大模型推理能力

CrystalReasoner: Reasoning and RL for Property-Conditioned Crystal Structure Generation

CrystalReasoner: 基于推理和强化学习的性质条件晶体结构生成

Yuyang Wu, Stefano Falletta, Delia McGrath, Sherry Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Radical AI ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 CrystalReasoner通过引入物理先验和强化学习，实现从自然语言指令生成稳定且具有特定性质的晶体结构，提升了生成精度和科学合理性。

Comments Our work is available at https://crystalreasoner.github.io/, with code at https://github.com/wyy603/CrystalReasoner

Grounded Reinforcement Learning for Visual Reasoning

基于视觉的强化学习用于视觉推理

Gabriel Sarch, Snigdha Saha, Naitik Khandelwal, Ayush Jain, Michael J. Tarr, Aviral Kumar, Katerina Fragkiadaki

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(title,abstract)

AI总结 本文提出ViGoRL，通过强化学习实现视觉推理，通过空间坐标锚定推理步骤，提升视觉定位和搜索性能，优于传统方法。

Comments Project website: https://visually-grounded-rl.github.io/

PanoWorld: Towards Spatial Supersensing in 360$^\circ$ Panorama World

PanoWorld：迈向360度全景世界的空间超感知

Changpeng Wang, Xin Lin, Junhan Liu, Yuheng Liu, Zhen Wang, Donglian Qi, Yunfeng Yan, Xi Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of California, Irvine（加州大学伊维特分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PanoWorld，通过构建全景原生理解能力，解决传统多模态大模型在空间感知上的不足，通过全景空间交叉注意力机制提升3D空间推理能力，并建立PanoSpace-Bench基准测试，验证了全景原生监督的有效性。

Comments Project page: https://wcpcp.github.io/PanoWorld

Learning Where It Matters: Geometric Anchoring for Robust Preference Alignment

在关键领域学习：用于鲁棒偏好对齐的几何锚定

Youngjae Cho, Jongsuk Kim, Ji-Hoon Kim

机构 * PYLER ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 GAPO通过动态几何锚定机制改进偏好对齐，通过局部敏感度自适应调整偏好对重要性，减少噪声影响，提升模型鲁棒性。

Comments Under Review

NavRL++: A System-Level Framework for Improving Sim-to-Real Transfer in Reinforcement Learning-Based Robot Navigation

NavRL++: 一种提升基于强化学习的机器人导航仿真到现实迁移的系统级框架

Zhefan Xu, Hanyu Jin, Kenji Shimada

机构 * Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University（机械工程系，卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出NavRL++框架，通过系统性研究仿真到现实迁移的关键因素，引入感知鲁棒性增强策略和基于Transformer的时序推理策略，提升机器人导航性能。

Comments 18 pages, 18 figures, 6 tables

Video Models Can Reason with Verifiable Rewards

视频模型可以借助可验证的奖励进行推理

Tinghui Zhu, Sheng Zhang, James Y. Huang, Selena Song, Xiaofei Wen, Yuankai Li, Hoifung Poon, Muhao Chen

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出VideoRLVR方法，通过规则反馈优化视频扩散模型，提升可验证推理能力，在Maze、FlowFree和Sokoban任务中优于监督微调基线，证明可验证RL能推动视频模型超越感知模仿。

Comments Website: https://darthzhu.github.io/VideoRLVR-page/