arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

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 4536 信号源:cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. 视觉推理 4536 篇

2605.23939 2026-05-26 cs.AI cs.LG 62%

DRIVE: Modeling Skills at the Reasoning and Interaction Levels for Web Agents under Continual Learning

DRIVE:在持续学习下为Web代理建模推理与交互层面的技能

Xirui Liu, Sihang Zhou, Yanning Hou, Rong Zhou, Haoyuan Chen, Maolin He, Siwei Wang, Hao Chen, Jian Huang

机构 * College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology(智能科学与技术学院,国防科技大学) College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology(计算机科学与技术学院,国防科技大学)

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

AI总结 提出DRIVE框架,通过将历史经验分离为自然语言推理技能和程序化交互技能,并采用场景感知协调机制,解决Web代理在持续学习中推理与交互知识纠缠的问题,在WebArena上平均任务成功率提升7.3个百分点。

Comments 35 pages, 5 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.23771 2026-05-25 cs.CV cs.AI cs.MA 62%

PhotoFlow: Agentic 3D Virtual Photography Missions

PhotoFlow: 智能体式3D虚拟摄影任务

Jiarui Guo, Haojia Wei, Yiming Zhang, Yifei Liu, Yuning Gong, Hongjie Zhang, Xue Yang, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Northeastern University(东北大学) University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校) Cornell University(康奈尔大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Sichuan University(四川大学)

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

AI总结 提出PhotoFlow智能体框架,通过导演-评审-反思闭环搜索机制,在任意Blender场景中根据语言指令自动完成虚拟摄影,并引入VPhotoBench基准,实验表明其在外观质量对齐和成功率上优于现有方法。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.22570 2026-05-22 cs.CV cs.AI 62%

VGenST-Bench: A Benchmark for Spatio-Temporal Reasoning via Active Video Synthesis

VGenST-Bench: 一个通过主动视频合成进行时空推理的基准

Jinho Park, Youbin Kim, Hogun Park, Eunbyung Park

机构 * Department of Artificial Intelligence, Sungkyunkwan University(全北大学人工智能系) Department of Artificial Intelligence, Yonsei University(延世大学人工智能系)

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

AI总结 本文提出VGenST-Bench,一个通过生成模型主动合成多样化评估场景的视频基准,旨在评估多模态大语言模型的时空推理能力,通过引入多代理流程和3x2x2视频分类体系,实现对细粒度时空理解的精准诊断。

Comments 82 pages, 91 figures (7 in main paper, 84 in appendix). Project page: https://zinosii.github.io/VGenST-Bench/

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.22138 2026-05-22 cs.AI cs.CL cs.LG cs.RO 62%

Efficient Agentic Reasoning Through Self-Regulated Simulative Planning

通过自我调节模拟规划实现高效的代理推理

Mingkai Deng, Jinyu Hou, Lara Sá Neves, Varad Pimpalkhute, Taylor W. Killian, Zhengzhong Liu, Eric P. Xing

机构 * Institute of Foundation Models (IFM)(基础模型研究所) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

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

AI总结 本文提出通过分解决策过程为三个系统:模拟推理、自我调节和反应执行,来提升代理推理的效率,并展示了SR$^2$AM模型在不同任务中的表现。

Comments Code and model artifacts are available at https://github.com/sailing-lab/sr2am

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2604.20665 2026-05-22 cs.CV cs.AI 62%

The Expense of Seeing: Attaining Trustworthy Multimodal Reasoning Within the Monolithic Paradigm

视见之代价:在单体范式内实现可信的多模态推理

Karan Goyal

机构 * IIIT Delhi, India(德里印度理工学院)

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

AI总结 本文提出了一种新的多模态评估方法,通过信息论视角揭示了多模态推理中的视见代价问题,提出了三个新指标并提出了语义充分性准则,挑战了传统多模态评估方法。

Comments Addresses practical viability of Vlabel construction. Writing is grounded. Acknowledgement is duly added

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2507.23773 2026-05-22 cs.AI cs.CL cs.LG cs.RO 62%

General Agentic Planning Through Simulative Reasoning with World Models

通过世界模型的模拟推理实现通用代理规划

Mingkai Deng, Jinyu Hou, Zhiting Hu, Eric Xing

机构 * Institute of Foundation Models (IFM)(基础模型研究所) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) UC San Diego(南加州大学)

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

AI总结 本文提出通过模拟推理实现通用代理规划,利用世界模型进行未来状态预测,提升决策能力,通过SiRA架构在不同任务中取得更高任务完成率。

Comments Winner of Berkeley LLM Agents Hackathon (Fundamentals Track); code available at https://github.com/sailing-lab/sira

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.22013 2026-05-22 cs.CV cs.GR cs.LG 62%

PointLLM-R: Enhancing 3D Point Cloud Reasoning via Chain-of-Thought

PointLLM-R: 通过链式推理增强3D点云推理

Chaoqi Chen, Qile Xu, Wenjun Zhou, Hui Huang

机构 * Visual Computing Research Center (VCC), College of Computer Science(视觉计算研究中心(VCC),计算机科学学院) Software Engineering (CSSE) Shenzhen University China(软件工程(CSSE)深圳大学中国) VCC, CSSE Shenzhen University China(VCC,CSSE 深圳大学中国) Shenzhen University(深圳大学)

专题命中 视觉推理 :MLLM(abstract_cn);分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出了一种数据驱动的框架,用于构建大规模链式推理监督,以改进3D点云理解。通过两阶段流程优化点文本指令数据,并合成高质量推理路径,构建了包含55K样本的PoCoTI数据集,训练PointLLM-R实现3D多模态语言模型的推理能力,实验表明其在生成3D分类和描述任务中达到最先进的性能。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.20277 2026-05-21 cs.CV cs.AI 62%

Regulating Anatomy-Aware Rewards via Trajectory-Integral Feedback for Volumetric Computed Tomography Analysis

通过轨迹积分反馈调节解剖感知奖励用于体积计算断层扫描分析

Tianwei Lin, Zhongwei Qiu, Jie Cao, Jiang Liu, Wenjie Yan, Bo Zhang, Yu Zhong, Wenqiao Zhang, Yingda Xia, Ling Zhang

机构 * Zhejiang University(浙江大学) DAMO Academy, Alibaba Group(阿里集团达摩院) Hupan Lab(虎扑实验室) University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学)

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

AI总结 本文提出了一种新的框架,通过轨迹积分反馈GRPO(TIF-GRPO)来改进医疗视觉语言模型在三维CT分析中的性能,通过引入临床异常基准评估子系统(CABS)来解决优化目标与临床严谨性之间的不匹配问题,提升异常检测和临床准确性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.20194 2026-05-21 cs.CL cs.AI cs.LG 62%

Parallel LLM Reasoning for Bias-Resilient, Robust Conceptual Abstraction

并行大语言模型推理用于偏见鲁棒、稳健的概念抽象

Aisvarya Adeseye, Jouni Isoaho, Adeyemi Adeseye

机构 * University of Turku, Turku, Finland(图尔库大学,芬兰图尔库) Brilloconnetz Partners avoin yhtiö, Turku, Finland(Brilloconnetz Partners 公司,芬兰图尔库)

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

AI总结 本文提出了一种结合并行分块处理与证据锚定整合的结构化框架,旨在减少长文档分析中的偏见、遗漏误差和过度泛化问题,通过并行处理和证据锚定提高文本分析的可靠性和可扩展性。

Comments Accepted to be Published in 12th Intelligent Systems Conference 2026, 3-4 September 2026 in Amsterdam, The Netherlands

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.19634 2026-05-20 cs.CV cs.AI 62%

P2DNav: Panorama-to-Downview Reasoning for Zero-shot Vision-and-Language Navigation

P2DNav: 全景到俯视视角的零样本视觉-语言导航

Kai Sheng, Liuyi Wang, Haojie Dai, Jinlong Li, Yongrui Qin, Zongtao He, Chengju Liu, Qijun Chen

机构 * Department of Control Science and Engineering, Tongji University(控制科学与工程系,同济大学)

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

AI总结 本文提出P2DNav框架,通过全景到俯视视角的分解、滑动窗口对话记忆和反思重新定位机制,解决零样本视觉-语言导航中的方向推理与局部定位问题,实验表明其在R2R-CE基准上性能优异。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.19559 2026-05-20 cs.CV cs.AI 62%

EgoCoT-Bench: Benchmarking Grounded and Verifiable Operation-Centric Chain of Thought Reasoning for MLLMs

EgoCoT-Bench: 用于MLLMs的 grounded 和可验证的 operation-centric 思维链推理基准测试

Yang Dai, Dian Jiao, Tianwei Lin, Wenqiao Zhang

机构 * Zhejiang University(浙江大学)

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

AI总结 本文提出EgoCoT-Bench,一个用于评估MLLMs在第一人称视角下细粒度操作中心推理能力的基准测试,包含3172个可验证的问答对,涵盖感知、预见和高层次推理等任务,旨在解决现有基准测试在细粒度推理和证据验证方面的不足。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.19538 2026-05-20 cs.CV cs.AI 62%

CaptchaMind: Training CAPTCHA Solvers via Reinforcement Learning with Explicit Reasoning Supervision

CaptchaMind: 通过强化学习与显式推理监督训练CAPTCHA求解器

Pengcheng Wang, Haoxiang Liu, Yang Dai, Xiangxiang Zeng, Guanhua Chen, Baotian Hu, Longyue Wang, Weihua Luo

机构 * Alibaba Group(阿里巴巴集团) Southern University of Science and Technology(南方科技大学) Harbin Institute of Technology (Shenzhen)(哈尔滨工业大学(深圳))

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

AI总结 本文提出CaptchaMind,一种基于强化学习的CAPTCHA求解器,通过显式推理监督训练,实现了82.9%的平均成功率,显著优于现有方法。

Comments 17 pages, 12 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2509.22258 2026-05-20 cs.CV cs.AI 62%

Beyond Classification Accuracy: Neural-MedBench and the Need for Deeper Reasoning Benchmarks

超越分类准确度:Neural-MedBench与更深层次推理基准的需求

Miao Jing, Mengting Jia, Junling Lin, Zhongxia Shen, Huan Gao, Mingkun Xu, Shangyang Li

机构 * School of Physics Science and Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学物理科学与技术学院) Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology(广东智能科学技术研究院) Beijing Chaoyang Hospital, Capital Medical University(北京朝阳医院) Sleep Medical Center, Huzhou Third Municipal Hospital, Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University(湖州第三人民医院睡眠医学中心,温州医科大学附属医院) University of Macau(澳门大学) Renyixun Health Technology Co., Ltd(仁颐讯健康科技有限公司) Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking University(北京大学交叉学科研究院)

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

AI总结 本文提出Neural-MedBench,一个专门用于测试多模态神经病学推理能力的基准,揭示现有医疗数据集过于强调分类准确度的问题,并通过系统评估发现模型推理失败而非感知误差主导性能下降,强调需要兼顾广度与深度的评估框架。

Comments 23 pages, 12 figures

Journal ref ICLR'2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.18209 2026-05-19 cs.CV cs.AI 62%

SPATIOROUTE: Dynamic Prompt Routing for Zero-Shot Spatial Reasoning

SPATIOROUTE: 动态提示路由用于零样本空间推理

Pawat Chunhachatrachai, Gueter Josmy Faure, Hung-Ting Su, Winston H. Hsu

机构 * National Taiwan University(台湾国立大学) Delta Robotics Innovation Center(Delta机器人创新中心)

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

AI总结 本文提出SpatioRoute,一种动态提示生成方法,通过语义定制的提示模板路由问题,无需额外训练或3D传感器输入,在零样本设置下提升空间推理性能,同时发现Chain-of-Thought提示在空间视频理解中效果不佳。

Comments 10 pages, 2 figures, 2nd Workshop on 3D-LLM/VLA, CVPR 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.18109 2026-05-19 cs.AI cs.CV cs.RO 62%

TaskGround: Structured Executable Task Inference for Full-Scene Household Reasoning

TaskGround:全场景家庭推理的结构化可执行任务推断

ZhiYuan Feng, Yu Deng, Ruichuan An, Zhenhua Liu, Qixiu Li, Keming Wu, Zhiying Du, Weijie Wang, Haoxiao Wang, Shuang Chen, Sicheng Xu, Yaobo Liang, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * Tsinghua University(清华大学) Microsoft Research Asia(微软亚洲研究院) Peking University(北京大学) Fudan University(复旦大学) Zhejiang University(浙江大学)

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

AI总结 本文提出TaskGround框架,通过结构化任务推断提升全场景家庭推理能力,其核心贡献是引入FullHome评估套件,验证了在家庭场景中执行任务结构推断的重要性,并展示了紧凑本地模型在实际家庭部署中的有效性。

Comments Project page: https://aaronfengzy.github.io/TaskGround/

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2601.06943 2026-05-19 cs.CV cs.AI 62%

Watching, Reasoning, and Searching: A Video Deep Research Benchmark on Open Web for Agentic Video Reasoning

观看、推理与搜索:一个面向开放网络的视频深度研究基准,用于代理视频推理

Chengwen Liu, Xiaomin Yu, Zhuoyue Chang, Zhe Huang, Shuo Zhang, Heng Lian, Jisheng Dang, Rui Xu, Sen Hu, Jianheng Hou, Chengwei Qin, Xiaobin Hu, Kunyi Wang, Zhi Yang, Hao Peng, Hong Peng, Ronghao Chen, Huacan Wang

机构 * LZU(兰州大学) HKUST(GZ)(香港科技大学(广州)) UBC(不列颠哥伦比亚大学) FDU(福建大学) PKU(北京大学) USC(美国南加州大学) NUS(新加坡国立大学) UCAS(中国科学院大学) HKUST(香港科技大学) QuantaAlpha(量子Alpha)

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

AI总结 本文提出VideoDR基准,用于研究开放网络环境下视频代理推理,通过跨帧视觉锚点提取、交互式网络检索和多跳推理验证,揭示了长检索链中维持初始视频锚点、目标漂移和长时程一致性等关键挑战。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2510.16416 2026-05-19 cs.CV cs.AI 62%

SSL4RL: Revisiting Self-supervised Learning as Intrinsic Reward for Visual-Language Reasoning

SSL4RL:重新审视自监督学习作为视觉语言推理的内在奖励

Xiaojun Guo, Runyu Zhou, Yifei Wang, Qi Zhang, Chenheng Zhang, Stefanie Jegelka, Xiaohan Wang, Jiajun Chai, Guojun Yin, Wei Lin, Yisen Wang

机构 * Peking University(北京大学) MIT(麻省理工学院) TUM(技术大学(TUM)) Meituan(美团) Peking University School of CIT, MCML, MDSIEECS and CSAIL(北京大学计算机学院、MCML、MDSIEECS以及CSAIL)

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

AI总结 本文提出SSL4RL框架,利用自监督学习任务作为强化学习的可验证奖励,提升视觉语言推理性能,并通过实验验证其在多模态模型对齐中的有效性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.16079 2026-05-18 cs.CV cs.AI cs.HC 62%

VideoSeeker: Incentivizing Instance-level Video Understanding via Native Agentic Tool Invocation

VideoSeeker:通过原生代理工具调用激励实例级视频理解

Yiming Zhao, Yu Zeng, Wenxuan Huang, Zhen Fang, Qing Miao, Qisheng Su, Jiawei Zhao, Jiayin Cai, Lin Chen, Zehui Chen, Yukun Qi, Yao Hu, Xiaolong Jiang, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Xiaohongshu Inc.(小红书公司) East China Normal University(华东师范大学) Xi’an Jiaotong University(西安交通大学)

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

AI总结 VideoSeeker通过整合代理推理与实例级视频理解任务,提升视频理解精度,实验表明其在实例级任务中比基线模型提升13.7%,超越GPT-4o和Gemini-2.5-Pro。

Comments Project Page: https://gaotiexinqu.github.io/VideoSeeker/

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.15672 2026-05-18 cs.CV cs.AI 62%

VLMs Trace Without Tracking: Diagnosing Failures in Visual Path Following

VLMs 跟踪无需跟踪:诊断视觉路径跟随中的失败

Hyesoo Hong, Minsoo Kim, Wonje Jeung, Sangyeon Yoon, Dongjae Jeon, Albert No

机构 * Yonsei University(延世大学)

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

AI总结 研究VLMs在视觉路径跟随任务中的表现,发现其在面对局部相似干扰时易切换路径,揭示局部竞争导致的失败原因。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.15342 2026-05-18 cs.CV cs.LG 62%

Minerva-Ego: Spatiotemporal Hints for Egocentric Video Understanding

Minerva-Ego:眼动视频理解的空间时间提示

Arsha Nagrani, Jasper Uijilings, Shyamal Buch, Tobias Weyand, Sudheendra Vijayanarasimhan, Bo Hu, Ramin Mehran, David A Ross, Cordelia Schmid

机构 * Google(谷歌) DeepMind(深度Mind)

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

AI总结 本文提出Minerva-Ego基准,通过多步骤多模态问题和密集标注的时空推理轨迹评估眼动视频理解模型,发现提示'何时何地'显著提升性能。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.14876 2026-05-18 cs.CV cs.AI 62%

Unlocking Complex Visual Generation via Closed-Loop Verified Reasoning

通过闭环验证推理解锁复杂视觉生成

Hanbo Cheng, Limin Lin, Ruo Zhang, Yicheng Pan, Jun Du

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

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

AI总结 本文提出CLVR框架,结合视觉语言逻辑规划与像素级扩散生成,通过自动化数据引擎和PPRL解决多步推理中的优化问题,同时引入DSWM降低推理成本,实验表明其在多个基准上优于开源模型,实现了复杂视觉生成的扩展能力。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2506.06739 2026-05-18 cs.AI cs.LG 62%

Honey, I shrunk the hypothesis space (through logical preprocessing)

我缩小了假设空间(通过逻辑预处理)

Andrew Cropper, Filipe Gouveia, David M. Cerna

机构 * ELLIS Institute(ELLIS研究所) University of Helsinki(赫尔辛基大学) Czech Academy of Sciences Institute of Computer Science(捷克科学院计算机科学研究所) Dynatrace Research(Dynatrace研究)

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

AI总结 本文提出通过逻辑预处理缩小假设空间,利用背景知识去除不可能的规则,提升ILP系统的学习效率和预测精度。

Comments Published in JAIR

Journal ref Journal of Artificial Intelligence Research, Vol. 85 (2026)

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.12545 2026-05-14 cs.CV cs.AI 62%

CROP: Expert-Aligned Image Cropping via Compositional Reasoning and Optimizing Preference

CROP:通过组合推理和优化偏好实现专家对齐的图像裁剪

Zhitong Dong, Chao Li, Jie Yu, Hao Chen

机构 * Southeast University(东南大学) Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology(新一代人工智能技术重点实验室) Alibaba Group(阿里巴巴集团)

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

AI总结 本文提出CROP方法,通过组合推理和优化偏好,解决传统图像裁剪方法在复杂场景中难以做出组合权衡和缺乏适应性推理的问题,提升裁剪结果与专家审美的一致性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.07575 2026-05-12 cs.CV cs.AI 62%

Response-G1: Explicit Scene Graph Modeling for Proactive Streaming Video Understanding

响应-G1:面向前瞻性流视频理解的显式场景图建模

Ke Ma, Jiaqi Tang, Bin Guo, Xueting Han, Ruonan Xu, Qingfeng He, Ziheng Wang, Xu Wang, Qifeng Chen, Zhiwen Yu, Yunhao Liu

机构 * Northwestern Polytechnical University(北华大学) Tsinghua University(清华大学) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) Harbin Engineering University(哈尔滨工程大学)

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

AI总结 响应-G1通过显式场景图建模提升前瞻性流视频理解,通过三阶段流程实现视频证据与查询条件的结构化对齐,提高响应时机的可解释性和准确性。

Comments Accepted to ACL 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2510.18184 2026-05-12 cs.LG cs.AI 62%

ActivationReasoning: Logical Reasoning in Latent Activation Spaces

ActivationReasoning: 在潜在激活空间中的逻辑推理

Lukas Helff, Ruben Härle, Wolfgang Stammer, Felix Friedrich, Manuel Brack, Antonia Wüst, Hikaru Shindo, Patrick Schramowski, Kristian Kersting

机构 * TU Darmstadt(图恩-达姆施塔特大学) Lab1141(Lab1141实验室) Aleph Alpha Research(Aleph Alpha研究) MPI-Inf, SIC(马克斯·普朗克研究所(MPI-Inf)) Meta FAIR Adobe Applied Research(Adobe应用研究) DFKI(DFKI研究所) CERTAIN, Germany(德国CERTAIN)

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

AI总结 本文提出ActivationReasoning框架,通过在LLM的潜在空间中嵌入显式逻辑推理,提升模型的推理能力、可控性和对齐性,验证了在多跳推理、抽象与鲁棒性、自然语言推理及安全任务中的有效性。

Comments Proceedings of the 14th International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.09272 2026-05-12 cs.AI cs.CL cs.CV 62%

Towards Conversational Medical AI with Eyes, Ears and a Voice

面向有眼睛、耳朵和声音的对话式医疗AI

Meet Shah, Jason Gusdorf, Anil Palepu, Chunjong Park, Jack W. O'Sullivan, Vishnu Ravi, Tim Strother, Pavel Dubov, Aliya Rysbek, Toshiyuki Fukuzawa, Yana Lunts, Jan Freyberg, Michael B. Chang, Aniruddh Raghu, David Stutz, Devora Berlowitz, Eliseo Papa, Taylan Cemgil, JD Velasquez, Jack Chen, Arthur Chen, Doug Fritz, Charlie Taylor, Katya Tregubova, Jing Rong Lim, Richard Green, Sara Mahdavi, Mahvish Nagda, Jihyeon Lee, Craig Schiff, Liviu Panait, Sukhdeep Singh, Valentin Liévin, David G. T. Barrett, Hannah Gladman, Anna Cupani, Francesca Pietra, Uchechi Okereke, Katherine Tong, Clemens Meyer, Erwan Rolland, Mili Sanwalka, Michael D. Howell, Shixiang Shane Gu, Bibo Xu, Euan A. Ashley, S. M. Ali Eslami, Gregory Wayne, Pushmeet Kohli, Vivek Natarajan, Adam Rodman, Alan Karthikesalingam, Ryutaro Tanno

机构 * Google DeepMind(谷歌DeepMind) Google Research(谷歌研究) Beth Israel Deaconess Medical Center, Harvard Medical School(贝塞斯达医院, 哈佛医学院) Stanford University(斯坦福大学)

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

AI总结 本文提出AI co-clinician系统,利用音频视频数据实现实时临床决策,通过TelePACES评估标准显示其在管理计划和诊断差异方面接近医生,但在体格检查和疾病特异性推理上仍有不足。

Comments Video examples are available on Youtube: https://youtu.be/y5Vaa_SN1t0, https://youtu.be/dC4icb75vLQ, and https://youtu.be/E7iEvWo-E6c

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2506.07436 2026-05-12 cs.CV cs.AI cs.ET 62%

Prompt to Protection: A Comparative Study of Multimodal LLMs in Construction Hazard Recognition

提示到保护:多模态大语言模型在建筑危险识别中的比较研究

Nishi Chaudhary, S M Jamil Uddin, Sathvik Sharath Chandra, Anto Ovid, Alex Albert

机构 * Department of Construction Management, Colorado State University(科罗拉多州立大学建设管理系) Department of Civil, Construction, and Environmental Engineering, North Carolina State University(北卡罗来纳州立大学土木、建设与环境工程系)

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

AI总结 本文比较了五种先进多模态大语言模型在建筑危险识别中的表现,发现提示策略显著影响性能,CoT提示效果最佳,GPT-4.5和GPT-o3表现突出,强调了提示设计在提升建筑安全应用准确性中的关键作用。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.07640 2026-05-11 cs.CV cs.AI 62%

LithoBench: Benchmarking Large Multimodal Models for Remote-Sensing Lithology Interpretation

LithoBench:用于遥感岩石学解释的大型多模态模型基准测试

Jun Wang, Fengpeng Li, Hang Dong, Tianjin Huang, Wei Han

机构 * School of Computer Science, China University of Geosciences(中国地质大学(北京)计算机学院) PRADA Lab, King Abdullah University of Science and Technology(科廷大学PRADA实验室) Department of Computer Science, University of Exeter(埃克塞特大学计算机科学系)

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

AI总结 本文提出LithoBench,一个用于评估遥感岩石学解释中地质语义理解的多级基准,包含10000个专家标注实例,涵盖12种岩石类型,通过专家反馈的半自动化流程提升评估可靠性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.00814 2026-05-11 cs.CV cs.AI 62%

Persistent Visual Memory: Sustaining Perception for Deep Generation in LVLMs

持久视觉记忆:在大型视觉-语言模型中维持感知以实现深度生成

Siyuan Huang, Xiaoye Qu, Yafu Li, Tong Zhu, Zefeng He, Muxin Fu, Daizong Liu, Wei-Long Zheng, Yu Cheng

机构 * Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Nanjing University(南京大学) Tongji University(同济大学) Wuhan University(武汉大学)

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

AI总结 本文提出PVM模块,通过增强视觉证据的持续访问能力,解决LVLMs中视觉信号稀释问题,提升复杂推理任务的准确率。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2605.07140 2026-05-11 cs.CV cs.AI 62%

Neurosymbolic Framework for Concept-Driven Logical Reasoning in Skeleton-Based Human Action Recognition

基于骨架的人体动作识别的概念驱动逻辑推理神经符号框架

Talha Ilyas, Deval Mehta, Zongyuan Ge

机构 * Department of ECSE, Faculty of Engineering, Monash University, Australia(莫纳什大学工程学院电子与计算机工程系,澳大利亚) AIM for Health Lab, Faculty of Information Technology, Monash University, Australia(莫纳什大学信息科技学院健康人工智能实验室,澳大利亚) Department of DSAI, Faculty of Information Technology, Monash University, Australia(莫纳什大学信息科技学院数据科学与人工智能系,澳大利亚)

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

AI总结 本文提出一种神经符号框架,将骨架动作识别转化为概念驱动的一阶逻辑推理,通过结合表征学习与符号推理,提升动作识别的可解释性。

Comments Accepted In Proceedings of the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2026)

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏