大模型推理能力

Spatial Atlas: Compute-Grounded Reasoning for Spatial-Aware Research Agent Benchmarks

空间图谱：面向空间感知研究代理的计算导向推理

Arun Sharma

机构 * University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学，双城分校） 纠错

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

AI总结 本文提出计算导向推理(CGR)框架，通过确定性计算解决子问题后再由语言模型生成答案，构建了空间图谱系统，用于评估FieldWorkArena和MLE-Bench两个挑战性基准，通过结构化空间场景图引擎和熵引导动作选择提升空间推理的准确性和可解释性。

Comments 11 pages. Code: https://github.com/arunshar/spatial-atlas

Why and When Visual Token Pruning Fails? A Study on Relevant Visual Information Shift in MLLMs Decoding

为何及何时视觉标记修剪失效？对多模态大语言模型解码中相关视觉信息转移的研究

Jiwan Kim, Kibum Kim, Wonjoong Kim, Byung-Kwan Lee, Chanyoung Park

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） ； NVIDIA 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究了视觉标记修剪在复杂视觉推理任务中的失效原因，提出解码阶段感知标记修剪方法，有效缓解了修剪方法在复杂推理任务中的性能下降。

Comments Preprint, Project : https://ptkjw1997.github.io/DSTP-page/

IGen: Scalable Data Generation for Robot Learning from Open-World Images

IGen: 为机器人学习从开放世界图像中实现可扩展的数据生成

Chenghao Gu, Haolan Kang, Junchao Lin, Jinghe Wang, Duo Wu, Shuzhao Xie, Fanding Huang, Junchen Ge, Ziyang Gong, Letian Li, Hongying Zheng, Changwei Lv, Zhi Wang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shenzhen University of Infomation Technology（深圳信息大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出IGen框架，通过开放世界图像生成高质量的视觉-运动数据，验证了其在机器人学习中的有效性。

Comments 8 pages, 8 figures; Accepted to CVPR 2026

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026

Homotopy-Guided Potential Games for Congestion-Aware Navigation

基于同调的势游戏用于拥堵感知导航

Mohammed Irshadh Ismaaeel Sathyamangalam Imran, Lasse Peters, Michael Khayyat, Stefano Arrigoni, Francesco Braghin, Laura Ferranti

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种结合同调方法和势游戏的多智能体路径规划框架，通过拓扑结构策略集和递推时间窗设置，提升导航效率与安全性，实验验证其在拥堵场景下的优越性。

Abstract 3D Perception for Spatial Intelligence in Vision-Language Models

抽象3D感知用于视觉-语言模型中的空间智能

Yifan Liu, Fangneng Zhan, Kaichen Zhou, Yilun Du, Paul Pu Liang, Hanspeter Pfister

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出SandboxVLM框架，通过抽象边界框编码几何结构和物理动力学，提升视觉-语言模型在3D任务中的空间智能，实验证明其在零样本设置下显著提升性能。

FiLM-Nav: Efficient and Generalizable Navigation via VLM Fine-tuning

FiLM-Nav：通过VLM微调实现高效且通用的导航

Naoki Yokoyama, Sehoon Ha

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 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出FiLM-Nav，通过微调预训练VLM作为导航策略，直接利用视觉轨迹历史和导航目标进行探索决策，实现复杂环境中的高效导航与物体定位。