大模型推理能力

SPATIOROUTE: Dynamic Prompt Routing for Zero-Shot Spatial Reasoning

SPATIOROUTE: 动态提示路由用于零样本空间推理

Pawat Chunhachatrachai, Gueter Josmy Faure, Hung-Ting Su, Winston H. Hsu

机构 * National Taiwan University（台湾国立大学） ； Delta Robotics Innovation Center（Delta机器人创新中心） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：chain-of-thought(summary_cn,abstract)；reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SpatioRoute，一种动态提示生成方法，通过语义定制的提示模板路由问题，无需额外训练或3D传感器输入，在零样本设置下提升空间推理性能，同时发现Chain-of-Thought提示在空间视频理解中效果不佳。

Comments 10 pages, 2 figures, 2nd Workshop on 3D-LLM/VLA, CVPR 2026

Beyond the Cartesian Illusion: Testing Two-Stage Multi-Modal Theory of Mind under Perceptual Bottlenecks

超越笛卡尔错觉：在感知瓶颈下测试双阶段多模态理论 of Mind

Yajing Zhou, Xiangyu Kong

机构 * College of Computer Science, Beijing Information Science and Technology University（北京信息科技大学计算机学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了多模态大语言模型在感知瓶颈下的双阶段空间推理能力，提出了一种基于锚点的具身体验空间分解链式推理方法，以解决空间对称性和视角模糊性问题，从而提升多模态理论 of Mind 的表现。

Comments 17 pages, 3 figures

Confidence Geometry Reveals Trace-Level Correctness in Large Language Model Reasoning

置信几何揭示大语言模型推理中的痕量正确性

Shuo Liu, Ding Liu, Shi-Ju Ran

机构 * School of Computer Science and Technology, Tiangong University（天津工业大学计算机科学与技术学院） ； Center for Quantum Physics and Intelligent Sciences, Department of Physics, Capital Normal University（首都师范大学量子物理与智能科学中心） 纠错

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

AI总结 本文研究了大语言模型推理正确性与置信轨迹之间的关系，提出通过置信几何分析来区分正确与错误推理轨迹，并展示了NeuralConf方法在提高推理准确性方面的有效性。

Comments 11 pages, 9 figures, 1 table. Code is available at https://github.com/QML-TGU/NeuralConf

Self-Evolving Spatial Reasoning in Vision Language Models via Geometric Logic Consistency

通过几何逻辑一致性实现视觉语言模型中的自演化空间推理

Junming Liu, Yuqi Li, Yifei Sun, Maonan Wang, Piotr Koniusz, Yirong Chen, Ding Wang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The City University of New York（纽约城市大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Data61 CSIRO（Data61澳大利亚国家科学研究院） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SAGE框架，通过几何和语言二元操作在视觉语言模型中实现自演化空间推理，提升模型在空间推理任务中的鲁棒性和泛化能力。

Comments 23 pages, 7 figures, 3 tables

TaskGround: Structured Executable Task Inference for Full-Scene Household Reasoning

TaskGround：全场景家庭推理的结构化可执行任务推断

ZhiYuan Feng, Yu Deng, Ruichuan An, Zhenhua Liu, Qixiu Li, Keming Wu, Zhiying Du, Weijie Wang, Haoxiao Wang, Shuang Chen, Sicheng Xu, Yaobo Liang, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TaskGround框架，通过结构化任务推断提升全场景家庭推理能力，其核心贡献是引入FullHome评估套件，验证了在家庭场景中执行任务结构推断的重要性，并展示了紧凑本地模型在实际家庭部署中的有效性。

Comments Project page: https://aaronfengzy.github.io/TaskGround/

CAVE: A Structured Credit Assignment Approach for Fragmented Visual Evidence Reasoning

CAVE：一种用于碎片化视觉证据推理的结构化信用分配方法

Tengda Guo, Jie Leng, Hanlei Li, Yaoyuan Liang, Qingyue Zhang, Dian Yang, Mingyu Zhang, Yuhua Fu, Shao-Lun Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

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

AI总结 CAVE通过结构化过程-奖励机制提升碎片化视觉推理能力，引入三个互补信号优化推理步骤，提升模型可靠性与鲁棒性。

Comments 24 pages, 6 figures. Preprint

Beyond Localization: A Comprehensive Diagnosis of Perspective-Conditioned Spatial Reasoning in MLLMs from Omnidirectional Images

超越定位：从全景图像中对MLLMs的视角条件空间推理进行综合诊断

Yuangong Chen, Wai Keung Wong, Jiaxing Li, Ioannis Patras, Xu Zheng

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Guangzhou University（广州大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； HKUST(Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本文研究了多模态大语言模型（MLLMs）在视角变化下的空间推理能力，提出了PCSR-Bench基准测试，评估了14种代表性MLLMs在不同任务上的表现，揭示了空间推理能力的显著差距，并探讨了通过强化学习进行优化的可能性。

Comments 10pages, 4 figures

SkyNative: A Native Multimodal Framework for Remote Sensing Visual Evidence Reasoning

SkyNative: 一种面向遥感视觉证据推理的原生多模态框架

Xiao Yang, Ronghao Fu, Zhiwen Lin, Zhuoran Duan, Jiashun Zhu, Jiasen Hu, Lang Sun, Weipeng Zhang, Jiaqi Liu, Xu Na, Haoran Liu, Weijie Zhang, Bo Yang

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University, China（吉林大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education（教育部符号计算与知识工程重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出SkyNative，一种原生多模态框架，通过去除预训练视觉骨干，直接在语言模型token空间中表示图像为原始patch tokens，以提升遥感图像的细粒度空间推理能力。

Thinking with Geometry: Active Geometry Integration for Spatial Reasoning

基于几何的思考：用于空间推理的主动几何整合

Haoyuan Li, Qihang Cao, Tao Tang, Kun Xiang, Zihan Guo, Jianhua Han, JiaWang Bian, Hang Xu, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen campus of Sun Yet-sen University（中山大学深圳校区） ； Yinwang Intelligent Technology Co. Ltd.（云网智能科技有限公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai innovation institute（上海创新研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GeoThinker框架，通过主动感知机制改进空间推理，通过空间接地融合和重要性门控实现几何与语义的精准整合，提升空间智能性能。

NewsLens: A Multi-Agent Framework for Adversarial News Bias Navigation

NewsLens: 一个用于对抗性新闻偏见导航的多智能体框架

Joy Bose

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出NewsLens多智能体框架，通过五个智能体协作解构新闻文章，揭示意识形态缺失、修辞操纵和框架边界，利用Qwen2.5-3B-Instruct和Mistral 7B模型进行评估，展示了系统在不同政治事件簇中的表现。

Comments 17 pages, 2 figures, 7 tables, 1 appendix

GVGAI-LLM: Evaluating Large Language Model Agents with Infinite Games

GVGAI-LLM：通过无限游戏评估大语言模型代理

Yuchen Li, Cong Lin, Muhammad Umair Nasir, Philip Bontrager, Jialin Liu, Julian Togelius

机构 * New York University（纽约大学） ； University of the Witwatersrand（沃尔特·斯通大学） ； Meta ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

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

AI总结 GVGAI-LLM通过 arcade 式游戏测试大语言模型的推理与问题解决能力，定义了可解释的评估指标，揭示了模型在空间推理和基本规划中的局限性。

Deep sequence models tend to memorize geometrically; it is unclear why

深度序列模型倾向于记忆几何学；不清楚为何

Shahriar Noroozizadeh, Vaishnavh Nagarajan, Elan Rosenfeld, Sanjiv Kumar

机构 * Machine Learning Department \& Heinz College, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA ； Google Research, NY, USA 纠错

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

AI总结 研究探讨了深度序列模型中原子事实的存储机制，发现几何记忆能编码全局关系，即使在训练中未共现的实体间也能建立联系，挑战了传统关联记忆的观点。

Comments Forty-third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

A Deployable Embodied Vision-Language Navigation System with Hierarchical Cognition and Context-Aware Exploration

可部署的具身视觉-语言导航系统：具有层次认知和上下文感知探索

Kuan Xu, Ruimeng Liu, Yizhuo Yang, Denan Liang, Tongxing Jin, Shenghai Yuan, Chen Wang, Lihua Xie

机构 * Center for Advanced Robotics Technology Innovation (CARTIN), School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（先进机器人技术与创新中心（CARTIN）、电子工程学院、南洋理工大学） ； Spatial AI & Robotics Lab, Department of Computer Science and Engineering（空间人工智能与机器人实验室、计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种可部署的具身视觉-语言导航系统，通过分层认知和上下文感知探索，在真实机器人上实现高效导航与强推理能力。

Comments 10 pages, 5 figures,

Beacon: Single-Turn Diagnosis and Mitigation of Latent Sycophancy in Large Language Models

Beacon：单轮诊断和缓解大型语言模型中潜在的阿谀倾向

Sanskar Pandey, Ruhaan Chopra, Angkul Puniya, Sohom Pal

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

AI总结 本文提出Beacon基准测试，用于单轮诊断和缓解大型语言模型中潜在的阿谀倾向，通过评估十二种最先进的模型，揭示了阿谀倾向在语言和情感方面的稳定子偏差，并提出了在提示和激活层面的干预措施，以调节这些偏差，从而揭示对齐作为事实性和社会合规判断之间的动态流形。

Gradient Dynamics of Attention: How Cross-Entropy Sculpts Bayesian Manifolds

注意力的梯度动力学：交叉熵如何塑造贝叶斯流形

Naman Agarwal, Siddhartha R. Dalal, Vishal Misra

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Columbia University School of Professional Studies（哥伦比亚大学专业研究学院） ； Department of Statistics（统计学系） ； Columbia University Department of Computer Science（哥伦比亚大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究通过分析交叉熵训练如何重塑Transformer注意力分数和值向量，揭示了注意力评分的优势路由定律和值的职责加权更新，展示了梯度动力学如何塑造贝叶斯流形以支持概率推理。

Comments v2: Add dual-entropy connection - advantage signal drives \r{ho} down; fix duplicate bibliography entries (synced from Paper I)

The Bayesian Geometry of Transformer Attention

Transformer 注意力的贝叶斯几何

Naman Agarwal, Siddhartha R. Dalal, Vishal Misra

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Columbia University School of Professional Studies（哥伦比亚大学专业研究学院） ； Department of Statistics（统计学系） ； Columbia University Department of Computer Science（哥伦比亚大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文通过构建贝叶斯风道，验证了Transformer在上下文中的贝叶斯推理能力，发现其通过几何机制实现后验更新与路由，揭示了注意力机制的必要性及扁平架构的不足。

Comments v2: Add dual-entropy measurement framework (H_I, H_P, \r{ho} = H_P/H_I); incorporate Overleaf revisions; fix duplicate bibliography entries (akyurek mashup; openai title; legacy aliases removed)

How to Instruct Your Robot: Dense Language Annotations Power Robot Policy Learning

如何指导你的机器人：密集语言标注助力机器人策略学习

Bosung Kim, Ruiyi Wang, David Acuna, Jaehun Jung, Alexander Trevithick, Brandon Cui, Yejin Choi, Prithviraj Ammanabrolu

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； NVIDIA 纠错

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

AI总结 本研究通过密集语言标注提升机器人策略学习效率，提出DeMiAn方法，利用视觉语言模型生成多方面标注，提升策略和世界模型性能，无需新增演示数据。

NaviRAG: Towards Active Knowledge Navigation for Retrieval-Augmented Generation

NaviRAG：迈向检索增强生成的主动知识导航

Jihao Dai, Dingjun Wu, Yuxuan Chen, Zheni Zeng, Yukun Yan, Zhenghao Liu, Maosong Sun

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 NaviRAG通过主动知识导航框架提升检索增强生成的复杂任务处理能力，通过分层知识组织和动态信息检索提高检索准确率和生成性能。

CheeseBench: Evaluating Large Language Models on Rodent Behavioral Neuroscience Paradigms

CheeseBench：在啮齿类行为神经科学范式上评估大语言模型

Zacharie Bugaud

机构 * Astera Institute（Astera研究院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CheeseBench通过九种经典行为神经科学范式评估大语言模型，发现模型规模、上下文历史、提示方式和架构对性能有显著影响，且当前模型在空间导航等任务上仍低于啮齿类动物基准。

Comments 8 pages, 6 figures, 4 tables

LightZeroNav: Zero-Shot Vision Language Navigation in Continuous Environments Based on Lightweight VLMs

LightZeroNav: 基于轻量级VLMs的连续环境中零样本视觉语言导航

Kun Luo, Xiangyu Dong, Xiaoguang Ma, Haoran Zhao, Yaoming Zhou

机构 * Foshan Graduate School of Innovation, Northeastern University（创新研究生院，东北大学） ； Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University（机器人科学与工程学院，东北大学） ； School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University（航空科学与工程学院，北航） ； QingniaoAI, China（清北AI，中国） 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LightZeroNav，通过轻量级VLMs解决连续环境中零样本视觉语言导航的三大瓶颈，无需特定训练或图搜索，在RGB观测和轻量级Qwen3-VL-8B模型下实现与GPT-4o相当的性能。

FormuLLA: A Large Language Model Approach to Generating Novel 3D Printable Formulations

FormuLLA：一种用于生成新型3D打印配方的大型语言模型方法

Adeshola Okubena, Yusuf Ali Mohammed, Moe Elbadawi

机构 * School of Biological and Behavioural Sciences, Queen Mary University of London（伦敦女王玛丽大学生物与行为科学学院） 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FormuLLA方法，利用微调后的大型语言模型推荐3D打印配方的辅料并预测丝材机械性能，揭示了模型选择和参数对性能的影响，指出小模型易遗忘及标准指标无法评估配方可加工性。

GaussianZoom: Progressive Zoom-in Generative 3D Gaussian Splatting with Geometric and Semantic Guidance

GaussianZoom: 一种结合几何和语义引导的渐进式缩放生成3D高斯点云

Jiale Shi, Jiarui Hu, Zesong Yang, Kaixuan Luan, Hujun Bao, Zhaopeng Cui

机构 * State Key Lab of CAD & CG（计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出GaussianZoom，一种结合几何一致场景建模和多尺度语义推理的生成式缩放3D重建系统，通过迭代渐进框架实现从低分辨率输入生成高保真的极端缩放渲染。

Comments 10 pages, 7 figures

Mamba-VGGT: Persistent Long-Sequence Video Geometry Grounded Transformer via External Sliding Window Mamba Memory

Mamba-VGGT: 通过外部滑动窗口Mamba内存实现持久长序列视频几何 grounded 变换器

Tianchen Deng, Zhenxiang Xiong, Nailin Wang, Fangjinhua Wang, Jiuming Liu, Jianfei Yang, Hesheng Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Cambridge University（剑桥大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出Mamba-VGGT框架，通过引入滑动窗口Mamba内存模块，解决传统VGGT在长序列视频中几何遗忘和累积漂移问题，提升3D场景重建的精度与稳定性。