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AI 大模型

大模型推理能力

大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。

2026-04-17 至 2026-04-17 共收录 8 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 视觉空间推理 8 篇

2604.14568 2026-04-17 cs.CV cs.CL 83%

Learning Adaptive Reasoning Paths for Efficient Visual Reasoning

学习高效的视觉推理路径

Yixu Huang, Tinghui Zhu, Muhao Chen

机构 * Fudan University(复旦大学) University of California, Davis(加州大学戴维斯分校)

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

AI总结 本文提出AVR框架,通过分解视觉推理为三个认知功能,动态选择响应格式,减少推理冗余,提升效率。

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2604.14641 2026-04-17 cs.AI 79%

Learning to Draw ASCII Improves Spatial Reasoning in Language Models

学习绘制ASCII图提高语言模型的空间推理能力

Shiyuan Huang, Li Liu, Jincheng He, Leilani H. Gilpin

机构 * University of California, Santa Cruz(加州大学圣克ruz分校)

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

AI总结 本文通过Text2Space数据集研究语言模型通过构造视觉布局提升空间推理能力,发现构造与理解训练结合可显著增强空间推理,并在外部基准上验证了其泛化能力。

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2604.14806 2026-04-17 cs.SD cs.MM 78%

Listen, Pause, and Reason: Toward Perception-Grounded Hybrid Reasoning for Audio Understanding

倾听、暂停与推理:迈向基于感知的混合推理以实现音频理解

Jieyi Wang, Yazhe Niu, Dexuan Xu, Zhongyu Wei

机构 * Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Peking University(北京大学) CUHK MMLab(香港中文大学多媒体实验室) Fudan University(复旦大学)

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

AI总结 本文提出HyPeR框架,通过感知-推理混合方法提升音频理解能力,通过PAQA数据集训练模型并引入PAUSE标记和一致性奖励,实验表明其在复杂音频场景中表现优异。

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2604.14399 2026-04-17 cs.RO cs.AI cs.SY eess.SY 57%

SpaceMind: A Modular and Self-Evolving Embodied Vision-Language Agent Framework for Autonomous On-orbit Servicing

SpaceMind:一种模块化且自我进化的具身视觉-语言代理框架,用于自主在轨服务

Aodi Wu, Haodong Han, Xubo Luo, Ruisuo Wang, Shan He, Xue Wan

机构 * University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Technology and Engineering Center for Space Utilization, Chinese Academy of Sciences(中国科学院空间利用技术与工程中心)

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

AI总结 本文提出SpaceMind框架,通过模块化和自我进化机制,实现自主在轨服务中的视觉感知、三维空间推理和多阶段任务执行,验证了其在不同环境下的鲁棒性和适应性。

Comments 23 pages, 6 figures, 7 tables. Code available at https://github.com/wuaodi/SpaceMind

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2604.15225 2026-04-17 cs.HC 50%

UrbanClipAtlas: A Visual Analytics Framework for Event and Scene Retrieval in Urban Videos

UrbanClipAtlas:面向城市视频中事件和场景检索的视觉分析框架

Joel Perca, Luis Sante, Juanpablo Heredia, Joao Rulff, Claudio Silva, Jorge Poco

专题命中 视觉空间推理 :reasoning(abstract)

AI总结 本文提出UrbanClipAtlas框架,结合RAG、实体提取和视频定位技术,实现城市视频中事件和场景的高效检索与解释,通过知识图谱和增强聊天界面提升分析效率。

Comments 12 pages and 6 figures

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2512.22185 2026-04-17 cs.CV 50%

Beyond Augmentation: Cross-Modal Transformer Fusion with Bi-directional Attention for Low-Data Aneurysm Screening

超越增强:基于双向注意力的跨模态Transformer融合用于低数据动脉瘤筛查

Antara Titikhsha, Divyanshu Tak

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Artificial Intelligence in Medicine (AIM) Program(医学人工智能(AIM)项目) Mass General Brigham(马萨诸塞总医院) Harvard Medical School(哈佛医学院) Department of Radiation Oncology(放射肿瘤科) Dana-Farber Cancer Institute(达纳-法伯癌症研究所) Brigham and Women’s Hospital(布里洛妇产科医院)

专题命中 视觉空间推理 :reasoning(abstract)

AI总结 本文提出CMTF-Net,通过跨模态目标融合框架实现解剖结构化的动脉瘤筛查,采用14个血管区域独立监督,提升低数据场景下的检测精度与可解释性。

Comments We had major improvements in this second draft. Please refer to this version only

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2604.11600 2026-04-17 cs.CV 50%

Geoparsing: Diagram Parsing for Plane and Solid Geometry with a Unified Formal Language

几何解析:一种统一形式语言用于平面和立体几何的图表解析

Peijie Wang, Ming-Liang Zhang, Jun Cao, Chao Deng, Dekang Ran, Hongda Sun, Pi Bu, Xuan Zhang, Yingyao Wang, Jun Song, Bo Zheng, Fei Yin, Cheng-Lin Liu

机构 * MAIS, Institute of Automation of Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所MAIS) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院) Future Living Lab of Alibaba(阿里巴巴未来生活实验室)

专题命中 视觉空间推理 :reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一种统一形式语言,结合平面和立体几何,构建了GDP-29K数据集,通过监督微调与可验证奖励的强化学习提升几何解析性能,提升MLLMs的几何推理能力。

Comments Accepted to ACL2026

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2601.03416 2026-04-17 cs.CV 50%

GAMBIT: A Gamified Jailbreak Framework for Multimodal Large Language Models

GAMBIT:一种用于多模态大语言模型的游戏化突破框架

Xiangdong Hu, Yangyang Jiang, Qin Hu, Xiaojun Jia

机构 * Georgia State University(佐治亚州立大学) Shandong University(山东大学) Nanyang Technological University, Singapore(新加坡南洋理工大学)

专题命中 视觉空间推理 :reasoning(abstract)

AI总结 本文提出GAMBIT框架,通过分解重组有害视觉语义并构建游戏化场景,使模型在探索和重建意图中主动完成突破,提升攻击成功率。

Comments Accepted to the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026), Main Conference

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