大模型推理能力

AutoSpatial: Visual-Language Reasoning for Social Robot Navigation through Efficient Spatial Reasoning Learning

AutoSpatial: 通过高效空间推理学习实现社交机器人导航的视觉-语言推理

Yangzhe Kong, Daeun Song, Jing Liang, Dinesh Manocha, Ziyu Yao, Xuesu Xiao

机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoSpatial方法，通过结构化空间接地和大规模VQA对自动生成标签，提升VLMs在社交导航中的空间推理能力，实现更准确的空间感知、运动预测、推理、行动和解释。

SpatialStack: Layered Geometry-Language Fusion for 3D VLM Spatial Reasoning

SpatialStack：用于3D VLM空间推理的分层几何-语言融合

Jian Zhang, Shijie Zhou, Bangya Liu, Achuta Kadambi, Zhiwen Fan

机构 * XMU（厦门大学） ； UCLA（美国大学） ； Google（谷歌） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； TAMU（德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SpatialStack框架，通过分层融合视觉、几何和语言表征，提升3D空间推理能力，实验表明其在多个基准上表现优异。

Comments CVPR 2026, Project Website: https://spatial-stack.github.io/

MedGemma 1.5 Technical Report

MedGemma 1.5 技术报告

Andrew Sellergren, Chufan Gao, Fereshteh Mahvar, Timo Kohlberger, Fayaz Jamil, Madeleine Traverse, Alberto Tono, Bashir Sadjad, Lin Yang, Charles Lau, Liron Yatziv, Tiffany Chen, Bram Sterling, Kenneth Philbrick, Richa Tiwari, Yun Liu, Madhuram Jajoo, Chandrashekar Sankarapu, Swapnil Vispute, Harshad Purandare, Abhishek Bijay Mishra, Sam Schmidgall, Tao Tu, Anil Palepu, Chunjong Park, Tim Strother, Rahul Thapa, Yong Cheng, Preeti Singh, Kat Black, Yossi Matias, Katherine Chou, Avinatan Hassidim, Kavi Goel, Joelle Barral, Tris Warkentin, Shravya Shetty, Dale Webster, Sunny Virmani, David F. Steiner, Can Kirmizibayrak, Daniel Golden

机构 * Google Research and Google DeepMind（谷歌研究与谷歌深Mind） 纠错

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

AI总结 MedGemma 1.5 增强了医学影像处理、解剖定位和多时间点胸部X光分析能力，显著提升了3D MRI和CT分类精度，并在病理图像和临床知识推理中取得突破性进展。