ECCV

OpenEarthAgent: A Unified Framework for Tool-Augmented Geospatial Agents

OpenEarthAgent：一个用于工具增强地理空间代理的统一框架

Akashah Shabbir, Muhammad Umer Sheikh, Muhammad Akhtar Munir, Hiyam Debary, Mustansar Fiaz, Muhammad Zaigham Zaheer, Paolo Fraccaro, Fahad Shahbaz Khan, Muhammad Haris Khan, Xiao Xiang Zhu, Salman Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（Mohamed bin Zayed人工智能大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Linköping University（林霍姆斯大学） ； Technical University Munich（慕尼黑技术大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

AI总结 本文提出OpenEarthAgent框架，通过整合卫星影像、自然语言查询和结构化推理轨迹，实现多模态地理空间推理，提升遥感任务的执行能力与空间逻辑一致性。

Comments Accepted at the European Conference on Computer Vision (ECCV 2026)

AutoV: Loss-Oriented Ranking for Visual Prompt Retrieval in LVLMs

AutoV：面向视觉提示检索的损失导向排名用于大视觉-语言模型

Yuan Zhang, Chun-Kai Fan, Sicheng Yu, Junwen Pan, Tao Huang, Ming Lu, Kuan Cheng, Qi She, Shanghang Zhang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 AutoV通过损失导向的提示检索提升大视觉-语言模型在图像理解等任务中的性能。

Comments Accepted by ECCV 2026

SplatReasoner: Enhancing Embodied Reasoning and Grounding by Novel View Synthesis

SplatReasoner：通过新颖视图合成增强具身推理与基础能力

Kim Yu-Ji, Dahye Lee, Kim Jun-Seong, Nam Hyeon-Woo, GeonU Kim, Yongjin Kwon, Yu-Chiang Frank Wang, Jaesung Choe, Tae-Hyun Oh

机构 * POSTECH ； KAIST（韩国科学技术院） ； ETRI（韩国电子电信研究院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 研究针对视觉语言模型应用于具身场景理解受固定视角限制的问题，提出SplatReasoner框架，利用3D高斯点云将新颖视图合成引入推理过程，经实验验证该方法能提升具身推理和3D基础能力。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project page: https://splatreasoner.github.io/

UniRec-0.1B: Unified Text and Formula Recognition with 0.1B Parameters

UniRec-0.1B：具有1亿参数的统一文本和公式识别

Yongkun Du, Zhineng Chen, Yazhen Xie, Weikang Bai, Hao Feng, Wei Shi, Yuchen Su, Can Huang, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 研究旨在实现文本和公式的统一识别，提出含1亿参数的UniRec-0.1B模型。通过构建大规模数据集，应对层次结构变异性和语义纠缠等挑战，引入分层监督训练和语义解耦分词器。实验证明该模型优于同类，且速度大幅提升，有效且高效。

Comments Accepted by ECCV 2026