视觉大模型 / VLM

Gaze-to-text Generation: Beyond Categorical Decoding of Human Attention

凝视到文本生成：超越人类注意力的分类解码

Sounak Mondal, Dimitris Samaras, Gregory Zelinsky, Minh Hoai

机构 * Stony Brook University（纽约州立大学石溪分校） ； Australian Institute for Machine Learning（澳大利亚机器学习研究所） ； Adelaide University（阿德莱德大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出将凝视解码为自然语言描述人类目标的新问题，构建Gazette框架，基于多模态大语言模型，利用新颖策略合成出声思考转录本并指令调优，使其在多任务凝视解码中达最优性能，能推断多样场景下人类目标意图。

Comments To appear in European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

Offline-Online Curriculum RL for Multimodal Reasoning

用于多模态推理的离线-在线课程强化学习

Wendi Deng, Hang Du, Guoshun Nan, Haokun Tian, Jiaqi Yu, Xinlei Cao, Jaile Li, Jingfeng Chen, Ling Deng, Ting Li, Hao Yang, Jun Liu, Xudong Jiang, Sicong Leng

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； BUPT Shenzhen Institute（北京邮电大学深圳研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； China Telecom Corporation Limited Sichuan Branch（中国电信股份有限公司四川分公司） ； Changsha University of Science & Technology（长沙理工大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态推理中模型中间步骤有缺陷的问题，提出$O^2$-CritiCuRL框架，通过离线多步展开分析和在线渐进式强化学习策略，区分关键与冗余步骤，提升模型性能及训练和推理效率。

Reason Popper-ly: Patching In-Context Reasoning with Inductive Logic Programming

合理地运用波普尔方法：用归纳逻辑编程修补上下文推理

Zirong Chen, Meiyi Ma

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） 纠错

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

AI总结 研究针对思维链提示中间步骤逻辑不合理问题，提出Reason Popper-ly框架，用归纳逻辑编程学习规则作在线验证器校正步骤，在CLUTRR基准测试中提升了模型准确率，还产生细粒度错误分类法，优于完全外部符号管道。

Comments Accepted at the 20th Conference on Neurosymbolic Learning and Reasoning

Child-Oriented AIGC Video Risk Reviewing: A Benchmark and Knowledge-Supported Iterative Reasoning Framework

面向儿童的AIGC视频风险审查：一个基准和知识支持的迭代推理框架

Lewen Mi, Manyi Li, Yuling Sun, Yufan Zhang, Yuxin Shi, Yulong Bian, Xiangxian Li, Juan Liu

机构 * Shandong University（山东大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

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

AI总结 研究面向儿童的AIGC视频审查问题，构建CAVSR基准和分层风险分类法，提出结合多智能体协作与知识经验的QVRS-E框架，实验证明该方法能增强儿童相关风险审查，产生更可靠报告。

StAR: Segment Anything Reasoner

StAR：分段任何推理器

Seokju Yun, Dongheon Lee, Noori Bae, Jaesung Jun, Chanseul Cho, Youngmin Ro

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

AI总结 本文提出StAR框架，通过多角度优化提升分割性能，并首次引入并行测试时间扩展，构建ReasonSeg-X数据集以评估高级方法。

Comments ECCV 2026 / Code: https://github.com/ysj9909/StAR

Securing Multimodal AI through Internal Information Decomposition

通过内部信息分解保护多模态人工智能

Jehyeok Yeon, Hyeonjeong Ha, Qiusi Zhan, Heng Ji

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

AI总结 研究多模态大语言模型的攻击问题，提出FlowGuard框架，通过监测内部多模态一致性检测有害输入，受部分信息分解启发得出FlowVectors量化相关指标，有效降低攻击成功率且减少效用损失和延迟，为多模态推理提供有效防御。

Comments Accepted as Spotlight Paper at ICML 2026

Differentiable Logic Programming to Mitigate Reasoning Shortcuts in Neurosymbolic Systems

用于减轻神经符号系统中推理捷径的可微逻辑编程

Akihiro Takemura, Katsumi Inoue

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

AI总结 研究神经符号系统易出现的推理捷径问题，提出基于矩阵的可微逻辑编程方法，通过统一编码规则和约束、连接模糊逻辑t-范数等减轻两种捷径类型，实验表明该方法能显著减少捷径，架构选择对减轻捷径起关键作用。

Comments In Proceedings ICLP 2026, arXiv:2607.17707

Journal ref EPTCS 450, 2026, pp. 29-51

ViSTR-Bench: Can MLLMs Reason from Continuous Visual Cues in Dynamic Scenes?

ViSTR-Bench：多模态大语言模型能否从动态场景中的连续视觉线索进行推理？

Han Li, Si Liu, Zehao Huang, Dongxin Lyu, Longfei Xu, Jiahui Fu, Daxin Tian, Yuliang Xiu, Naiyan Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城） ； School of Engineering, Westlake University（西湖大学工学院） ； School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 研究聚焦多模态大语言模型在动态场景中从连续视觉线索推理的能力，提出ViSTR-Bench评估套件，基于相关原则建立四维评估，含15个子任务和1340个问答对，经评估发现当前模型在复杂时空推理上有瓶颈，远不及人类。

Comments 37 pages, 37 figures

WaveformQA: Benchmarking LLM Temporal Reasoning on Digital Waveforms

WaveformQA：对数字波形上的大语言模型时间推理进行基准测试

Yichuan Liu, Daniel Cummings, Nick Vadlamudi

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

AI总结 研究大语言模型对数字波形的时间推理能力，提出开源问答基准WaveformQA，含360个不同难度问题，波形由开源设计生成。评估发现模型在简单查询有准确率，但复杂问题上因窗口限制等性能下降，JSON表示可提高准确率，框架支持扩展实验。

Comments 10 pages; abridged version published in IEEE International Conference on LLM-Aided Design (ICLAD), 2026

Vision-Language-Policy Model for Dynamic Robot Task Planning

用于动态机器人任务规划的视觉-语言-策略模型

Jin Wang, Kim Tien Ly, Jacques Cloete, Jin Jin, Nikos Tsagarakis, Ioannis Havoutis

机构 * Dynamic Robot Systems Group, Oxford Robotics Institute, University of Oxford（牛津大学机器人研究所动态机器人系统组） ； Humanoids and Human-Centered Mechatronics (HHCM), Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究所人形与以人为中心的机电系统） 纠错

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

AI总结 针对机器人在非结构化环境中自然语言命令与自主执行衔接难题，提出基于视觉-语言模型的VLP框架，能解释指令、整合推理生成行为策略，还可动态调整策略，实验证明其有强大规划自主性和跨实体泛化能力。

ChronoStitch: Training-Free Composition of Visual KV Memories for Long-Horizon Temporal Reasoning

ChronoStitch：用于长时程时间推理的视觉键值记忆的免训练组合

Santiram Tiwari, Nishant Sinha, Kunal Kislay

机构 * KGraph AI Solutions Pvt. Ltd.（KGraph人工智能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 针对长视频问答中视觉KV记忆组合问题，ChronoStitch提出免训练方法，先将键值重基于全局坐标系，解决几何不一致问题，再处理残余内容差距，通过选择性重新计算部分视觉令牌，提升事件排序准确性且运行速度更快。

Comments 6 pages, 4 tables

MeetingToM: Evaluating Multimodal LLMs on Theory-of-Mind Reasoning in Multi-Party Meetings

MeetingToM：在多方会议中对具有心理理论推理能力的多模态大语言模型进行评估

Ziyi Wang, Yuhang Wu, Dongxu Piao, Xingyu Liu, Tianhui Zhou, Miao Liu

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Department of Biostatistics and Bioinformatics, Duke University（杜克大学生物统计学与生物信息学系） 纠错

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

AI总结 研究多方会议中多模态大语言模型的心理理论推理，引入MeetingToM基准，分层评估不同粒度社会行为推理，提供评估协议并分析模型，揭示其在整合线索、推断态度及区分共识方面的局限，为推进多模态模型的会议心理理论推理提供试验台。

PertReason: A Knowledge-Grounded Benchmark and Framework for Cell-State-Conditioned Mechanistic Reasoning of Perturbation Effects

PertReason：用于细胞状态条件下扰动效应机制推理的知识基础基准和框架

Dongkwan Kim, Yiming Gao, Yining Yang, Yang Shen

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对科学领域机器学习评估难题，引入PertReason基准和框架套件，通过PertReasonQA测试模型，结合多数据与知识图谱，发现现有模型预测与推理差距，提出PertReasonLM，为科学系统中忠实推理失败提供诊断框架。

Comments Preprint; 31 pages; Dongkwan Kim and Yiming Gao contributed equally to this work

ConsiSpace: Learning Geometric Consistency Matters for Video Spatial Reasoning

ConsiSpace：学习几何一致性对视频空间推理很重要

Ting Huang, Zhenyu Zhang, Wenyuan Huang, Jian Yang, Hao Tang

机构 * School of Intelligent Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 针对视频空间推理中现有模型难以聚合一致空间证据的问题，提出ConsiSpace框架，通过构建几何一致内存及采用统一一致性自监督强化学习，在三个空间推理基准测试上取得成绩提升，平均得分比最强基线高12.6分。

Comments ECCV 2026

Pailitao-MMSearch: Building Native E-Commerce Multimodal Search Foundation

派利淘-多模态搜索：构建原生电子商务多模态搜索基础

Xiaohan Ye, Xu Chen, Zihan Gong, Jian Ding, Lianyu Du, Baicheng Chen, Yunmeng Shu, Jingqian Zhao, Zhixiang Zhao, Shuaiqi Jia, Chong Ma, Shuwen Xiao, Xiangheng Kong, Yuan Gao, Jun Song, Jinsong Lan, Xiaoyong Zhu, Bo Zheng

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝及天猫集团） 纠错

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

AI总结 针对电子商务多模态搜索问题，提出派利淘-多模态搜索基础模型，通过混合语义ID、两阶段持续预训练策略和混合推理后训练管道，在淘宝派利淘平台实现显著改进，提升了商品交易总额和交易量。

Comments Technical Report: Pailitao-MMSearch

LenGuard-GPC: Length Guarding with Guided-Prompt Consistency for Spatial Reasoning Reinforce Learning

LenGuard-GPC：用于空间推理强化学习的带引导提示一致性的长度保护

Xingjian Tao, Yiwei Wang, Yujun Cai, Jing Tang

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

AI总结 针对多视图空间推理中思维链推理冗长不准确及标准GRPO奖励问题，提出LenGuard-GPC框架，通过比较标准与引导提示下预测分布得KL散度作奖励信号，并引入阶段长度奖励，提升了准确率且缩短了平均响应长度。

FUSAR-R1: A Large-Scale Reasoning Model for Intelligent Interpretation of SAR Images

FUSAR-R1：一种用于合成孔径雷达图像智能解释的大规模推理模型

Yi Yang, Xiaokun Zhang, Yuxuan Li, Ruyi Zhang, Xinpeng Zhou, Haipeng Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (MoE)（电磁波信息科学教育部重点实验室） 纠错

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

AI总结 针对SAR图像智能解释问题，提出FUSAR-R1模型。通过模拟专家解释构建思维链推理数据指导指令学习，赋予基本推理能力，再用强化学习策略优化输出。该模型在多种SAR解释任务中表现优于现有模型。

Art Beyond Semantics: Sheaf-Informed Contrastive Learning for Multi-Relational Representations

超越语义的艺术：用于多关系表示的层状信息对比学习

Ludovica Schaerf, Antonio Purificato, Piera Riccio, Fabrizio Silvestri, Noa Garcia

机构 * University of Zurich（苏黎世大学） ； Max Planck Institute Bibliotheca Hertziana（马克斯·普朗克赫兹iana图书馆研究所） ； Sapienza University of Rome（罗马第一大学） ； Amazon（亚马逊） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； The University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对视觉语言模型丢失艺术作品多关系结构的问题，引入受层理论启发的CANVAS框架，通过多嵌入和对比损失学习关系感知多模态表示，在新基准测试中表现优于基线，证明多关系对齐在艺术理解中兼具理论与实践价值。

Comments Accepted to ECCV 2026

TSRouter: Dynamic Modality-Model Selection for Time Series Reasoning

TSRouter：用于时间序列推理的动态模态-模型选择

Fangxu Yu, Tao Feng, Dehai Min, Lu Cheng, Ge Liu, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； MBZUAI（Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence） 纠错

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

AI总结 研究针对时间序列推理中不同模型能力互补及特性差异问题，提出基于图的TSRouter动态路由框架，通过构建异构图并将路由设为候选评分问题来选择最优模态-模型对，在多任务评估中性能显著提升，还具备零样本泛化等优势。

Comments Accepted to COLM 2026

DECIS: Dual-Evidence Corrective Verification for Interpretable Strabismus Diagnostic Decision-Making

MAGIS：基于证据的多智能体推理用于可解释的斜视临床决策

Xikai Tang, Yifan Wang, Jiafan Zhuang, Li Luo, Jinming Guo, Xiaoling Xie, Jiacheng Liu, Peiwei Wei, Lihao Zhong, Xiaoli Kang, Jie Cen, Guangqiang Yin, Kunliang Qiu, Ce Zheng, Zhun Fan

机构 * School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； Shenzhen Institute for Advanced Study, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学深圳高等研究院） ； Joint Shantou International Eye Center of Shantou University and The Chinese University of Hong Kong（汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心） ； School of Artificial Intelligence, Guangzhou City Polytechnic（广州城市职业学院人工智能学院） ； Medical College, Shantou University（汕头大学医学院） ； College of Engineering, Shantou University（汕头大学工学院） ； Department of Ophthalmology, Xinhua Hospital Affiliated to Shanghai Jiaotong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属新华医院眼科） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 提出MAGIS框架，通过多智能体协作、双重证据约束上下文和基于证据的纠正验证机制，将斜视诊断从黑箱生成转变为结构化推理，在细粒度斜视基准上将加权F1分数从72.0%提升至91.3%，并显著提高诊断报告的临床可靠性。

CARV: A Diagnostic Benchmark for Compositional Analogical Reasoning in Multimodal LLMs

CARV：多模态大语言模型中组合类比推理的诊断基准

Yongkang Du, Xiaohan Zou, Minhao Cheng, Lu Lin

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 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CARV任务及5500样本数据集，评估多模态大语言模型在组合类比推理中的能力，发现Gemini-2.5 Pro准确率仅为40.4%，远低于人类水平，揭示模型在规则提取与组合变换上的局限。

VL-Nav: Neuro-Symbolic Reasoning-based Vision-Language Navigation

VL-Nav: 一种基于神经符号的方法用于基于推理的视觉语言导航

Yi Du, Taimeng Fu, Zhipeng Zhao, Shaoshu Su, Zitong Zhan, Qiwei Du, Zhuoqun Chen, Bowen Li, Chen Wang

机构 * Spatial AI & Robotics Lab, University at Buffalo, USA（美国布法罗大学空间人工智能与机器人实验室） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University, USA（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出VL-Nav，一种结合神经推理与符号引导的视觉语言导航系统，通过任务规划和探索系统提升机器人在复杂环境中的导航能力，实验证明其在室内和室外场景中均取得较高成功率。

Journal ref IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2026

MMR-V: What's Left Unsaid? A Benchmark for Multimodal Deep Reasoning in Videos

MMR-V：未言明的是什么？视频中多模态深度推理的基准测试

Kejian Zhu, Zhuoran Jin, Hongbang Yuan, Jiachun Li, Shangqing Tu, Pengfei Cao, Yubo Chen, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（认知与决策智能复杂系统重点实验室，自动化研究所，中国科学院，北京，中国） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对视频多模态推理挑战，提出MMR-V基准测试，具有长程多帧推理等特点。该基准测试含317个视频和1257个任务，实验发现当前模型多模态推理困难，最佳模型准确率低，现有增强策略收益有限，旨在推动多模态推理能力研究。

Comments Accepted at ICLR 2026. Camera-ready version

Audio-Visual Flamingo: Open Audio-Visual Intelligence for Long and Complex Videos

视听火烈鸟：用于长而复杂视频的开放视听智能

Sreyan Ghosh, Arushi Goel, Kaousheik Jayakumar, Lasha Koroshinadze, Nishit Anand, Siddharth Gururani, Hanrong Ye, Pritam Biswas, Yuanhang Su, Ehsan Hosseini-Asl, Sang-gil Lee, Zhifeng Kong, Jaehyeon Kim, Sungwon Kim, S Sakshi, Ramani Duraiswami, Dinesh Manocha, Andrew Tao, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Ming-Yu Liu, Wei Ping

机构 * NVIDIA, USA（美国NVIDIA公司） ； University of Maryland, USA（美国马里兰大学） 纠错

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

AI总结 研究提出视听火烈鸟，用于长复杂视频的联合理解与推理。贡献包括构建大规模视频集、设计三阶段课程及推理框架。实验显示其在多基准测试中表现优异，超越同类开放模型，在长复杂视听理解推理任务中竞争力强，有现实应用价值和泛化能力。

Comments Project Page: https://avflamingo.pages.dev/

Vision-Language Assistant for Emotional Reactions to Risky Driving

用于对危险驾驶产生情感反应的视觉语言助手

Harine Choi, Eun Hak Lee, Zhengzhong Tu

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

AI总结 研究针对现有自动驾驶视觉语言模型忽视情感维度与用户体验的问题，提出KYA系统。它由视觉模块（用YOLOv8变体检测危险行为并提取指标生成日志）和语言模块（依情感基调设置生成回应）组成，经实验评估表现良好，为车载人工智能带来新范式。

Comments Transportation Research Record. Advance online publication (2026)

IMBench: A Benchmark for Intuitive Robotic Manipulation

IMBench：直观机器人操作的基准测试

Anurag Maurya, Sukhvansh Jain, Prajwal Avhad, Gautham Balachandran, Ziyi Zhou, Atharva Kshirsagar, Satyam Singh, Bowen Li. Rishabh Mukund, Ritul Singh, Jatin Vira, Suvonil Chatterjee, Devesh K. Jha

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

AI总结 IMBench旨在评估直观机器人操作这一综合能力，其任务含物理结构推断与动作序列生成。通过35个任务等进行实验，发现视觉语言模型和视觉 - 语言 - 动作模型的不足，为评估和发展物理智能提供基准。

Comments Accepted to SemRob Workshop, RSS 2026. Project Website: https://imbench.org/

AEGIS: Assay-Aware Protocol Validation and Runtime Monitoring for Open-Source Liquid Handling Robots

AEGIS：用于开源液体处理机器人的检测感知协议验证和运行时监测

Priyanka V. Setty, Arvind Ramanathan, Ian Foster, Rick Stevens

机构 * Data Science and Learning Division, Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室数据科学与学习部） ； Department of Computer Science, University of Chicago（芝加哥大学计算机科学系） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究开源液体处理机器人运行问题，提出AEGIS两层防护系统。一层结合检测规则库与大语言模型验证协议，二层用主成分分析模型监测运行轨迹，经实验验证有效，统一了检测感知验证与视觉监测，且开源。

Beyond a Joke: Multi-Angle Reasoning for Detecting and Explaining Harmful Humor in Memes

超越玩笑：用于检测和解释表情包中有害幽默的多角度推理

Shanhong Liu, Pai Chet Ng, De Wen Soh, Malika Meghjani, Konstantinos N. Plataniotis

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

AI总结 研究如何检测和解释表情包中有害幽默，提出MAR-12框架，利用视觉语言模型，从十二个角度解读表情包，经注意力机制和原型分类器预测，在多数据集上准确率超现有方法，且能给出有说服力的解释。

Comments Accepted for Publication at AAAI-ICWSM 2027

OmniFood-Bench: Evaluating VLMs for Nutrient Reasoning and Personalized Health Advice

OmniFood-Bench：评估用于营养推理和个性化健康建议的视觉语言模型

Qian Jiang, Zhecheng Shi, Jingpu Yang, Zirui Song, Miao Fang

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

AI总结 介绍OmniFood-Bench基准评估用于营养推理和个性化健康建议的VLMs，基于MM-Food-100K数据集，评估其三种能力，实验发现模型在菜品命名与质量估计等方面存在“语义-物理差距”，为公共卫生自主智能体建立可信度标准。

VCG-Bench: Towards A Unified Visual-Centric Benchmark for Structured Generation and Editing

VCG-Bench：迈向统一的视觉导向基准，用于结构化生成与编辑

Xiaoyan Su, Peijie Dong, Zhenheng Tang, Song Tang, Yuyao Zhai, Kaitao Lin, Liang Chen, Gai Yuhang, Yuyu Luo, Qiang Wang, Xiaowen Chu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (GuangZhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VCG-Bench，一个统一的视觉导向mxGraph任务基准，通过符号逻辑和XML实现精确的图表生成与编辑，解决现有方法在结构化任务中的局限性。

Comments Accepted by ICML2026, 37 pages, 10 figures