大模型推理能力

RIRF: Reasoning Image Restoration Framework

RIRF：图像修复推理框架

Wending Yan, Rongkai Zhang, Kaihua Tang, Yu Cheng, Qiankun Liu

机构 * Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tongji University（同济大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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RIRF框架，通过整合结构化推理流程提升图像修复的可解释性与修复质量，结合推理与修复任务实现统一框架。

MAG-3D: Multi-Agent Grounded Reasoning for 3D Understanding

MAG-3D：多智能体基础推理用于3D理解

Henry Zheng, Chenyue Fang, Rui Huang, Siyuan Wei, Xiao Liu, Gao Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Pico, ByteDance（字节跳动Pico） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出MAG-3D，一种无需训练的多智能体框架，通过动态协调专家代理实现灵活的3D基础推理，解决复杂场景中的空间和几何关系推理问题。

VL-Calibration: Decoupled Confidence Calibration for Large Vision-Language Models Reasoning

VL-Calibration：解耦的大型视觉-语言模型推理置信度校准

Wenyi Xiao, Xinchi Xu, Leilei Gan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VL-Calibration，通过强化学习框架解耦视觉和推理置信度，提升大视觉-语言模型的校准与视觉推理准确率。

Comments 24 pages, ACL 2026 Main. Repository: https://github.com/Mr-Loevan/VL-Calibration

EgoTL: Egocentric Think-Aloud Chains for Long-Horizon Tasks

EgoTL：用于长时任务的目视思考链

Lulin Liu, Dayou Li, Yiqing Liang, Sicong Jiang, Hitesh Vijay, Hezhen Hu, Xuhai Xu, Zirui Liu, Srinivas Shakkottai, Manling Li, Zhiwen Fan

机构 * UMN（明尼苏达大学） ； TAMU（德克萨斯农工大学） ； Brown University（布朗大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EgoTL，通过构建目视思考链管道，提升长时任务中视觉语言模型和世界模型的推理与规划能力，发现基础模型在作为目视助手或开放世界模拟器方面仍有不足。

Comments https://ego-tl.github.io/

CT-1: Vision-Language-Camera Models Transfer Spatial Reasoning Knowledge to Camera-Controllable Video Generation

CT-1：视觉-语言-相机模型将空间推理知识转移到相机可控的视频生成

Haoyu Zhao, Zihao Zhang, Jiaxi Gu, Haoran Chen, Qingping Zheng, Pin Tang, Yeyin Jin, Yuang Zhang, Junqi Cheng, Zenghui Lu, Peng Shu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tencent（腾讯） ； Xiamen University（厦门大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出CT-1模型，通过准确估计相机轨迹将空间推理知识转移到视频生成中，利用小波正则化损失和视频扩散模型提升相机控制精度，实验显示其生成的视频质量高且控制准确率提升25.7%。

Task-Aware Bimanual Affordance Prediction via VLM-Guided Semantic-Geometric Reasoning

基于VLM引导的语义-几何推理的任务感知双臂 affordance 预测

Fabian Hahne, Vignesh Prasad, Georgia Chalvatzaki, Jan Peters, Alap Kshirsagar

机构 * Department of Computer Science, Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学计算机科学系） ； German Research Center for AI (DFKI)（德国人工智能研究中心） ； Centre for Cognitive Science, Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学认知科学中心） ； Hessian Center for Artificial Intelligence (Hessian.AI), Darmstadt（黑森州人工智能中心） ； Robotics Institute Germany (RIG)（德国机器人研究所） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种任务感知双臂 affordance 预测框架，通过VLM实现跨物体类别和任务描述的泛化，融合多视角RGB-D数据生成全局6自由度抓取候选，结合语义和几何过滤提升任务成功率。

PhysInOne: Visual Physics Learning and Reasoning in One Suite

PhysInOne：一套视觉物理学习与推理系统

Siyuan Zhou, Hejun Wang, Hu Cheng, Jinxi Li, Dongsheng Wang, Junwei Jiang, Yixiao Jin, Jiayue Huang, Shiwei Mao, Shangjia Liu, Yafei Yang, Hongkang Song, Shenxing Wei, Zihui Zhang, Peng Huang, Shijie Liu, Zhengli Hao, Hao Li, Yitian Li, Wenqi Zhou, Zhihan Zhao, Zongqi He, Hongtao Wen, Shouwang Huang, Peng Yun, Bowen Cheng, Pok Kazaf Fu, Wai Kit Lai, Jiahao Chen, Kaiyuan Wang, Zhixuan Sun, Ziqi Li, Haochen Hu, Di Zhang, Chun Ho Yuen, Bing Wang, Zhihua Wang, Chuhang Zou, Bo Yang

机构 * vLAR Group（vLAR 研究组） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Syai Singapore（Syai 新加坡） ； Meta 纠错

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

AI总结 PhysInOne通过大规模合成数据提升AI系统对物理现象的理解，包含200万视频和15万动态3D场景，涵盖71种基本物理现象，用于物理感知视频生成、未来帧预测、物理属性估计和运动转移等应用。

Comments CVPR 2026. Siyuan, Hejun, Hu, Jinxi, Dongsheng, Junwei, Yixiao, Jiayue, and Shiwei are co-first authors. Project page: https://vlar-group.github.io/PhysInOne.html

3D-VCD: Hallucination Mitigation in 3D-LLM Embodied Agents through Visual Contrastive Decoding

3D-VCD：通过视觉对比解码缓解3D-LLM具身代理中的幻觉

Makanjuola Ogunleye, Eman Abdelrahman, Ismini Lourentzou

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出3D-VCD，一种用于缓解3D具身代理幻觉的视觉对比解码框架，通过构造扭曲的3D场景图来提升 grounded 推理能力，实验表明其在3D-POPE和HEAL基准上有效。

Comments 8 pages, 6 figures, Accepted at IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

See, Hear, and Understand: Benchmarking Audiovisual Human Speech Understanding in Multimodal Large Language Models

看见、听见与理解：多模态大语言模型中人类语音理解基准测试

Le Thien Phuc Nguyen, Zhuoran Yu, Samuel Low Yu Hang, Subin An, Jeongik Lee, Yohan Ban, SeungEun Chung, Thanh-Huy Nguyen, JuWan Maeng, Soochahn Lee, Yong Jae Lee

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Kookmin University（国民大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AV-SpeakerBench基准测试，通过3212道多选题评估多模态大语言模型在真实视频中对语音的细粒度理解能力，发现Gemini 2.5 Pro在音频视觉融合方面表现最佳。

Comments Findings of CVPR 2026

LADR: Locality-Aware Dynamic Rescue for Efficient Text-to-Image Generation with Diffusion Large Language Models

LADR：基于局部性的动态救援方法，用于高效文本到图像生成的扩散大语言模型

Chenglin Wang, Yucheng Zhou, Shawn Chen, Tao Wang, Kai Zhang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LADR方法，通过利用图像的空间马尔可夫性质加速推理，实现文本到图像生成的高效生成，同时保持生成质量。

Comments ACL2026 Main Conference

TAIHRI: Task-Aware 3D Human Keypoints Localization for Close-Range Human-Robot Interaction

TAIHRI：面向近距离人机交互的任务感知3D人体关键点定位

Ao Li, Yonggen Ling, Yiyang Lin, Yuji Wang, Yong Deng, Yansong Tang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Tencent Robotics X（腾讯机器人实验室X） ； Futian Laboratory（福田实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 TAIHRI是首个针对近距离人机交互的视觉-语言模型，通过任务感知的3D关键点定位实现人机交互中的精准空间定位，提升机器人对任务相关身体部位的识别与响应能力。

TeamLLM: Exploring the Capabilities of LLMs for Multimodal Group Interaction Prediction

TeamLLM: 探索LLMs在多模态群体交互预测中的能力

Diana Romero, Xin Gao, Daniel Khalkhali, Salma Elmalaki

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究LLMs在多模态传感器数据中预测群体协调模式的能力，发现LLMs在语言基础行为上比LSTM基线提升3.2倍，细调准确率达96%。同时揭示了文本模型在多模态交互中的局限性及模拟模式的脆弱性。

ShelfGaussian: Shelf-Supervised Open-Vocabulary Gaussian-based 3D Scene Understanding

ShelfGaussian：基于货架的开放词汇高斯3D场景理解

Lingjun Zhao, Yandong Luo, James Hays, Lu Gan

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出ShelfGaussian框架，利用货架监督学习方法，结合多模态高斯变换，提升3D场景理解的开放词汇能力，实验显示其在零样本语义占用预测中表现优异。

Better Eyes, Better Thoughts: Why Vision Chain-of-Thought Fails in Medicine

更好的眼睛，更好的思考：为何视觉链式推理在医学中失效

Yuan Wu, Zongxian Yang, Jiayu Qian, Songpan Gao, Guanxing Chen, Qiankun Li, Yu-An Huang, Zhi-An Huang

机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong (Dongguan)（香港城市大学（东莞）计算机科学系） ； College of Computing and Data Science (CCDS), Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：chain-of-thought(title,abstract)；reasoning(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文发现链式推理在医学视觉问答中表现欠佳，提出通过感知锚定和描述 grounding 提升视觉 grounding 和跨模态对齐以改善性能。

Large Reasoning Models Learn Better Alignment from Flawed Thinking

大规模推理模型通过 flawed thinking 学习更好的对齐

ShengYun Peng, Eric Smith, Ivan Evtimov, Song Jiang, Pin-Yu Chen, Hongyuan Zhan, Haozhu Wang, Duen Horng Chau, Mahesh Pasupuleti, Jianfeng Chi

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 RECAP通过强化学习提升模型安全对齐能力，减少偏见并增强鲁棒性，同时保持推理效率。

Temperature-Dependent Performance of Prompting Strategies in Extended Reasoning Large Language Models

提示策略在扩展推理大语言模型中的温度依赖性能

Mousa Salah, Amgad Muneer

机构 * Gujarat Technological University（古吉拉特技术大学） ； The University of Texas MD Anderson Cancer Center（德克萨斯大学MD安德森癌症中心） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究评估了不同温度下链式思维和零样本提示策略在扩展推理中的表现，发现零样本提示在中等温度下性能最佳，链式思维在极端温度下表现最佳，扩展推理的收益随温度增加而提升。

Comments 3 Figures, 2 Tables

TS-Reasoner: Domain-Oriented Time Series Inference Agents for Reasoning and Automated Analysis

TS-Reasoner: 面向领域的时序推理代理用于推理和自动化分析

Wen Ye, Wei Yang, Defu Cao, Yizhou Zhang, Lumingyuan Tang, Jie Cai, Yan Liu

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出TS-Reasoner，一种面向领域的时序推理代理，结合大语言模型与领域工具，实现多步推理和约束感知分析，实验表明其在时序理解与多步推理任务中优于通用LLM。

Bridging SFT and RL: Dynamic Policy Optimization for Robust Reasoning

弥合SFT与RL：面向鲁棒推理的动态策略优化

Taojie Zhu, Dongyang Xu, Ding Zou, Sen Zhao, Qiaobo Hao, Zhiguo Yang, Yonghong He

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Intelligent System Department, Zhongxing Telecom Equipment (ZTE)（中兴通讯股份有限公司智能系统部） ； Institute of Advanced Interdisciplinary Studies, Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学前沿交叉研究院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出DYPO框架，通过组对齐损失、多教师蒸馏和动态探索-利用门控机制，解决SFT与RL间的偏倚-方差权衡问题，提升复杂推理和分布外任务性能。

Comments ACL 2026 findings

The Two-Stage Decision-Sampling Hypothesis: Understanding the Emergence of Self-Reflection in RL-Trained LLMs

两阶段决策采样假说：理解RL训练LLM中自反思能力的产生

Zibo Zhao, Yuanting Zha, Haipeng Zhang, Xingcheng Xu

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Shanghaitech University（上海科技大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究探讨了RL训练后LLM中自反思能力的形成机制，提出两阶段决策采样假说，通过梯度归因属性分析发现RL优于SFT的原因在于决策能力的提升而非生成能力。

Every Response Counts: Quantifying Uncertainty of LLM-based Multi-Agent Systems through Tensor Decomposition

每种回应都重要：通过张量分解量化基于大语言模型的多智能体系统不确定性

Tiejin Chen, Huaiyuan Yao, Jia Chen, Evangelos E. Papalexakis, Hua Wei

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of California, Riverside（加利福尼亚大学河滨分校） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出MATU框架，通过张量分解量化多智能体系统中的不确定性，解决多步推理、通信路径变化和拓扑多样性等挑战，提供通用可靠性评估。

Comments Accept to ACL 26

MultiFinRAG: An Optimized Multimodal Retrieval-Augmented Generation (RAG) Framework for Financial Question Answering

MultiFinRAG：一种优化的多模态检索增强生成（RAG）框架，用于金融问答

Chinmay Gondhalekar, Urjitkumar Patel, Fang-Chun Yeh

机构 * S&P Global Ratings（标普全球评级） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 MultiFinRAG通过多模态提取和分层回退策略，提升金融问答任务中跨模态推理的准确性，比ChatGPT-4o在复杂任务上高19个百分点。

Comments Preprint Copy

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Big Data (BigData), Macau, China

The Hot Mess of AI: How Does Misalignment Scale With Model Intelligence and Task Complexity?

AI的混乱：模型智能与任务复杂性如何影响对齐问题

Alexander Hägele, Aryo Pradipta Gema, Henry Sleight, Ethan Perez, Jascha Sohl-Dickstein

机构 * Anthropic Fellows Program（Anthropic 研究员计划） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Constellation ； Anthropic 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了高智能AI模型在复杂任务中失败的机制，发现模型规模越大，失败行为越不一致，强调对齐研究在防止奖励黑客和目标误指定中的重要性。

Comments ICLR 2026. 10 pages main text, 40 total, 27 figures. v2: typos, improved writing, references

ASPECT:Analogical Semantic Policy Execution via Language Conditioned Transfer

ASPECT:通过语言条件转移实现类比语义策略执行

Ajsal Shereef Palattuparambil, Thommen George Karimpanal, Santu Rana

机构 * Applied Artificial Intelligence Initiative, Deakin University, Waurn Ponds, Geelong（迪肯大学应用人工智能计划） ； School of IT, Deakin University, Waurn Ponds, Geelong（迪肯大学信息技术学院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ASPECT通过语言条件化的变分自编码器和大语言模型实现零样本迁移，解决传统方法在新任务适应性差的问题。

When LLMs Lag Behind: Knowledge Conflicts from Evolving APIs in Code Generation

当LLM落后时：来自演进API的代码生成中的知识冲突

Ahmed Nusayer Ashik, Shaowei Wang, Tse-Hsun Chen, Muhammad Asaduzzaman, Yuan Tian

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究了API演变对LLM代码生成的影响，发现缺乏全面文档时LLM难以优先处理外部上下文，执行率仅42.55%，而结构化文档和大模型规模可提升至66.36%，但推理策略如Self-Reflection可进一步提升11%。

How Do LLMs See Charts? A Comparative Study on High-Level Visualization Comprehension in Humans and LLMs

LLMs如何解读图表？人类与LLMs在高级可视化理解上的比较研究

Hyotaek Jeon, Hyunwook Lee, Minjeong Shin, Tapendra Pandey, Joohee Kim, Shinwook Seon, Daeun Jeong, Sungahn Ko, Ghulam Jilani Quadri

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究比较了人类与LLMs在图表高级理解上的差异，发现LLMs采用结构化列举而非人类的趋势叙事，揭示了可视化设计的新挑战与机遇。

Comments 15 pages, 8 figures, Accepted to EuroVis 2026

Journal ref The Eurographics Conference on Visualization (EuroVis 2026)

PRAXA: A Grammar for What-If Analysis

PRAXA：什么如果分析的语法

Sneha Gathani, Kevin Li, Raghav Thind, Sirui Zeng, Matthew Xu, Peter J. Haas, Cagatay Demiralp, Zhicheng Liu

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 PRAXA通过统一不同什么如果分析方法为语法，提供分析、组合和支持下一代什么如果系统的基础。

Comments What-if analysis for business intelligence

Unreal Thinking: Chain-of-Thought Hijacking via Two-stage Backdoor

Unreal Thinking: 通过两阶段后门实现链式思维劫持

Wenhan Chang, Tianqing Zhu, Ping Xiong, Faqian Guan, Wanlei Zhou

专题命中 推理评测 ：chain-of-thought(title,abstract)；reasoning(abstract)；CoT(abstract)

AI总结 本文提出MRTS和TSBH方法，解决LLM链式思维劫持中的数据稀缺和稳定性问题，通过生成对齐的CoT实现可控的恶意行为诱导，并提供安全推理数据集和缓解方法。

Comments 18 pages, 4 figures

Medical Reasoning with Large Language Models: A Survey and MR-Bench

基于大语言模型的医学推理：综述与MR-Bench

Xiaohan Ren, Chenxiao Fan, Wenyin Ma, Hongliang He, Chongming Gao, Xiaoyan Zhao, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The First Affiliated Hospital of USTC（中国科学技术大学附属第一医院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文综述了大语言模型在医学推理中的应用，提出MR-Bench基准测试，揭示了考试级性能与真实临床任务准确性之间的差距。

E3-TIR: Enhanced Experience Exploitation for Tool-Integrated Reasoning

E3-TIR: 增强经验利用以实现工具集成推理

Weiyang Guo, Zesheng Shi, Liye Zhao, Jiayuan Ma, Zeen Zhu, Junxian He, Min Zhang, Jing Li

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出E3-TIR方法，通过整合专家前缀、专家引导和自探索三种经验类型，提升工具集成推理的效率与性能，实验显示在工具使用任务中性能提升6%，数据成本降低。

Comments 22 pages 10 figures, published in acl2026

CrashSight: A Phase-Aware, Infrastructure-Centric Video Benchmark for Traffic Crash Scene Understanding and Reasoning

CrashSight：面向交通事故场景理解与推理的相位感知、基础设施导向视频基准

Rui Gan, Junyi Ma, Pei Li, Xingyou Yang, Kai Chen, Sikai Chen, Bin Ran

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Wyoming（怀俄明大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CrashSight通过真实道路摄像头数据构建大规模视频基准，评估视觉语言模型在交通事故场景中的理解与推理能力，揭示现有模型在时间与因果推理方面的不足。