Panda架构，揭示多模态大语言模型在区域级失真理解上的不足。

Comments Accepted to ICLR 2026

Decompose, Look, and Reason: Reinforced Latent Reasoning for VLMs

分解、观察与推理：用于视觉语言模型的强化潜在推理

Mengdan Zhu, Senhao Cheng, Liang Zhao

机构 * Emory University（埃默里大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） 纠错

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

AI总结 本文提出DLR框架，通过动态分解查询、提取连续视觉潜在表示和基于 grounded rationales 推理，提升视觉语言模型在复杂视觉推理中的表现，实验表明其优于现有基线方法。

Mixture-of-Retrieval Experts for Reasoning-Guided Multimodal Knowledge Exploitation

基于推理引导的多模态知识利用的检索专家混合

Chunyi Peng, Zhipeng Xu, Zhenghao Liu, Yishan Li, Yukun Yan, Shuo Wang, Yu Gu, Minghe Yu, Ge Yu, Maosong Sun

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MoRE框架，通过动态选择检索专家提升多模态大语言模型的知识利用效率，实验表明在开放领域问答基准上性能提升超过7%。

Benchmarking and Evaluating VLMs for Software Architecture Diagram Understanding

对软件架构图理解的VLMs基准测试与评估

Shuyin Ouyang, Jie M. Zhang, Jingzhi Gong, Gunel Jahangirova, Mohammad Reza Mousavi, Jack Johns, Beum Seuk Lee, Adam Ziolkowski, Botond Virginas, Joost Noppen

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

AI总结 本文提出SADU基准，评估VLMs在理解软件架构图作为结构化软件工程制品上的能力，揭示当前模型在图表推理和视觉关系定位方面的不足。

SASAV: Self-Directed Agent for Scientific Analysis and Visualization

SASAV：面向科学分析和可视化的自主代理

Jianxin Sun, David Lenz, Tom Peterka, Hongfeng Yu

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

AI总结 本文提出SASAV，首个无需外部提示或人类在环反馈的自主AI代理，可自动执行科学数据分析并生成有洞察力的可视化，推动AI for Science加速大规模科学发现。

MSAO: Adaptive Modality Sparsity-Aware Offloading with Edge-Cloud Collaboration for Efficient Multimodal LLM Inference

MSAO：基于边缘-云协作的自适应模态稀疏性感知卸载框架用于高效多模态大语言模型推理

Zheming Yang, Qi Guo, Jun Wan, Jiarui Ruan, Yunqing Hu, Chang Zhao, Xiangyang Li

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

AI总结 本文提出MSAO框架，通过边缘-云协作和模态稀疏性分析，降低多模态大语言模型推理的延迟和资源消耗，提升吞吐量。

Comments 10 pages, 9 figures

SimCity: Multi-Agent Urban Development Simulation with Rich Interactions

SimCity: 基于丰富交互的多智能体城市开发模拟

Yeqi Feng, Yucheng Lu, Hongyu Su, Yixin Tao, Tianxing He

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

AI总结 SimCity利用大语言模型构建可解释的宏观经济系统，通过自然语言推理实现灵活适应行为，模拟摩擦性劳动力市场、异质商品市场和金融市场，并通过视觉语言模型生成虚拟城市地图，复现宏观经济规律和城市扩张动态。

Comments 34 pages, 12 figures

GenOL: Generating Diverse Examples for Name-only Online Learning

GenOL：为名称-only在线学习生成多样化示例

Minhyuk Seo, Seongwon Cho, Minjae Lee, Diganta Misra, Hyeonbeom Choi, Seon Joo Kim, Jonghyun Choi

机构 * KU Leuven（鲁汶大学） ； Seoul National University（首尔大学） ； ELLIS（欧洲学习与智能系统实验室） ； MPI-IS Tübingen（马克斯·普朗克智能系统研究所图宾根） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

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

AI总结 针对在线学习中数据分布偏移问题，提出GenOL框架，通过生成模型提升名称-only训练中图像的内在和跨模型多样性，优于传统监督和网络监督方法。

Comments TMLR 2025

RAGent: Physics-Aware Agentic Reasoning for Training-Free mmWave Human Activity Recognition

RAGent：面向无训练毫米波人类活动识别的物理感知代理推理

Mingda Han, Huanqi Yang, Zehua Sun, Wenhao Li, Yanni Yang, Guoming Zhang, Yetong Cao, Weitao Xu, Pengfei Hu

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

AI总结 RAGent通过物理感知代理推理实现无训练毫米波人类活动识别，利用雷达知识库进行证据驱动推理，无需领域特定训练或适应，实现跨领域鲁棒识别。

NeuroVLM-Bench: Evaluation of Vision-Enabled Large Language Models for Clinical Reasoning in Neurological Disorders

NeuroVLM-Bench：评估用于神经系统疾病临床推理的视觉增强大语言模型

Katarina Trojachanec Dineva, Stefan Andonov, Ilinka Ivanoska, Ivan Kitanovski, Sasho Gramatikov, Tamara Kostova, Monika Simjanoska Misheva, Kostadin Mishev

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

AI总结 本文评估了视觉增强大语言模型在神经疾病临床推理中的性能，通过多模态模型在MRI和CT数据集上进行基准测试，发现影像属性基本解决，但诊断推理仍具挑战性。

Comments 53 pages, 12 figures. Manuscript submitted to the BMC Medical Informatics and Decision Making journal

VISion On Request: Enhanced VLLM efficiency with sparse, dynamically selected, vision-language interactions

VISion On Request: 基于稀疏、动态选择的视觉-语言交互提升大模型效率

Adrian Bulat, Alberto Baldrati, Ioannis Maniadis Metaxas, Yassine Ouali, Georgios Tzimiropoulos

机构 * Samsung AI Cambridge（三星AI剑桥实验室） ； Technical University of Iasi（伊阿斯技术大学） ； Queen Mary University of London（伦敦女王玛丽大学） 纠错

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

AI总结 VISOR通过稀疏化视觉-语言交互提升大模型效率，无需丢弃视觉信息，动态分配计算资源，实验表明在多样基准和挑战任务中性能优异。

Comments Accepted at CVPR 2026

AcoustEmo: Open-Vocabulary Emotion Reasoning via Utterance-Aware Acoustic Q-Former

AcoustEmo：通过语句感知的声学Q-Former实现开放词汇情绪推理

Liyun Zhang, Xuanmeng Sha, Shuqiong Wu, Fengkai Liu

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

AI总结 AcoustEmo通过引入语句感知的声学Q-Former，利用时间同步滑动窗口提取段级音频token，提升复杂情绪推理能力，在EMER任务中优于基线模型。

Comments 6 pages

ST-VLA: Enabling 4D-Aware Spatiotemporal Understanding for General Robot Manipulation

ST-VLA：为通用机器人操作实现4D感知的时空理解

You Wu, Zixuan Chen, Cunxu Ou, Wenxuan Wang, Wenbo Huang, Lin Cao, Yangtao Chen, Weichao Qiu, Xingyue Quan, Jieqi Shi, Jing Huo, Yang Gao

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

AI总结 ST-VLA通过统一的3D-4D表示连接感知与动作，利用ST-Human数据集训练时空视觉语言模型，提升复杂3D场景中的鲁棒性和泛化能力。

Comments 25 pages, under review

RoboLayout: Differentiable 3D Scene Generation for Embodied Agents

RoboLayout: 用于具身智能体的可微3D场景生成

Ali Shamsaddinlou

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

AI总结 RoboLayout通过引入智能体感知推理和改进优化稳定性，提升3D场景生成在具身智能体交互中的可行性与物理合理性。

EmboAlign: Aligning Video Generation with Compositional Constraints for Zero-Shot Manipulation

EmboAlign：通过组合约束对齐视频生成以实现零样本操控

Gehao Zhang, Zhenyang Ni, Payal Mohapatra, Han Liu, Ruohan Zhang, Qi Zhu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 EmboAlign通过视觉语言模型生成组合约束，对齐视频生成模型输出，提升零样本机器人操控的成功率。

Evolutionary Multimodal Reasoning via Hierarchical Semantic Representation for Intent Recognition

通过层次语义表示进行进化多模态推理以实现意图识别

Qianrui Zhou, Hua Xu, Yunjin Gu, Yifan Wang, Songze Li, Hanlei Zhang

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

AI总结 HIER通过层次语义表示与进化推理提升多模态意图识别性能，实现更准确的意图推断。

Comments Accepted by CVPR 2026

Point2Act: Efficient 3D Distillation of Multimodal LLMs for Zero-Shot Context-Aware Grasping

Point2Act: 多模态大语言模型的高效3D蒸馏用于零样本情境感知抓取

Sang Min Kim, Hyeongjun Heo, Junho Kim, Yonghyeon Lee, Young Min Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 Point2Act通过多模态大语言模型高效蒸馏实现零样本情境感知抓取，生成空间定位响应以支持实际操作任务。

Comments Accepted to ICRA 2026

Behavior-Aware Anthropometric Scene Generation for Human-Usable 3D Layouts

面向人类可用性的行为感知场景生成

Semin Jin, Donghyuk Kim, Jeongmin Ryu, Kyung Hoon Hyun

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

AI总结 本文提出一种行为感知的体格场景生成框架，通过结合视觉-语言模型和用户体格数据，提升3D布局的人体可用性。

Towards Aligning Multimodal LLMs with Human Experts: A Focus on Parent-Child Interaction

向人类专家对齐多模态大语言模型：聚焦亲子互动

Weiyan Shi, Kenny Tsu Wei Choo

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

AI总结 本文探讨了如何通过两阶段提示方法使多模态大语言模型更有效地对齐语言治疗师在分析亲子互动中的联合注意，揭示了观察层与判断层对齐的差异及挑战。

Comments Accepted at CHI 2026 Full Papers

AStar: Boosting Multimodal Reasoning with Automated Structured Thinking

AStar: 通过自动化结构化思维提升多模态推理

Jinyang Wu, Mingkuan Feng, Guocheng Zhai, Shuai Zhang, Zheng Lian, Fangrui Lv, Pengpeng Shao, Ruihan Jin, Zhengqi Wen, Jianhua Tao

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

AI总结 AStar通过自动化结构化思维提升多模态推理效率，实现更高准确率和更强迁移能力。

Comments Accepted by AAAI 2026 Oral

When More Is Less: A Systematic Analysis of Spatial and Commonsense Information for Visual Spatial Reasoning

更多未必更好：对视觉空间推理中空间与常识信息的系统分析

Muku Akasaka, Soyeon Caren Han

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文通过系统分析发现，过多信息未必提升视觉空间推理性能，针对性单空间提示和精确空间定位可提高准确性。

Comments 5 pages, 6 figures, Under review

Pixel2Phys: Distilling Governing Laws from Visual Dynamics

Pixel2Phys: 从视觉动态中提炼 governing laws

Ruikun Li, Jun Yao, Yingfan Hua, Shixiang Tang, Biqing Qi, Bin Liu, Wanli Ouyang, Yan Lu

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

AI总结 Pixel2Phys通过协作多智能体框架从视觉动态中自动提炼物理定律，实现从高维数据到简洁可解释方程的转化。

Comments CVPR2026 main track

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。

SDR-CIR: Semantic Debias Retrieval Framework for Training-Free Zero-Shot Composed Image Retrieval

SDR-CIR：一种基于链式推理的语义去偏检索框架用于无训练零样本复合图像检索

Yi Sun, Jinyu Xu, Qing Xie, Jiachen Li, Yanchun Ma, Yongjian Liu

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

AI总结 SDR-CIR通过语义去偏排名方法提升无训练零样本复合图像检索性能。

Comments Accepted by WWW 2026

Affordance-Aware Interactive Decision-Making and Execution for Ambiguous Instructions

具有包容性的交互决策与执行以应对模糊指令

Hengxuan Xu, Fengbo Lan, Zhixin Zhao, Shengjie Wang, Mengqiao Liu, Jieqian Sun, Yu Cheng, Tao Zhang

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息学院） ； Computer Science and Engineering Department, Chinese University of Hong Kong（香港中文大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 AIDE通过双流框架整合交互式探索与视觉-语言推理，实现对模糊指令的高效决策与执行，提升机器人在陌生环境中的任务规划能力。

Comments 14 pages, 10 figures, 8 tables

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。

Relationship-Aware Hierarchical 3D Scene Graph for Task Reasoning

关系感知的层次3D场景图用于任务推理

Albert Gassol Puigjaner, Angelos Zacharia, Kostas Alexis

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

AI总结 本文提出了一种关系感知的层次3D场景图，结合视觉语言模型和大型语言模型，用于任务推理和环境交互。

Comments ICRA 2026, 8 pages

When Vision Meets Texts in Listwise Reranking

当视觉与文本在列表级重排序中相遇

Hongyi Cai

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

AI总结 本文提出Rank-Nexus，一种轻量级多模态图像-文本文档重排序器，通过渐进跨模态训练策略提升重排序性能，适用于文本和图像重排序基准。