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AI 大模型

视觉大模型 / VLM

视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。

共收录 26289 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. 视觉推理 4507 篇

2608.18574 2026-08-21 cs.LG 版本更新 57%

Continual Reasoning Gym: Diagnosing and Harnessing Shared Reasoning in Continual RLVR

持续推理环境:诊断与利用持续RLVR中的共享推理

Lirui Luo, Guoxi Zhang, Hongming Xu, Rongqing Li, Cong Fang, Lifeng Fan

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI(通用人工智能国家重点实验室(BIGAI)) Beijing Institute of Technology(北京理工大学) Institute for Artificial Intelligence, Peking University(北京大学人工智能研究院) State Key Lab of General AI, School of Intelligence Science and Technology, Peking University(通用人工智能国家重点实验室、北京大学智能科学与技术学院)

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

AI总结 本研究提出持续推理环境,针对持续RLVR中顺序训练性能低于MTRL的问题,提出CPR方法利用共享推理,使模型平均达到MTRL级性能。

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2608.09276 2026-08-21 cs.CL cs.LG 版本更新 57%

Verifiably grounded machine interpretation of lunar geology

月球地质学的可验证机器解释

Tom Sander, Kay Wohlfarth, Christian Wöhler

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

AI总结 本研究将地质知识推理方法嵌入多模态视觉-语言架构,构建可验证的月球地质学机器解释模型,结合开卷检索解决数值年龄定年依赖记忆先验的问题,明确自动地质推理的必要架构。

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2606.06245 2026-08-21 cs.RO cs.AI 版本更新 57%

MPCoT: Reward-Guided Multi-Path Latent Reasoning for Test-Time Scalable Vision-Language-Action

MPCoT: 奖励引导的多路径潜在推理用于测试时可扩展的视觉-语言-动作

Boyang Zhang, Lianlei Shan

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Boston University(波士顿大学电气与计算机工程系) Department of Computer Science, Tsinghua University(清华大学计算机系)

专题命中 视觉推理 :VLM(abstract_cn);分类 cs.AI

AI总结 提出MPCoT框架,通过奖励引导的多路径潜在推理,在保持零推理令牌和原始动作接口的同时,提升长时域和高不确定性控制任务中的VLA策略性能。

Comments 14 pages, 5 figures, submitted to CoRL

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2512.10668 2026-08-21 cs.CV 版本更新 57%

XDen-1K: A Density Field Dataset of Real-World Objects

XDen-1K:一个现实世界物体的密度场数据集

Jingxuan Zhang, Tianqi Yu, Yatu Zhang, Jinze Wu, Kaixin Yao, Jingyang Liu, Yuyao Zhang, Jiayuan Gu, Jingyi Yu

机构 * ShanghaiTech University(上海科技大学)

专题命中 视觉推理 :VLM(abstract);分类 cs.CV

AI总结 XDen-1K通过提供大规模现实世界物体的多模态数据,推动物理基础视觉推理和具身AI的研究。

Comments Project Page: https://xden-1k.github.io/

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2510.03519 2026-08-21 cs.CL cs.AI 版本更新 57%

TS-Reasoner: Aligning Time Series Foundation Models with LLM Reasoning

TS-Reasoner:将时间序列基础模型与大语言模型推理能力对齐

Fangxu Yu, Hongyu Zhao, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park(马里兰大学学院公园分校)

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

AI总结 TS-Reasoner通过两阶段训练将时间序列基础模型与大语言模型对齐,在多个基准上性能优于同类模型且数据效率更高,解决了时间序列模型推理能力不足的问题。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research, 2026

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2608.18993 2026-08-20 cs.CV 新提交 57%

ForeSightGuide: An Anticipatory Framework toward Accurate and Low-Redundancy Guidance for the Visually Impaired

ForeSightGuide:面向视障人士的精准低冗余前瞻式导航框架

Zhiyuan Wang, Xu Li, Shikang Guo, Wei Meng, Quan Liu, Jie Zuo

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

AI总结 该研究针对视障人士出行的信息过载问题,提出前瞻式导航框架ForeSightGuide,结合语义理解与危险预测,在新数据集及公共基准上实现最优性能,冗余警报与漏险率表现优异。

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2608.18878 2026-08-20 cs.AI cs.MA 新提交 57%

DentAgent: Evidence-Centric Multi-Agent Coordination for Multimodal Dental Reasoning

DentAgent:以证据为中心的多智能体协调的多模态牙科推理框架

Zijie Meng, Xiwei Dai, Yixuan Tang, Jin Hao, Yang Feng, Fudong Zhu, Xiaoqiang Liu, Shaosheng Cao, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Angelalign Technology Inc.(时代天使科技有限公司) Peking University(北京大学) Tsinghua University(清华大学)

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

AI总结 针对现有牙科AI系统模态或任务局限及证据不可追溯问题,提出以证据为中心的多智能体框架DentAgent,经四个基准测试,其多标签诊断性能超越资深专家17.3个百分点,可用于多模态牙科推理及人群口腔健康评估。

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2608.17895 2026-08-19 cs.CL cs.AI 新提交 57%

BEAR-Bench: A Bilingual Enterprise and Academic Reasoning Benchmark for Multimodal Models

BEAR-Bench:面向多模态模型的双语企业与学术推理基准

Liubov Chubarova, Alexandra Kuleshova, Daniil Volkov, Kirill Sultanov, Alexey Zaytsev

机构 * Yandex Applied AI Institute(Yandex应用人工智能研究院)

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

AI总结 本文针对多模态大语言模型在文本密集专业文档推理能力评估的不足,推出英俄双语的BEAR-Bench基准,评估16个多模态大语言模型并对比幻觉检测方法,发现最强模型仍有明显性能提升空间。

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2608.17535 2026-08-19 cs.CV 新提交 57%

GroupForward: Building Referable 3D Scenes via Instance-Grouped Feed-Forward Gaussian Splatting

GroupForward:通过实例分组前馈高斯溅射构建可参考的3D场景

Qijian Tian, Zimeng Wu, Xuhong Wang, Lizhuang Ma, Xin Tan

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学计算机科学学院) School of Computer Science and Engineering, Beihang University(北京航空航天大学计算机科学与工程学院) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) School of Computer Science and Technology, East China Normal University(华东师范大学计算机科学与技术学院)

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

AI总结 GroupForward是一种实例分组前馈高斯溅射模型,可从稀疏多视图图像重建3D场景,结合RSRF实现复杂3D参考推理,提升了语义重建与参考推理的性能。

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2607.12982 2026-08-19 cs.AI cs.MA cs.SC 版本更新 57%

FormalAnalyticGeo: A Neural-Symbolic Based Framework for Multimodal Analytic Geometry Problem Generation

形式分析几何:一种基于神经符号的多模态解析几何问题生成框架

Ruoran Xu, Wending Gao, Xiaoqing Kang, Qiufeng Wang

机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University(西交利物浦大学)

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

AI总结 研究解析几何问题生成,提出基于神经符号的FormalAnalyticGeo框架,利用CDL及四个大语言模型组件,无需人工注释自动生成问题,形成闭环,生成的AnalyticGeo7K数据集问题误差小,框架和数据集将公开。

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2606.08093 2026-08-19 cs.AI 版本更新 57%

A Multimodal Agentic Pathology Co-pilot via Evidence Grounded Reasoning

面向证据基础计算病理学的多模态智能体协同助手

Zhe Xu, Zhengyu Zhang, Zhiyuan Cai, Jiahao Xu, Yijie Lin, Ziyi Liu, Junlin Hou, Hongyi Wang, Yuxiang Nie, Yihui Wang, Jiabo Ma, Ling Liang, Yingxue Xu, Zhengrui Guo, Guanghao Wu, Danyi Li, Ziqi Zhou, Donglin Tan, Zhijian Cen, Ying Tan, Xiaolin Liu, Qi Xie, Xiaoying Tang, Xi Peng, Cheng Deng, Lijuan Qu, Ronald Cheong Kin Chan, Li Liang, Hao Chen

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学计算机科学与工程系) Department of Pathology, Nanfang Hospital, Southern Medical University(南方医科大学南芳医院病理科) Department of Pathology, School of Basic Medical Sciences, Southern Medical University(南方医科大学基础医学学院病理科) Department of Anatomical and Cellular Pathology, Chinese University of Hong Kong(香港中文大学解剖与细胞病理学系) Guangdong Provincial Key Laboratory of Molecular Tumor Pathology(广东省分子肿瘤病理学重点实验室) Jinfeng Laboratory(锦风实验室) Department of Chemical and Biological Engineering, Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学化学与生物工程系) Division of Life Science, Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学生命科学系) State Key Laboratory of Nervous System Disorders, The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学神经系统疾病国家重点实验室) HKUST Shenzhen-Hong Kong Collaborative Innovation Research Institute, The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学深圳-香港协同创新研究院)

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

AI总结 提出PathPocket,一种多模态AI协同助手,通过构建包含11万文档的病理证据语料库和455万实体的超图,实现基于证据的病理诊断,在20万真实案例上超越现有方法。

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2604.03237 2026-08-19 cs.HC cs.AI cs.CL 版本更新 57%

Supporting Calibrated Reliance in Human-AI Collaboration: Different Strategies for Different Tasks

说服悖论:当LLM解释未能提升人机团队表现时

Ruth Cohen, Lu Feng, Ayala Bloch, Sarit Kraus

机构 * Bar-Ilan University(巴伊兰大学) University of Virginia(弗吉尼亚大学) Department of Psychology, Ariel University(阿里尔大学心理学系)

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

AI总结 研究揭示LLM解释在提升人机团队表现上的矛盾效果,通过三组实验发现解释增加信心但未必提升准确性,且可能抑制错误恢复能力,强调需转向校准依赖与有效错误恢复的设计。

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2603.00162 2026-08-19 eess.IV cs.CV cs.HC 版本更新 57%

GazeXPErT: An Expert Eye-tracking Dataset for Interpretable and Explainable AI in Oncologic FDG-PET/CT Scans

GazeXPErT: 一种用于肿瘤FDG-PET/CT扫描可解释和可解释AI的专家眼动数据集

Joy T Wu, Daniel Beckmann, Sarah Miller, Alexander Lee, Elizabeth Theng, Stephan Altmayer, Ken Chang, David Kersting, Tomoaki Otani, Brittany Z Dashevsky, Hye Lim Park, Matteo Novello, Kip Guja, Curtis Langlotz, Ismini Lourentzou, Daniel Gruhl, Benjamin Risse, Guido A Davidzon

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

AI总结 GazeXPErT通过专家眼动数据提升肿瘤FDG-PET/CT图像的可解释AI性能,包括病变分割和意图预测。

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2608.15045 2026-08-18 cs.CV 新提交 57%

MOSS-VL Technical Report

MOSS-VL 技术报告

Pengyu Wang, Chenkun Tan, Shaojun Zhou, Qirui Zhou, Yanxin Chen, Xingyang He, Huazheng Zeng, Jijun Cheng, Chenghao Wang, Xiaomeng Qian, Pengfei Wang, Zhan Huang, Shanqing Gao, Wei Huang, Longjun Cao, Wu Ran, Jie Liu, Changtai Zhu, Hongkai Wang, Yixian Tian, Chenghao Liu, Zhen Ye, Xinghao Wang, Botian Jiang, Guoguo Feng, Zhaoye Fei, Ruixiao Li, Mingshu Chen, Yang Gao, Qinyuan Cheng, Shimin Li, Xipeng Qiu

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

AI总结 本研究提出开源视觉-语言模型MOSS-VL,通过全栈协同设计实现实时交互能力,在流式基准测试中表现优异,大幅领先同类开源模型,发布了相关检查点与代码。

Comments 22 pages. Project page: https://openmoss.ai/MOSS-VL/

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2608.14721 2026-08-18 cs.CV 新提交 57%

AeroGround: A Comprehensive Benchmark for Aerial-Ground Collaborative Reasoning

AeroGround:用于空-地协同推理的综合基准

Shenghong Yi, Lin Zhang, Muzian Li, Jiakang Yuan, Haoyu Zhang, Peng Ye, Jiayuan Fan, Huafeng Qin, Tao Chen

机构 * Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) College of Future Information Technology, Fudan University(复旦大学未来信息技术学院) College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University(复旦大学智能机器人与先进制造学院) Chongqing Technology and Business University(重庆工商大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

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

AI总结 本文提出AeroGround基准,针对现有VLMs在空-地协同场景推理能力的研究空白,构建含29000组多模态观测与2250个问答实例的数据集,实验发现模型与人类表现差距显著,为相关系统开发提供基础。

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2608.14585 2026-08-18 cs.AI 新提交 57%

Euclid-Omni : A Unified Neuro-Symbolic Framework for Plane Geometry

Euclid-Omni:面向平面几何的统一神经符号框架

Zhaoyu Li, Hangrui Bi, Youyuan Zhang, Wenjie Ma, Zenan Li, Zhaolei Zhang, Xujie Si, Kaiyu Yang

机构 * Apodex University of Toronto(多伦多大学) UC Berkeley(加州大学伯克利分校) ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) Meta FAIR

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

AI总结 本文提出Euclid-Omni统一神经符号框架,结合形式几何系统与LLMs、VLMs,核心为符号几何求解器Euclidea,生成合成数据训练模型,在竞赛级几何问题上性能优异且成本更低。

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2607.08705 2026-08-17 cs.CV 版本更新 57%

HumanForge: A Human-Centric Deepfake Video Benchmark with Multi-Agent Forgery Rationales

HumanForge:一个具有多智能体伪造原理的以人类为中心的深度伪造视频基准

Wenbo Xu, Zhimin Chen, Xiaojie Liang, Hengrui Liu, Ziqi Sheng, Wei Lu

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

AI总结 针对视频伪造给数字内容取证带来的挑战,引入HumanForge数据集,提出基于LangGraph的Gen2Anno多智能体管道构建并注释数据集,经测试展现了零样本泛化和细粒度推理的重大挑战,代码和数据集将公开。

Comments 18 pages, 8 figures

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2603.21114 2026-08-17 cs.CV 版本更新 57%

CVT-Bench: Probing Spatial-State Integrity through Counterfactual Viewpoint Transformations

CVT-Bench:反事实视角变换揭示多模态大语言模型中不稳定的空间表征

Shanmukha Vellamcheti, Uday Kiran Kothapalli, Disharee Bhowmick, Sathyanarayanan N. Aakur

机构 * CSSE Department, Auburn University(计算机科学与工程系,阿伯杜大学)

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

AI总结 CVT-Bench通过控制诊断基准评估多模态大语言模型在反事实视角变换下的关系一致性,发现尽管单视角准确率高,但系统在反事实视角变换下存在系统性退化,揭示了表征结构对反事实空间推理的重要性。

Comments Reframed CVT-Bench around spatial-state integrity, added real-world benchmark derived from 3dSGG, context controls and other minor changes. 21 pages, 10 figures, 15 tables. Project page: https://shanmukha-here.github.io/CVT-Bench

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2601.08151 2026-08-17 cs.CV cs.MM 版本更新 57%

Where Does Vision Meet Language? Understanding and Refining Visual Fusion in MLLMs via Contrastive Attention

视觉与语言在哪里交汇?通过对比注意力理解并优化MLLMs中的视觉融合

Shezheng Song, Shasha Li, Shan Zhao, Xiaopeng Li, Qian Wan, Chengyu Wang, Tianwei Yan, Jun Ma, Jie Yu

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

AI总结 通过对比注意力框架,研究揭示了MLLMs中视觉-文本融合的层次演变,并改进了多模态推理性能。

Comments CVPR Accepted

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2608.13309 2026-08-14 cs.CV 新提交 57%

How Good are Foundation Models in Longitudinal MRI Disease Progression Reasoning?

基础模型在纵向MRI疾病进展推理中的表现如何?

Wafa Al Ghallabi, Ritesh Thawkar, Sara Ghaboura, Omkar Thawakar, Numan Saeed, Dana Al Nuaimi, Ajnas Alkatheeri, Salman Khan, Fahad Shahbaz Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) Department of Health Abu Dhabi(阿布扎比卫生部) Fatima College of Health Sciences(法蒂玛健康科学学院) Linköping University(林雪平大学)

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

AI总结 该研究推出Time-Aware Multi-View MRI基准,评估16个视觉-语言模型在纵向MRI疾病进展推理中的表现,发现模型在变化方向识别等方面存在缺陷,多视角输入对模型性能有特定影响。

Comments Accepted at MICCAI 2026 (Early Accept). 11 pages, 3 figures, 2 tables

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2602.10840 2026-08-14 cs.LG 版本更新 57%

Training and Benchmarking Code Generation for Physics-Inspired Animations

SimuScene: 通过训练和基准测试代码生成来模拟物理场景

Yanan Wang, Renxi Wang, Yongxin Wang, Xuezhi Liang, Fajri Koto, Timothy Baldwin, Xiaodan Liang, Haonan Li

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

AI总结 SimuScene通过训练和基准测试代码生成模型,旨在提高模拟物理场景的能力,实验显示即使最强模型也仅达21.5%的通过率,表明该任务具有挑战性。

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2608.11691 2026-08-13 cs.LG cs.CL 新提交 57%

LEMUR: Latent Entropy-aware Multimodal Unlearning via Visual-anchored Reasoning Redirection

LEMUR:基于视觉锚定推理重定向的潜在熵感知多模态遗忘

Xinhao Zhong, Yuxia Qiao, Junhao Li, Hao Fang, Yi Sun, Bin Chen

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

AI总结 针对原生RL训练多模态模型的隐私泄漏问题,提出基于熵动态的无训练推理时遗忘框架LEMUR,可更有效地抑制敏感信息在推理轨迹和答案中的泄漏,同时保留模型非敏感效用。

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2608.11458 2026-08-13 cs.CV 新提交 57%

Multi-Agent Target-Existence Verification and Learned Mask Geometry Refinement: Winning Report of the MeViS-Text Track at the 8th LSVOS Challenge 2026

多智能体目标存在性验证与学习型掩码几何优化:2026年第8届LSVOS挑战赛MeViS-Text赛道获胜报告

Jungyoon Lee, Gyuil Lim, Doeon Kim, Seong-heum Kim

机构 * Soongsil University(崇实大学)

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

AI总结 本研究提出SSUPER方案,通过多智能体审计解耦存在性验证、StyleRefiner优化掩码几何,获2026年LSVOS挑战赛MeViS-Text赛道冠军,最终得分0.9081339614。

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2608.11150 2026-08-13 cs.CV 版本更新 57%

CausalSplat: Towards Comprehensive Hierarchical Reasoning in 3D Gaussian Splatting

CausalSplat:面向3D高斯溅射的综合层级推理

Jiayu Ding, Meilu Song, Yun Chen, Wei Gao, Ge Li

机构 * Peking University(北京大学) North China Electric Power University(华北电力大学) Hunan University(湖南大学)

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

AI总结 针对3D高斯溅射推理局限,本文提出CausalSplat框架,结合视觉语言模型与3D场景图,构建两个推理基准,在相关任务上实现最优性能与强泛化性。

Comments Accepted to ACM MM 2026

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2608.10949 2026-08-12 cs.CV cs.CL 新提交 57%

StreamFlow: Dynamic Memory Flows for Streaming Video Understanding

StreamFlow:用于流视频理解的动态内存流

Muxin Fu, Yifan Zhang, Wentao Zhang, Fangming Guo, Qian Chen, Guibin Zhang, Shuicheng Yan, Bo An

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

AI总结 StreamFlow是一种动态视觉内存框架,通过中期内存过滤冗余、长期内存整合潜变量及注意力检索,在流视频理解任务中实现最优性能,同时提升视觉依据性并降低延迟与内存。

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2608.10886 2026-08-12 cs.CV cs.RO 新提交 57%

GESTO: Human-Centric Spatio-Temporal Memory for Reasoning in Dynamic Scenes

GESTO:面向动态场景推理的以人为中心的时空记忆

Ermanno Bartoli, Buwei He, Dennis Rotondi, Sebastian Koch, Federico Tombari, Kai O. Arras, Patric Jensfelt, Yixi Cai, Iolanda Leite

机构 * KTH Royal Institute of Technology(瑞典皇家理工学院) University of Stuttgart(斯图加特大学) Max Planck Research School for Intelligent Systems(马克斯·普朗克智能系统研究所) Google Research(谷歌研究院) TU Munich(慕尼黑工业大学)

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

AI总结 该研究提出GESTO时空记忆模型,结合4D场景图与人机交互、目标事件的两级结构,在基准测试中表现优异,可支撑动态人类环境下的以活动为中心的时空推理。

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2608.10317 2026-08-12 cs.CV 新提交 57%

From Detection to Understanding: TAR and TAR-Bench for Multi-Task Traffic Anomaly Reasoning

从检测到理解:用于多任务交通异常推理的TAR与TAR-Bench

Han Zhang, Yilin Zhao, Zaid Pervaiz Bhat, Zheng Tang, Varun Praveen, Vidya N. Murali, David C. Anastasiu, Tomasz Kornuta

机构 * NVIDIA(英伟达) Santa Clara University(圣克拉拉大学)

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

AI总结 该研究提出TAR与TAR-Bench数据集,用于训练评估超越异常检测的视频-语言模型,经实验验证其多任务微调可提升模型推理能力,且为2026年AI城市挑战赛第3赛道提供官方数据。

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2608.09591 2026-08-11 cs.RO cs.CV 新提交 57%

FactorDrive: Adaptive Multi-Step Reasoning Driven by Planning-Critical Factors for End-to-End Autonomous Driving

FactorDrive:面向端到端自动驾驶的、由规划关键因素驱动的自适应多步推理

Guolei Huang, Tengfei She, Yuxuan Lu, Yao Huang, Yuqi Ye, Yongjun Shen

机构 * Southeast University(东南大学) Universiti Malay(马来亚大学) Ant Group(蚂蚁集团) Tsinghua University(清华大学) Peking University(北京大学)

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

AI总结 该研究针对现有端到端自动驾驶方法在空间物理证据融合、推理适应及推理路径优化上的不足,提出FactorDrive框架,通过PCF-CoT数据集与QS-GRPO算法优化推理,在两类基准上取得最优规划性能。

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2608.07987 2026-08-11 cs.CV 新提交 57%

Advantage-Guided Gate: Reshaping Open-Ended Reasoning for Vision-Based Spatial Intelligence

优势引导门:重塑基于视觉的空间智能的开放式推理

Ling Lin, Yang Bai, Congcong Zhu, Jiangming Shi, Meng Wang, Yang Long, Jingrun Chen, Ling Shao, Huazhu Fu

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Suzhou Institute for Advanced Research, USTC(中国科学技术大学苏州高等研究院) Institute of Advanced Intelligence and Computing (IAIC), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)(新加坡科技研究局高级智能与计算研究所) East China Normal University(华东师范大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) Durham University(杜伦大学) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学)

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

AI总结 本文针对MLLMs开放式推理易出错的问题,提出优势引导门框架,结合蒙特卡洛价值评估与两类优势门,构建Reasoning-Tree-160k数据集并经两阶段学习,有效提升了基准MLLMs的视觉空间推理性能。

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2608.07959 2026-08-11 cs.AI 新提交 57%

SCOUT: Self-Checking and Recovery-Aware Tool-Thought Agents for Ultra-Long Egocentric Video Reasoning

SCOUT:面向超长时长自我中心视频推理的自检查与恢复感知工具思维智能体

Keyang Zhong, Kuo Wang, Peng Liu, Quanlong Zheng, Junlin Xie, Zhijia Liang, Yanhao Zhang, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University(中山大学) Shenzhen Loop Area Institute(深圳河套学院) Guangdong OPPO Mobile Telecommunications Corp., Ltd.(广东欧珀移动通信有限公司) OPPO AI Center(OPPO人工智能中心) The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳))

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

AI总结 本研究提出SCOUT智能体框架,结合自适应策略与UPS-GRPO方法,解决超长自我中心视频推理的错误传播及信用分配问题,在对应基准上达最优性能且短时长场景仍具竞争力。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026 (MM '26)

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