AI Agent

Clinical Reasoning AI for Oncology Treatment Planning: A Multi-Specialty Case-Based Evaluation

肿瘤治疗规划的临床推理AI：多专科基于病例的评估

Philippe E. Spiess, Md Muntasir Zitu, Alison Walker, Daniel A. Anaya, Robert M. Wenham, Michael Vogelbaum, Daniel Grass, Ali-Musa Jaffer, Amod Sarnaik, Caitlin McMullen, Christine Sam, John V. Kiluk, Tianshi Liu, Tiago Biachi, Julio Powsang, Jing-Yi Chern, Roger Li, Seth Felder, Samuel Reynolds, Michael Shafique, Alison Sheehan, Ashley Layman, Cydney A. Warfield, Derrick Legoas, Jaclyn Parrinello, Jena Schmitz, Kevin Eaton, Mark Honor, Luis Felipe, Issam ElNaqa, Elier Delgado, Talia Berler, Rachael V. Phillips, Frantz Francisque, Carlos Garcia Fernandez, Gilmer Valdes

机构 * Moffitt Cancer Center and Research Institute（莫菲特癌症中心与研究学院） ； Innova Montréal Inc.（蒙特利尔创新公司） ； Oncobrain, Inc.（Oncobrain公司） ； Advanced Cancer Treatment Centers（先进癌症治疗中心） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文评估了OncoBrain在多专科病例中的表现，展示了其在肿瘤治疗规划中的准确性、安全性和实用性。

Instance-level Visual Active Tracking with Occlusion-Aware Planning

实例级视觉主动跟踪与遮挡感知规划

Haowei Sun, Kai Zhou, Hao Gao, Shiteng Zhang, Jinwu Hu, Xutao Wen, Qixiang Ye, Mingkui Tan

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） ； Pazhou Laboratory（Pazhou实验室） ； Key Laboratory of Big Data and Intelligent Robot, Ministry of Education（教育部大数据与智能机器人重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出OA-VAT方法，通过实例感知原型初始化、在线原型增强跟踪和遮挡感知轨迹规划模块，解决遮挡和相似干扰问题，实现高精度实时跟踪。

Comments CVPR 2026 Poster

Video-Robin: Autoregressive Diffusion Planning for Intent-Grounded Video-to-Music Generation

Video-Robin：基于意图的视频到音乐生成的自回归扩散规划

Vaibhavi Lokegaonkar, Aryan Vijay Bhosale, Vishnu Raj, Gouthaman KV, Ramani Duraiswami, Lie Lu, Sreyan Ghosh, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland College Park（马里兰大学College Park分校） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 Video-Robin通过结合自回归规划与扩散合成，实现高质量的语义对齐音乐生成，相比传统方法在速度和质量上均有显著提升。

ColorBrowserAgent: Complex Long-Horizon Browser Agent with Adaptive Knowledge Evolution

ColorBrowserAgent：具有自适应知识演化的复杂长 horizon 浏览器代理

Jihong Wang, Jiamu Zhou, Weiming Zhang, Teng Wang, Weiwen Liu, Zhuosheng Zhang, Xingyu Lou, Weinan Zhang, Huarong Deng, Jun Wang

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；autonomous agent(abstract)

AI总结 本文提出ColorBrowserAgent，通过人类在环的知识适应和知识对齐的渐进总结机制，解决网页自动化中的长周期不稳定性与领域特定先验知识缺乏问题，实验表明其在WebArena和工业部署中均表现优异。

The Semi-Executable Stack: Agentic Software Engineering and the Expanding Scope of SE

半可执行堆栈：智能软件工程与SE范围的扩展

Robert Feldt, Per Lenberg, Julian Frattini, Dhasarathy Parthasarathy

机构 * Chalmers University of Technology（挑战者技术大学） ； Volvo Group（沃尔沃集团） 纠错

专题命中 规划决策 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文探讨了软件工程领域因AI系统发展而扩展的范围，提出半可执行堆栈模型以分析可执行代码与非可执行 artifacts 的结合，通过三个案例研究重新定义工程目标，提供保留与净化的决策框架。

Comments This paper is the write-up of Robert Feldt's keynote "Agentic Software Engineering Will Eat the World: AI-Based Systems as the New Operating System of Society'' given at the Agentic Engineering 2026 workshop, Rio de Janeiro, Brazil, April 14, 2026. April 23 upload fixed the reference list to be more complete, and added a few additional citations; text essentially unchanged

Planning Beyond Text: Graph-based Reasoning for Complex Narrative Generation

超越文本的规划：基于图的复杂叙事生成推理

Hanwen Gu, Chao Guo, Junle Wang, Wenda Xie, Yisheng Lv

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tencent Turing Lab（腾讯人工智能实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出PLOTTER框架，通过结构图进行叙事规划，提升LLM在复杂叙事生成中的长上下文推理能力。

Comments Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026

Decoupled Travel Planning with Behavior Forest

解耦行为森林中的旅行计划

Duanyang Yuan, Sihang Zhou, Yanning Hou, Xiaoshu Chen, Haoyuan Chen, Ke Liang, Jiyuan Liu, Chuan Ma, Xinwang Liu, 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） ； College of Systems Engineering, National University of Defense Technology（系统工程学院，国防科技大学） ； College of Computer Science, Chongqing University（计算机科学学院，重庆大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出行为森林方法，通过解耦复杂任务和约束到可管理的子空间，提升大语言模型在多约束旅行计划中的性能，实验表明在TravelPlanner和ChinaTravel基准上分别优于现有方法6.67%和11.82%。

Navigating the Clutter: Waypoint-Based Bi-Level Planning for Multi-Robot Systems

在杂乱中导航：基于路标的目标级规划用于多机器人系统

Jiabao Ji, Yongchao Chen, Yang Zhang, Ramana Rao Kompella, Chuchu Fan, Gaowen Liu, Shiyu Chang

机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； Cisco Research（思科研究） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种混合多机器人控制框架，通过引入路标和课程训练策略，解决多机器人任务和运动规划的联合优化问题，提升了任务成功率。

Spec-o3: A Tool-Augmented Vision-Language Agent for Rare Celestial Object Candidate Vetting via Automated Spectral Inspection

Spec-o3：一种工具增强的视觉-语言代理，用于通过自动化光谱检查验证稀有天体候选体

Minghui Jia, Qichao Zhang, Ali Luo, Linjing Li, Shuo Ye, Hailing Lu, Wen Hou, Dongbin Zhao

机构 * SKL-MAIS, Institute of Automation, CAS（SKL-MAIS，自动化研究所，中国科学院） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, UCAS（交叉科学学院，中国科学院大学） ； National Astronomical Observatories, CAS（国家天文台，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（人工智能学院，中国科学院大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出Spec-o3，一种工具增强的视觉-语言代理，通过多模态链式推理实现天文学家对稀有天体候选体的自动化光谱检查，提升验证效率和准确性。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

The Privacy Guardian Agent: Towards Trustworthy AI Privacy Agents

隐私守护代理：迈向可信AI隐私代理

Vincent Freiberger

专题命中 规划决策 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出隐私守护代理，通过用户资料和上下文感知自动化隐私同意选择，同时在不确定或高风险情况时通知用户，确保透明和用户自主权。

Comments Position paper for the CHI26 Workshop "Moving Beyond Clicks: Rethinking Consent and User Control in the Age of AI"

Reasoning About Traversability: Language-Guided Off-Road 3D Trajectory Planning

轨迹可 traversability 的推理：语言引导的越野3D轨迹规划

Byounggun Park, Soonmin Hwang

机构 * Department of Automotive Engineering, Hanyang University, Seoul, Republic of Korea（韩雅大学汽车工程系，首尔，大韩民国） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出语言精修框架与偏好优化策略，通过动作对齐监督和地形感知优化，提升越野3D轨迹规划的合规性与地形一致性。

Distributionally Robust Planning with $\mathcal{L}_1$ Adaptive Control

具有$\mathcal{L}_1$自适应控制的分布鲁棒规划

Astghik Hakobyan, Amaras Nazarians, Aditya Gahlawat, Naira Hovakimyan, Ilya Kolmanovsky

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出DRP-$\mathcal{L}_1$AC框架，结合分布鲁棒模型预测控制与$\mathcal{L}_1$自适应控制，通过在线分布证书保证安全性和鲁棒性，无需分布样本即可处理系统和环境不确定性。

Situationally-aware Path Planning Exploiting 3D Scene Graphs

基于3D场景图的情境感知路径规划

Saad Ejaz, Marco Giberna, Muhammad Shaheer, Jose Andres Millan-Romera, Ali Tourani, Paul Kremer, Holger Voos, Jose Luis Sanchez-Lopez

机构 * Automation and Robotics Research Group, Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust, University of Luxembourg（自动化与机器人研究组，安全、可靠与信任跨学科研究中心，卢森堡大学） ； Faculty of Science, Technology and Medicine, University of Luxembourg（科学、技术与医学学院，卢森堡大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title,abstract)

AI总结 本文提出S-Path路径规划器，利用室内3D场景图的度量-语义结构提升规划效率，通过两阶段流程生成可理解的高层路径，并通过并行子问题分解和重计划机制提高复杂场景下的效率和可解释性。

MISTY: High-Throughput Motion Planning via Mixer-based Single-step Drifting

MISTY：基于混合器的单步漂移高吞吐量运动规划

Yining Xing, Zehong Ke, Yiqian Tu, Zhiyuan Liu, Wenhao Yu, Jianqiang Wang

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动系统学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能绿色车辆与移动系统国家重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 MISTY通过混合器单步漂移方法实现高吞吐量运动规划，利用变分自编码器和轻量级MLP-Mixer解码器，结合隐空间漂移损失，提升轨迹生成效率与鲁棒性。

Comments 8 pages, 4 figures, 3 tables. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

RELOOP: Recursive Retrieval with Multi-Hop Reasoner and Planners for Heterogeneous QA

RELOOP：基于多跳推理与规划器的异构问答递归检索

Ruiyi Yang, Hao Xue, Imran Razzak, Hakim Hacid, Flora D. Salim

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎伊德大学人工智能学院） ； Technology Innovation Institute（技术创新研究所） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 RELOOP通过递归检索和结构感知迭代，提升多步问题和异构证据源的问答准确性，实现高效率的证据收集与答案生成。

Comments 19 pages, 2 figures

A Task Decomposition and Planning Framework for Efficient LLM Inference in AI-Enabled WiFi-Offload Networks

一种用于AI赋能Wi-Fi卸载网络中高效LLM推理的任务分解与规划框架

Mingqi Han, Xinghua Sun

专题命中 规划决策 ：planning(title)

AI总结 本文提出一种用户-边缘协作框架，通过LLM规划器实现任务分解与子任务难度预测，优化多用户多边缘Wi-Fi网络中的子任务分配与执行，降低延迟并提升整体性能。

Comments 7 pages, 4 figures, conference version

STReasoner: Empowering LLMs for Spatio-Temporal Reasoning in Time Series via Spatial-Aware Reinforcement Learning

STReasoner: 通过空间感知强化学习赋能LLMs进行时间序列的时空推理

Juntong Ni, Shiyu Wang, Qi He, Ming Jin, Wei Jin

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Microsoft（微软） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出STReasoner，通过整合时间序列、图结构和文本，提升LLMs的时空推理能力，采用S-GRPO算法增强空间逻辑，实验显示在低成本下取得显著准确率提升。

Comments ACL 2026 Main, we release our code publicly at https://github.com/LingFengGold/STReasoner

Beyond the Individual: Virtualizing Multi-Disciplinary Reasoning for Clinical Intake via Collaborative Agents

超越个体：通过协作代理虚拟化多学科推理以实现临床摄入

Huangwei Chen, Wu Li, Junhao Jia, Yining Chen, Xiaotao Pang, YaLong Chen, Gonghui Li, Haishuai Wang, Jiajun Bu, Lei Wu

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出Aegle框架，通过图基多代理架构在门诊咨询中实现多学科推理，提升文档质量和诊断准确性。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

LaDiR: Latent Diffusion Enhances LLMs for Text Reasoning

LaDiR：潜在扩散增强大语言模型进行文本推理

Haoqiang Kang, Yizhe Zhang, Nikki Lijing Kuang, Nicklas Majamaki, Navdeep Jaitly, Yi-An Ma, Lianhui Qin

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL、cs.LG

AI总结 LaDiR通过结合连续潜在表示的表达力与潜在扩散模型的迭代精炼能力，提升大语言模型在文本推理中的准确性、多样性和可解释性。

ReaGeo: Reasoning-Enhanced End-to-End Geocoding with LLMs

ReaGeo：基于大语言模型的推理增强端到端地名编码

Jian Cui, Zhiyuan Ren, Desheng Weng, Yongqi Zhao, Gong Wenbin, Yu Lei, Zhenning Dong

机构 * Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团阿地图） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：workflow(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 ReaGeo利用大语言模型解决传统多阶段方法在地理数据库中依赖文本或向量相似性检索的局限性，通过将坐标转换为geohash序列，引入链式推理机制提升空间关系推理能力，并通过距离偏差奖励的强化学习优化生成精度。

Comments 12 pages, 8 figures, submitted to ACM SIGSPATIAL 2024 (under review)

Mind the Prompt: Self-adaptive Generation of Task Plan Explanations via LLMs

注意提示：通过LLMs实现自我适应的任务计划解释生成

Gricel Vázquez, Alexandros Evangelidis, Sepeedeh Shahbeigi, Radu Calinescu, Simos Gerasimou

机构 * University of York, UK（英国约克大学） ； Cyprus University of Technology, Cyprus（塞浦路斯技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文提出COMPASS方法，通过将提示工程建模为认知和概率决策过程，实现复杂任务规划系统中自适应的解释生成和提示优化。

Strategic Polysemy in AI Discourse: A Philosophical Analysis of Language, Hype, and Power

人工智能话语中的战略多义性：语言、炒作与权力的哲学分析

Travis LaCroix, Fintan Mallory, Sasha Luccioni

机构 * Durham University（杜伦大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文探讨人工智能话语中语言的策略性使用，分析术语如'幻觉'、'思考链'等的多义性如何影响机构和话语实践，揭示语言作为社会技术机制塑造AI发展与治理的作用。

Comments Accepted in the Ninth Annual ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (ACM FAccT) 2026

ReProbe: Efficient Test-Time Scaling of Multi-Step Reasoning by Probing Internal States of Large Language Models

ReProbe：通过探测大语言模型的内部状态实现多步骤推理的高效测试时间扩展

Jingwei Ni, Ekaterina Fadeeva, Tianyi Wu, Mubashara Akhtar, Jiaheng Zhang, Elliott Ash, Markus Leippold, Timothy Baldwin, See-Kiong Ng, Artem Shelmanov, Mrinmaya Sachan

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； MBZUAI（马斯喀特人工智能研究所） ； University of Zürich（苏黎世大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出基于探测大语言模型内部状态的轻量级方法，用于多步骤推理验证，其性能超越了810倍大的Process Reward Models，为可扩展的测试时间扩展和更可 introspective 的大语言模型提供了新路径。

Comments ACL 2026 Main

Co-Evolving LLM Decision and Skill Bank Agents for Long-Horizon Tasks

共进化LLM决策与技能库代理以应对长周期任务

Xiyang Wu, Zongxia Li, Guangyao Shi, Alexander Duffy, Tyler Marques, Matthew Lyle Olson, Tianyi Zhou, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Good Start Labs（Good Start实验室） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出COSPLAY框架，通过LLM决策代理与技能库代理的共进化，提升长周期任务中的技能检索与决策能力，实验显示在六个游戏环境中，COSPLAY在单人游戏基准上平均奖励提升超过25.1%。

Comments 26 pages

PanGuide3D: Cohort-Robust Pancreas Tumor Segmentation via Probabilistic Pancreas Conditioning and a Transformer Bottleneck

PanGuide3D：通过概率胰腺条件和一个Transformer瓶颈实现队列鲁棒的胰腺肿瘤分割

Sunny Joy Ma, Xiang Ma

机构 * Trailridge School（Trailridge学校） ； Department of Biochemistry, Grand View University（生物化学系，Grand View大学） ； Department of Computer Science, Iowa State University（计算机科学系，Iowa State大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出PanGuide3D，通过概率胰腺条件和Transformer瓶颈提升跨队列鲁棒性，实现高效且实用的3D CT肿瘤分割，尤其在小肿瘤和复杂解剖位置表现优异。

Clinically Interpretable Sepsis Early Warning via LLM-Guided Simulation of Temporal Physiological Dynamics

基于LLM的临床可解释性脓毒症早期预警：时间生理动态模拟

Weizhi Nie, Zhen Qu, Weijie Wang, Chunpei Li, Ke Lu, Bingyang Zhou, Hongzhi Yu

机构 * School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University（天津大学电气与信息工程学院） ； Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento（特伦托大学信息工程与计算机科学系） ； Department of Orthopedics, Affiliated Kunshan Hospital of Jiangsu University（江苏大学附属昆山医院骨科部） ； Tianjin University Chest Hospital（天津大学胸科医院） ； Haihe Hospital, Tianjin University（天津大学海河医院） ； Key Laboratory of Education Blockchain and Intelligent Technology, Ministry of Education, Guangxi Normal University（广西师范大学教育区块链与智能技术重点实验室） 纠错

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于LLM的时间生理动态模拟框架，通过模拟疾病前的生理轨迹，实现可解释的脓毒症早期预警，实验表明其在AUC指标上优于传统方法，并提供可解释的风险趋势。

SemaPop: Semantic-Persona Conditioned and Controllable Population Synthesis

SemaPop：基于语义-人设的可控人口合成

Zhenlin Qin, Yancheng Ling, Leizhen Wang, Francisco Câmara Pereira, Zhenliang Ma

机构 * Department of Civil and Architectural Engineering, KTH Royal Institute of Technology（土木与建筑系，皇家理工学院） ； Digital Future, KTH Royal Institute of Technology（数字未来，皇家理工学院） ； Department of Data Science and Artificial Intelligence, Monash University（数据科学与人工智能系，墨尔本大学） ； Department of Technology, Management and Economics, Technical University of Denmark（技术、管理与经济学系，丹麦技术大学） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SemaPop通过引入人设表示作为生成条件，实现可控的人口合成，提升生成性能并保持统计一致性与样本多样性。

Comments Submitted to Transportation Research Part C: Emerging Technologies

Back to the Future: The Role of Past and Future Context Predictability in Incremental Language Production

回到未来：过去和未来上下文可预测性在渐进语言生成中的作用

Shiva Upadhye, Richard Futrell

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

专题命中 规划决策 ：planning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究探讨了过去和未来上下文可预测性对语言生成的影响，提出信息论度量方法，揭示了上下文可预测性在词汇选择中的作用，发现未来可预测性降低错误率，过去可预测性增加错误率。

Comments 73 pages, 12 figures

Generative Learning Enhanced Intelligent Resource Management for Cell-Free Delay Deterministic Communications

生成学习增强的智能资源管理用于无基站确定性通信

Shuangbo Xiong, Cheng Zhang, Wen Wang, Wenwu Yu, Yongming Huang

专题命中 规划决策 ：agent(abstract)

AI总结 本文研究了无基站MIMO系统中的资源分配问题，提出基于虚拟约束马尔可夫决策过程的离线预训练框架，通过证据感知条件高斯混合模型提升效率和安全性，实验表明其在能效和延迟约束方面表现优异。

Comments The paper has been submitted to IEEE Transactions on Wireless Communications

Do MLLMs Understand Pointing? Benchmarking and Enhancing Referential Reasoning in Egocentric Vision

多模态大语言模型理解指认吗？在自我中心视觉中的基准测试与增强指认推理

Chentao Li, Zirui Gao, Mingze Gao, Yinglian Ren, Jianjiang Feng, Jie Zhou

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Academy of Art & Design, Tsinghua University（清华大学艺术与设计学院） 纠错

专题命中 规划决策 ：AI agent(abstract)

AI总结 本文提出EgoPoint-Bench基准测试，用于评估和提升自我中心视角下的多模态指认推理能力，通过11k高质量样本展示细调合成数据能显著提升性能和现实迁移能力。

Comments 20 pages, 14 figures. Committed to ACL 2026