大模型推理能力

When More Is Less: A Systematic Analysis of Spatial and Commonsense Information for Visual Spatial Reasoning

更多未必更好：对视觉空间推理中空间与常识信息的系统分析

Muku Akasaka, Soyeon Caren Han

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过系统分析发现，过多信息未必提升视觉空间推理性能，针对性单空间提示和精确空间定位可提高准确性。

Comments 5 pages, 6 figures, Under review

Contextual Safety Reasoning and Grounding for Open-World Robots

面向开放世界机器人的上下文安全推理与 grounding

Zachary Ravichandran, David Snyder, Alexander Robey, Hamed Hassani, Vijay Kumar, George J. Pappas

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CORE框架通过视觉语言模型实现在线上下文推理与空间grounding，提供概率安全保证，在开放世界中有效执行上下文适应的安全行为。

PanoEnv: Exploring 3D Spatial Intelligence in Panoramic Environments with Reinforcement Learning

PanoEnv：探索基于强化学习的全景环境中3D空间智能

Zekai Lin, Xu Zheng

机构 * University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 PanoEnv通过强化学习框架提升VLMs在全景环境中3D空间推理能力，实现更高准确率和语义评分。

Generalizing Visual Geometry Priors to Sparse Gaussian Occupancy Prediction

将视觉几何先验泛化到稀疏高斯占用预测

Changqing Zhou, Yueru Luo, Changhao Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 GPOcc通过利用可泛化的视觉几何先验进行单目占用预测，在速度和精度上均优于现有方法。

Comments Accepted by CVPR2026

RAYNOVA: Scale-Temporal Autoregressive World Modeling in Ray Space

RAYNOVA：在射线空间中实现尺度-时间自回归世界建模

Yichen Xie, Chensheng Peng, Mazen Abdelfattah, Yihan Hu, Jiezhi Yang, Eric Higgins, Ryan Brigden, Masayoshi Tomizuka, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 RAYNOVA通过双因果自回归框架实现尺度-时间自回归世界建模，在驾驶场景中实现多视角视频生成，具有更高的吞吐量和可控性。

Comments Accepted by CVPR 2026; Project website: https://raynova-ai.github.io/