大模型推理能力

PatchCue: Enhancing Vision-Language Model Reasoning with Patch-Based Visual Cues

PatchCue: 通过基于补丁的视觉提示增强视觉语言模型推理

Yukun Qi, Pei Fu, Hang Li, Yuhan Liu, Chao Jiang, Bin Qin, Zhenbo Luo, Jian Luan

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

AI总结 本文提出PatchCue，一种基于补丁的视觉提示方法，通过两阶段训练提升VLMs的视觉推理能力，在多项任务中表现优于像素级和点级提示。

GeoZero: Incentivizing Reasoning from Scratch on Geospatial Scenes

GeoZero：从零开始激励地理空间场景的推理

Di Wang, Shunyu Liu, Wentao Jiang, Fengxiang Wang, Yi Liu, Xiaolei Qin, Zhiming Luo, Chaoyang Zhou, Haonan Guo, Jing Zhang, Bo Du, Dacheng Tao, Liangpei Zhang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 GeoZero通过构建两个数据集和A$^2$GRPO方法，使大语言模型在无预定义推理链监督下实现地理空间推理，提升了遥感任务的推理多样性和准确性。

Comments Code, data, and models are available at https://github.com/MiliLab/GeoZero

Vision Verification Enhanced Fusion of VLMs for Efficient Visual Reasoning

视觉验证增强的VLMs融合以实现高效的视觉推理

Selim Furkan Tekin, Yichang Xu, Gaowen Liu, Ramana Rao Kompella, Margaret L. Loper, Ling Liu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Cisco Systems（思科系统） 纠错

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

AI总结 本文提出V3Fusion方法，通过融合多种视觉语言模型，利用焦点误差多样性与CKA-focal度量来提升视觉推理性能，实验显示在多个基准上优于现有模型。

Think with 3D: Geometric Imagination Grounded Spatial Reasoning from Limited Views

用3D思考：从有限视角出发的几何想象引导的空间推理

Zhangquan Chen, Manyuan Zhang, Xinlei Yu, Xufang Luo, Mingze Sun, Zihao Pan, Xiang An, Yan Feng, Peng Pei, Xunliang Cai, Ruqi Huang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Meituan（美团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Beihang University（北航） ； LMMs-Lab（LMMs实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出3DThinker框架，通过利用图像中的丰富几何信息实现空间推理，无需3D先验输入或显式标注3D数据，在多个基准测试中优于现有方法。

Comments 25 pages, 17 figures

Journal ref CVPR 2026

Feynman: Knowledge-Infused Diagramming Agent for Scalable Visual Designs

Feynman: 一种融合知识的图表生成代理，用于可扩展的视觉设计

Zixin Wen, Yifu Cai, Kyle Lee, Sam Estep, Josh Sunshine, Aarti Singh, Yuejie Chi, Wode Ni

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Feynman代理，通过知识组件枚举和代码规划生成高质量图表-描述对，构建了可扩展的图表生成流水线，并创建了视觉语言基准Diagramma。

Comments A previous version was submitted to ICLR 2025

Spatio-Semantic Expert Routing Architecture with Mixture-of-Experts for Referring Image Segmentation

具有混合专家的时空语义专家路由架构用于指代图像分割

Alaa Dalaq, Muzammil Behzad

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

AI总结 本文提出SERA架构，通过在视觉语言框架中引入轻量级表达感知专家细化，提升指代图像分割的时空一致性与边界精度，实验表明其在准确定位和精细边界界定上表现优异。

MovieTeller: Tool-augmented Movie Synopsis with ID Consistent Progressive Abstraction

MovieTeller: 借助工具的电影概要与ID一致的渐进抽象

Yizhi Li, Xiaohan Chen, Miao Jiang, Wentao Tang, Gaoang Wang

机构 * Central Universities（中央高校） ； National Natural Science Foundation of China（中国国家自然科学基金委员会） ； Research Fund for International Scientists of National Natural Science Foundation of China（中国国家自然科学基金委员会国际科学家研究基金） 纠错

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

AI总结 MovieTeller通过工具增强的渐进抽象生成电影概要，解决传统VLM在长视频摘要中的身份一致性和叙事连贯性问题，提升事实准确性与一致性。

Comments 6 pages, CSCWD 2026

Towards Spatio-Temporal World Scene Graph Generation from Monocular Videos

从单目视频生成时空世界场景图

Rohith Peddi, Saurabh, Shravan Shanmugam, Likhitha Pallapothula, Yu Xiang, Parag Singla, Vibhav Gogate

机构 * The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出World Scene Graph Generation任务，通过ActionGenome4D数据集，引入三种方法解决未观测物体推理问题，推动视频场景理解向世界中心、时间持久和可解释的方向发展。

Comments https://github.com/rohithpeddi/WorldSGG

MotionAnymesh: Physics-Grounded Articulation for Simulation-Ready Digital Twins

MotionAnymesh：基于物理的运动模拟数字双胞胎生成

WenBo Xu, Liu Liu, Li Zhang, Dan Guo, RuoNan Liu

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出MotionAnymesh框架，通过结合物理先验知识和几何物理联合估计，解决静态3D网格转化为可交互数字双胞胎的难题，提升模拟精度和物理可行性。

Comments 5 figures

SATGround: A Spatially-Aware Approach for Visual Grounding in Remote Sensing

SATGround：一种面向遥感视觉语义的时空感知方法

Aysim Toker, Andreea-Maria Oncescu, Roy Miles, Ismail Elezi, Jiankang Deng

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出SATGround方法，通过结构化定位机制提升卫星图像视觉语义理解，结合语言和空间信息增强定位精度，在多个遥感基准测试中取得显著提升，包括比先前方法提升33.2%的视觉语义定位性能。

RLM: A Vision-Language Model Approach for Radar Scene Understanding

RLM：一种用于雷达场景理解的视觉-语言模型方法

Pushkal Mishra, Kshitiz Bansal, Dinesh Bharadia

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Blue River Technology 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出RadarVLM，通过结构化空间语言监督学习统一的场景表示，改进了雷达场景理解中的空间推理能力，实验显示其在生成描述和车辆分割任务中性能显著提升。

FSDAM: Few-Shot Driving Attention Modeling via Vision-Language Coupling

FSDAM：通过视觉-语言耦合实现少样本驾驶注意力建模

Kaiser Hamid, Can Cui, Khandakar Ashrafi Akbar, Ziran Wang, Nade Liang

机构 * Texas Tech University（德克萨斯理工大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Towson University（托逊大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出FSDAM框架，通过90个标注示例实现驾驶注意力预测与结构化解释生成，利用视觉-语言耦合减少标注需求，提升自动驾驶中的人机协作可解释性。