视觉大模型 / VLM

Self-Evolving Neuro-Symbolic Skills for Tool-Augmented Spatial Reasoning

面向工具增强空间推理的自演化神经符号技能

Shi-Yu Tian, Zhuo-Xia Wang, Xuan-Yi Zhu, Zhi Zhou, Xinwei Yang, Kun-Yang Yu, Ming Yang, Yang Chen, Yu-Feng Li

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

AI总结 该研究针对视觉-语言模型在细粒度空间任务上的不可靠问题，提出神经符号框架NeSy-Spatial，通过自演化空间技能提升工具利用精度与空间推理准确率。

Comments 25 pages, 9 figures, 10 tables; includes supplementary material

CliniCARE-Bench: Clinical Calibrated Audit of Medical Reasoning in EHR

CliniCARE-Bench：电子健康记录中医疗推理的临床校准审计

Veronica Chatrath, Bryan Zhu, George Pu, Jingxuan Fan, Apaar Shanker, Varun Ursekar, Anahita Sharma, Jason Qin, Keqi Han, Soham Dinesh Tiwari, Soham Dan, Vijay Kalmath, Yuan Li, Daniel Yue Zhang, Chenguang Wang, Zainab Doctor, Zhijun Yin, Nigam H. Shah, Yuan Xue

机构 * Scale AI ； Emory University（埃默里大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） ； Stanford School of Medicine（斯坦福医学院） ； Stanford Health Care（斯坦福医疗保健系统） ； Clinical Excellence Research Center（临床卓越研究中心） 纠错

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

AI总结 本研究推出首个面向部署的临床智能体基准CliniCARE-Bench，评估智能体对真实纵向电子健康记录的医疗推理，发现原始准确率夸大调查质量，无缺陷准确率更低且会重新排序排行榜。

Collaborative Multi-Agent Scripts Generation for Enhancing Imperfect-Information Reasoning in Murder Mystery Games

协作多智能体脚本生成以增强谋杀谜游戏中的不完全信息推理

Keyang Zhong, Junlin Xie, Hefeng Wu, Haofeng Li, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 本文提出协作多智能体框架，通过生成丰富多模态上下文提升VLMs在叙事推理和欺骗鲁棒性中的表现，解决多玩家游戏中不完全信息下的复杂推理问题。

Comments 9 pages, 5 figures, Findings of ACL 2026

Science Edge Evaluation: SEE the Missing Step Toward Real Scientific Discovery

科学边缘评估：SEE——迈向真实科学发现的缺失环节

Taolin Han, Yuchen Zhang, Jinghang Wang, Yun Wu, Wai Yuet Chiu, Zhaohai Li, Yifei Zhang, Jinxin Wang, Yuhao Zhou, Chen Zhao, Jiajia Li, Jiaxin Li, Qile Jin, Kewei Sun, Shuang Wu, Weiqi Zhai, Renquan Lv, Junchao Li, Ruodan Chen, Qingteng Chen, Zhibo Yang, Hu Wei, Lin Qu, Shuai Bai, Bing Zhao

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 该研究构建多模态基准SEE评估19个MLLMs，发现其仅达48.7%准确率，通用模型优于专用模型，工具使用可提至52.7%但仍难实现科学发现所需的证据约束推断，需从解释转向推导。

Learning from Failures: Retrieval-Centric CoT via Hard Negatives for Unified Multimodal Retrieval

从失败中学习：基于难负例的以检索为中心的思维链用于统一多模态检索

Zelong Sun, Jun Wang, Kaicheng Yang, Tiancheng Gu, Ziyong Feng, Zhiwu Lu

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

AI总结 该研究提出UniME-R1框架，通过基于难负例的以检索为中心的思维链（RC-CoT）学习从检索失败中优化，在多模态检索基准上提升了性能。

Comments 26 pages,10 figures,14 Tables

OmniMech: All-in-one Multimodal Mechanical Benchmark for 3D Reconstruction

OmniMech：面向3D重建的全合一多模态机械基准

Taiting Lu, Runze Liu, Ziwei Dong, Sisong Bei, Jingying Zeng, Mingjia Wang, Zhenghao Li, Kaiyuan Lin, Yi-Shan Wu, Yangshoudu Zheng, Hongxing Pan, Kai Zhang, Guoliang Shi, Ling Ma, Yifan Yang, Jiaying Lu, Qi He, Sung-Liang Chen, Yi-Chao Chen, Yincheng Jin, Mahanth Gowda

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

AI总结 研究人员提出OmniMech——首个百万级多模态机械基准，针对工业制造数据的可执行CAD生成任务，含四类任务，实验发现现有模型在相关任务中存在不足，将发布资源支持后续研究。

C$^3$PO: Evaluating Cross-Modal Composition and Counterfactual Performance in Omnimodal Models

C³PO：评估全模态模型中的跨模态组合与反事实性能

Swapnanil Mukherjee, Agyeya Negi, Tanuja Ganu, Ponnurangam Kumaraguru

机构 * Microsoft Research India（微软研究院印度分院） ； IIIT Hyderabad（印度国际信息技术研究院（海得拉巴）） 纠错

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

AI总结 本研究推出C³PO基准数据集，评估全模态模型的跨模态组合与反事实性能，发现模型存在模态主导问题，需改进架构以支持持续跨模态注意力。

OmniEdit-Bench: A Comprehensive Benchmark for Instruction-based Video Editing

OmniEdit-Bench：基于指令的视频编辑综合基准

Chenxuan Miao, Yutong Feng, Yi Lu, Yunfeng Yan, Donglian Qi, Shiwei Zhang, Yu Liu, Xi Chen, Hengshuang Zhao

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对现有基于指令的视频编辑基准的任务覆盖有限、指标不足的问题，OmniEdit-Bench将编辑任务分解为多维度并提出含惩罚机制的评估框架，实验显示当前IVE模型仍待提升。

TriCLE: Tri-Modal Vision-Language Reasoning for Edge-Deployed Fine-Grained Clustering

TriCLE：面向边缘部署的细粒度聚类的三模态视觉-语言推理

Kishor Datta Gupta, Md. Mahfuzur Rahman, Fahad Rahman, Ahmed Rafi Hasan, Faysal Mehrab Chowdhury, Mohd Ariful Haque, Roy George

机构 * Clark Atlanta University（克拉克亚特兰大大学） ； United International University（国际大学） ； North South University（北南大学） 纠错

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

AI总结 TriCLE是面向边缘部署的三模态视觉-语言系统，通过生成伪热视图和伪激光雷达深度，结合对齐策略实现细粒度飞机聚类，适配8GB内存边缘设备，验证与测试均取得良好性能。

Topology-Aware Reasoning over Incomplete Knowledge Graph with Graph-Based Soft Prompting

基于拓扑的不完整知识图谱推理与图基软提示

Shuai Wang, Xixi Wang, Yinan Yu

机构 * Chalmers University of Technology and University of Gothenburg, Sweden（楚姆勒大学技术学院和哥德堡大学，瑞典） ； Technical University of Denmark, Kgs. Lyngby, Denmark（丹麦技术大学，基斯勒吕辛，丹麦） 纠错

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

AI总结 本文提出基于图的软提示框架，通过图神经网络编码子图生成软提示，使LLM在更丰富的结构上下文中推理，减少缺失边的影响，提升多跳KBQA性能。

Comments 17 pages, 2 figures

Open-Linguistic Concept Unified Learning for Cross-Site Interpretable Dermatology Image Diagnosis

面向跨站点可解释皮肤病图像诊断的开放语言概念统一学习

Chengyu Wu, Junpeng Tan, Wanxiang Luo, Yaqi Wang, Yandong Wen, Yefeng Zheng

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

AI总结 针对现有概念模型跨站点泛化差、适配FVLMs成本高的问题，提出开放语言概念统一学习框架UniCon，通过共享语义空间等三项创新实现多模态可解释皮肤病诊断，获顶级准确率且具备跨站点干预能力。

Comments accepted by ACM Multimedia 2026

Evidence-Grounded Multimodal Knowledge Graph Construction for Multi-Lecture Educational Reasoning

面向多讲座教育推理的证据 grounded 多模态知识图谱构建

Sahil Al Farib, Momota Ahsana Meem, Sheikh Redwanul Islam, Md. Tanvir Raihan

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

AI总结 该研究针对讲座视频知识保留不全问题，提出基于证据的多模态知识图谱构建流程，在神经网络讲座实验中取得高覆盖率与检索准确率，贡献可审计的知识图谱构建方法。

MIDAL: A Dataset of Math Image Descriptions for Accessible Learning

MIDAL：用于无障碍学习的数学图像描述

Rebeka Popek, Vaghawan Ojha, Young Hwan You

机构 * E.K. Solutions Pvt. Ltd.（E.K.解决方案私人有限公司） 纠错

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

AI总结 该研究推出含2020张多级别数学图像的MIDAL数据集，用于训练视觉语言模型生成无障碍图像描述，还可微调语言模型提升数学推理能力，助力高等教育STEM内容无障碍性建设。

Pro$^2$Assist: Continuous Step-aware Proactive Assistance with Multi-modal Egocentric Perception for Long-horizon Procedural Tasks

Pro²Assist：面向长程流程任务的、基于多模态自我中心感知的步骤感知主动式辅助系统

Lilin Xu, Bufang Yang, Siyang Jiang, Kaiwei Liu, Kaiyuan Hou, Yuang Fan, Hongkai Chen, Zhenyu Yan, Xiaofan Jiang

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

AI总结 本研究提出Pro²Assist，一种基于多模态自我中心感知的步骤感知主动式辅助系统，通过AR眼镜感知与持续推理提升长程流程任务辅助效果，在动作理解与主动时机准确率上优于基线，获多数用户认可。

Comments To appear in IMWUT'26

StyleForge: Indoor Furniture Styling by Counterfactual Reasoning in a Hypergraph Field

StyleForge：基于超图场中反事实推理的室内家具风格生成

Lingwei Dang, Shishuo Shang, Pan Liu, Jiajia Cheng, Ziyan Qiu, Zhenhao Zhang, Yufei Zhu, Shenghui Huang, Qingxin Xiao, Yun Hao, Juntong Li, Qingyao Wu

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

AI总结 StyleForge是基于动态超图风格场的室内家具风格生成框架，通过反事实风格偏好学习解决固定布局家具的风格冲突，在3D-FRONT数据集上实现了优于基线的家具检索和场景风格一致性。

Remember-R1: Mitigating Long-Context Visual Forgetting through Reinforcement Learning

Remember-R1：通过强化学习缓解长上下文视觉遗忘

Jianmin Chen, Jiaqi Tang, Wei Wei, Xiaogang Xu, Jiafei Wu, Zhe Liu, Qianzhou Wang, Yingying Yan, Botong Geng, Yuyang Xia, Lei Zhang, Qifeng Chen

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对多模态大语言模型的长上下文视觉遗忘问题，提出强化学习框架Remember-R1，通过过程级监督优化视觉依赖与注意力，提升了多模态推理性能。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026

CoLT: Teaching Multi-Modal Models to Think with Chain of Latent Thoughts

CoLT: 教会多模态模型通过潜在思维链进行思考

Lianyu Hu, Shengqian Qin, Zeqin Liao, Qing Guo, Liang Wan, Wei Feng, Yang Liu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； NKIARI ； AAIS & VCIP, Nankai University（南开大学AAIS & VCIP） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 提出CoLT框架，用潜在思维链代替文本推理，通过前向和后向解码器监督及内部监督实现高效多模态推理，在8个基准上优于现有方法，推理时间减少10.1倍。

Comments Accepted by ECCV2026. Code is available at https://github.com/hulianyuyy/CoLT

C-MIG: Multi-view Information Gain-based Retrieval-Augmented Generation for Clinical Diagnosis Reasoning

C-MIG：基于多视角信息增益的检索增强生成用于临床诊断推理

Yuwei Miao, Gen Li, Yunsheng Zeng, Xiandong Li, Yujin Wang, Siyu Chen, Luning Wang, Yunhao Qiao, Junfeng Wang, Jianwei Lv, Bo Yuan

机构 * Baidu Inc（百度公司） 纠错

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

AI总结 提出C-MIG框架，通过多视角信息增益和多重子查询检索增强策略，解决检索增强生成中奖励信号丢失和异构推理监督问题，在临床诊断任务上取得最优性能。

Copy Less, Ground More: Overcoming Repetitive Copying in Long-Context Reasoning via Evidence-Aware Reinforcement Learning

少复制，多扎根：通过证据感知强化学习克服长上下文推理中的重复复制

Lizhe Fang, Weizhou Shen, Tianyi Tang, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 研究长上下文推理中语言模型的重复复制问题，提出GEAR奖励塑造方法，通过区分关键证据和干扰上下文来增强奖励信号，经实验验证该方法能提升模型性能，减少重复复制，凸显准确扎根证据对长上下文推理的重要性。

MemeBench: What LVLMs Miss When Interpreting Culture-Dependent Memes

MemeBench：大型视觉语言模型在解读依赖文化的梗图时所缺失的内容

Weihang Wang, Kainan Tu, Jielei Zhang, Run Yang, Boheng Sheng, Yuchen He, Yu Xie, Pengyu Chen, Peiyi Li, Huyang Sun, Longwen Gao, Zhouhui Lian

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

AI总结 研究针对LVLMs解读文化类梗图的知识缺口问题，推出诊断基准MemeBench及实体引导检索基线KAR，验证了检索手段可提升梗图解读的VIKR成功率。

Comments 17 pages, 5 figures, and 13 tables

Can LVLMs Uncover the Truth Behind Visual Illusions? An Analysis of Perceptual and Reasoning Capabilities

大型视觉语言模型（LVLMs）能否揭示视觉错觉背后的真相？感知与推理能力分析

Liangjie Zhao, Jiaqing Lyu, Kexin Tang, Zecheng Fang, Rong Yin, Yulan Hu, Da Li, Jianing Li

机构 * Adelaide University（阿德莱德大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文利用IllusionReasoning基准，以视觉错觉为诊断工具评估LVLMs，发现多款LVLMs的推理能力不及宣称水平，为其优化提供了新方向。

MultivationBench: A Benchmark for Multimodal Sequential Motivation Reasoning

MultivationBench：多模态序列动机推理基准

Kawai Chung, Chunkit Chan, Yauwai Yim, Yuxuan Liu, Haochen Shi, Weiqi Wang, Qing Zong, Tianshi Zheng, Yixuan Fu, Kai Chung Wong, Hao Liang, Yifan Gao, Xi Yang, Janet Hui-wen Hsiao, Yangqiu Song

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MultivationBench基准，基于心理学框架评估多模态序列动机推理，发现现有模型难以在序列语境中保持一致的动机推理，暴露了静态识别与动态推理的差距。

Comments 31 pages, including appendices; 6 figures and 22 tables. Code: https://github.com/HKUST-KnowComp/MultivationBench

MapTab: A Diagnostic Benchmark for Long-Horizon Multi-Criteria Multimodal Reasoning on Heterogeneous Topological Graphs

MapTab: MLLMs 是否已准备好在异构图中进行多标准路线规划？

Ziqiao Shang, Ling-Yue Ge, Zian Xu, Zi-Jian Cheng, Shi-Yu Tian, Zhenyu Huang, Wenbo Fu, Weiming Wu, Yang Chen, Xiangwen Zhang, Yulan Hu, Bin Liu, Lan-Zhe Guo

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） ； School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University（西南交通大学计算机与人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出MapTab基准测试，用于评估多模态大语言模型在多标准路线规划任务中的综合推理能力，发现当前模型在多模态推理方面存在显著挑战。

POINTS-Seeker: An Open Recipe for Multimodal Search Agents with Visual Memory Management

POINTS-Seeker：从零开始训练多模态代理搜索模型

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

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； CMIC, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学CMIC） ； WeChat AI, Tencent（腾讯WeChat AI） 纠错

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

AI总结 本文提出POINTS-Seeker模型，通过引入代理播种机制和V-Fold压缩方案，解决长周期交互中的证据检索问题，并在六个基准测试中超越现有模型。

Bridging the Gap in Ophthalmic AI: MM-Retinal-Reason Dataset and OphthaReason Model toward Dynamic Multimodal Reasoning

缩小眼科人工智能的差距：MM-Retinal-Reason数据集与OphthaReason模型用于动态多模态推理

Ruiqi Wu, Yuang Yao, Tengfei Ma, Chenran Zhang, Na Su, Tao Zhou, Geng Chen, Wen Fan, Yi Zhou

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Department of Ophthalmology, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University（南京医科大学第一附属医院眼科学系） ； School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有眼科AI仅聚焦基础推理的问题，构建首个眼科多模态数据集MM-Retinal-Reason，并提出带UADT方法的OphthaReason模型，实现眼科多模态推理性能的显著提升。

OmniAD: Detect and Understand Industrial Anomaly via Multimodal Reasoning

OmniAD：基于多模态推理的工业异常检测与理解

Shifang Zhao, Yiheng Lin, Lu Han, Yao Zhao, Yunchao Wei

机构 * Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University（北京交通大学信息科学学院） ； Visual Intelligence + X International Joint Laboratory of the Ministry of Education（教育部视觉智能+X国际合作实验室） ； Key Laboratory of Noise and Vibration Research, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 OmniAD是融合视觉与文本推理的多模态框架，以Text-as-Mask Encoding等技术实现工业异常检测与理解，在MMAD基准性能超Qwen2.5-VL-7B等模型，代码与模型将公开。

Evaluating Multi-Turn Multimodal Diagnostic Reasoning on Challenging Real-World Clinical Cases

评估具有挑战性的真实世界临床病例中的多轮多模态诊断推理

Rui Yang, Weihao Xuan, Yi Lin, Zhuhan Bao, Jonathan Chong Kai Liew, Matthew Yu Heng Wong, Nicolás Lescano, Nikita R. Paripati, Emily Ling-Lin Pai, Jiarui Liu, Heli Qi, Heng-Jui Chang, Benny Kai Guo Loo, Huitao Li, Kunyu Yu, Yufan Wang, Chuan Hong, Shijian Lu, Douglas Teodoro, Naoto Yokoya, Ross Koppel, Mona Diab, Hua Xu, David W. Bates, Nan Liu, Yifan Peng

机构 * Center for Biomedical Data Science, Duke-NUS Medical School（生物医学数据科学中心，杜克 - 新加坡国立大学医学院） ； Duke-NUS AI + Medical Sciences Initiative, Duke-NUS Medical School（杜克 - 新加坡国立大学人工智能与医学科学计划，杜克 - 新加坡国立大学医学院） ； Department of Population Health Sciences, Weill Cornell Medicine（人口健康科学系，威尔康奈尔医学院） ； System Engineering, College of Engineering, Cornell University（系统工程，康奈尔大学工程学院） ； Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo（前沿科学研究生院，东京大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（理化学研究所先进智能项目中心） ； Department of Biostatistics and Bioinformatics, Duke University（生物统计学与生物信息学系，杜克大学） ； Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚大学） ； School of Clinical Medicine, University of Cambridge（临床医学学院，剑桥大学） ； Hospital of the University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学医院） ； Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP)（费城儿童医院） ； Department of Anatomic Pathology and Laboratory Medicine, Hospital of the University of Pennsylvania（解剖病理学与检验医学系，宾夕法尼亚大学医院） ； Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of California, San Francisco（病理学与检验医学系，加州大学旧金山分校） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（语言技术研究所，卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有多模态大语言模型评估难以捕捉现实临床诊断复杂性的问题，开发ClinMM-Bench基准，用两级框架评估15个模型，发现专有模型诊断准确性最高，但各模型完全正确诊断比例有限，当前模型诊断推理有局限并明确了失败模式。

Towards Faithful Sentimental Image Captioning via Evidence-Aware Multi-Agent Reasoning

通过证据感知多智能体推理实现忠实的情感图像字幕生成

Tiecheng Cai, Zexian Yang, Chao Chen, Shanshan Lin, Xiangwen Liao

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

AI总结 研究情感图像字幕生成中平衡情感表达与视觉保真度的问题，提出SEA-Cap系统，通过情感证据挖掘器提取线索，利用多智能体协作工作流程，依视觉证据审核完善字幕，有效减轻幻觉并达最优性能。

ProcAgent: An Agentic Framework for Procedural Task Guidance on Edge with Human-in-the-Loop

ProcAgent：一种用于边缘端人机协作的过程性任务指导的智能体框架

Azizul Zahid, Subrata Biswas, Bashima Islam, Sai Swaminathan

机构 * University of Tennessee Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校） ； Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 研究针对家具组装等过程性任务，提出ProcAgent框架，利用提议与验证架构，结合多种技术，在边缘设备上实现实时自适应指导，经多维度评估及用户研究，证明能在不牺牲可用性的情况下于边缘硬件达成自适应过程性辅助。

StanceFlip: A Comprehensive Multi-Dimensional Benchmark for Multimodal Conversational Stance Flipping Forecasting

StanceFlip：用于多模态对话立场翻转预测的综合多维基准测试

Heyan Chai, Xin Li, Wenjie Wang, Jianyang Qin, Chaoyang Li, Lu Wang, Hao Chen, Qing Liao

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件学院） ； Harbin Institute of Technology Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； City University of Macau（澳门城市大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有对话立场检测基准测试的局限，提出StanceFlip基准测试及ConStaFF框架，含多模态立场六元组提取和动态立场翻转归因两个新子任务，基于大语言模型实现端到端立场推理，实验显示该方法性能领先。

Comments 17pages, 8 figures