大模型推理能力

ViewFusion: Structured Spatial Thinking Chains for Multi-View Reasoning

ViewFusion：多视角推理的结构化空间思维链

Xingjian Tao, Yiwei Wang, Yujun Cai, Yifan Song, Jing Tang

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

AI总结 ViewFusion通过两阶段框架提升多视角推理准确率，通过空间预对齐与问题驱动推理结合，有效提升复杂场景下的表现。

Thinking with Spatial Code for Physical-World Video Reasoning

基于空间代码的物理世界视频推理

Jieneng Chen, Wenxin Ma, Ruisheng Yuan, Yunzhi Zhang, Jiajun Wu, Alan Yuille

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title)

AI总结 基于空间代码的物理世界视频推理方法，通过空间编码器生成3D表示并提升大语言模型的推理能力。

Comments Code at https://github.com/Beckschen/spatialcode

Lifelong Embodied Navigation Learning

持续性具身导航学习

Xudong Wang, Jiahua Dong, Baichen Liu, Qi Lyu, Lianqing Liu, Zhi Han

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Intelligent Systems（机器人与智能系统国家重点实验室） ； Shenyang Institute of Automation（沈阳自动化研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； 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 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Uni-Walker通过分解导航知识为共享和特定组件，解决持续性具身导航学习中的灾难性遗忘问题，提升导航代理的持续学习能力。

Comments 24 pages, 7 figures

DeepSight: Bridging Depth Maps and Language with a Depth-Driven Multimodal Model

DeepSight: 通过深度驱动的多模态模型连接深度图与语言

Hao Yang, Hongbo Zhang, Yanyan Zhao, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 DeepSight通过深度驱动的多模态模型提升三维场景理解，利用深度图像特性增强空间推理能力，并通过新数据集和模型改进实现了深度感知和任务性能的显著提升。

VEGA: Electric Vehicle Navigation Agent via Physics-Informed Neural Operator and Proximal Policy Optimization

VEGA：基于物理信息神经算子和近端策略优化的电动汽车导航代理

Hansol Lim, Minhyeok Im, Jonathan Boyack, Jee Won Lee, Jongseong Brad Choi

机构 * Department of Mechanical Engineering, State University of New York（机械工程系，纽约州立大学） ； Department of Computer Science, State University of New York（计算机科学系，纽约州立大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 VEGA通过结合物理信息神经算子和近端策略优化，为电动汽车提供高效的能耗感知导航方案，实现快速路径规划和充电站点选择。

Comments This work has been submitted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) for possible publication

OnlineSI: Taming Large Language Model for Online 3D Understanding and Grounding

OnlineSI: 通过大规模语言模型实现在线3D理解和定位

Zixian Liu, Zhaoxi Chen, Liang Pan, Ziwei Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 OnlineSI通过整合3D点云与语义信息，提升大规模语言模型在动态环境中的空间理解和物体识别能力。

Comments Project Page: https://onlinesi.github.io/