大模型推理能力

TrafficClaw: A Generalizable LLM Agent in the Unified Physical Environment for Urban Traffic Control

TrafficClaw：面向城市交通控制的统一物理环境中的可泛化LLM智能体

Siqi Lai, Pan Zhang, Yuping Zhou, Jindong Han, Yansong Ning, Hao Liu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Shandong University（山东大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出TrafficClaw，一种基于大语言模型的可泛化交通控制智能体，通过统一物理环境、可执行时空推理与多阶段智能体强化学习，实现跨子系统的协调优化。

LocalSearchBench: Benchmarking Agentic Search in Real-World Local Life Services

LocalSearchBench：现实本地生活服务中的智能搜索基准测试

Hang He, Chuhuai Yue, Chengqi Dong, Mingxue Tian, Hao Chen, Zhenfeng Liu, Jiajun Chai, Xiaohan Wang, Yufei Zhang, Qun Liao, Guojun Yin, Wei Lin, Chengcheng Wan, Haiying Sun, Ting Su

机构 * Meituan, Beijing, China（美团，北京，中国） ； East China Normal University Shanghai Innovation Institute（东华大学上海创新研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； North China University of Technology, Beijing, China（华北理工大学，北京，中国） ； East China Normal University Shanghai China（东华大学上海） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对本地生活服务领域，提出包含130万商家条目和900个多跳问答任务的基准测试LocalSearchBench，并开发统一环境LocalPlayground，实验表明现有大推理模型性能不足。

Comments 12 pages; accepted to KDD 2026

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD 2026), August 9--13, 2026, Jeju Island, Republic of Korea. ACM, New York, NY, USA, 12 pages

VLM4VLA: Revisiting Vision-Language-Models in Vision-Language-Action Models

VLM4VLA：重新审视视觉-语言-动作模型中的视觉-语言模型

Jianke Zhang, Xiaoyu Chen, Qiuyue Wang, Mingsheng Li, Yanjiang Guo, Yucheng Hu, Jiajun Zhang, Shuai Bai, Junyang Lin, Jianyu Chen

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） ； Qwen Team, Alibaba Inc.（阿里巴巴公司Qwen团队） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过VLM4VLA最小适配管道，系统研究视觉-语言模型（VLM）的选择和能力如何影响下游视觉-语言-动作（VLA）策略性能，发现VLM通用能力无法预测下游任务表现，且视觉模块是性能瓶颈。

Agent-R1: A Unified and Modular Framework for Agentic Reinforcement Learning

Agent-R1：一个统一且模块化的智能体强化学习框架

Mingyue Cheng, Shuo Yu, Daoyu Wang, Qingchuan Li, Xiaoyu Tao, Jie Ouyang, Yucong Luo, Yitong Zhou, Qi Liu, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Agent-R1框架，通过步骤级轨迹表示和灵活上下文管理，解决智能体强化学习中轨迹表示不匹配问题，支持多种优化策略。

Comments This paper serves as the technical report of the Agent-R1 project

ToolFG: Towards Well-Grounded Fine-Grained Image Classification

ToolFG：面向良好基础的细粒度图像分类

Yu Xue, Haoxuan Qu, Zhuoling Li, Yihang Lou, Yan Bai, Hossein Rahmani, Jun Liu

机构 * Lancaster University（兰卡斯特大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出ToolFG框架，通过MCTS引导的工具使用知识蒸馏和模型-工具协同进化机制，使MLLM自主调用外部工具获取可靠视觉线索，实现细粒度图像分类。

Power Grid Infrastructure for AI Data Centers

人工智能数据中心的电网基础设施

Amir Sajadi, Muhy Eddin Za'ter, Maria Vabson, Kyri Baker, Bri-Mathias Hodge

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文探讨了人工智能发展推动大型数据中心建设对电网规划与运行的影响。

Maximizing Compute Capacity in AI Data Centers through Cooling, Energy Storage, and Computing Adaptation

通过冷却、储能和计算适配最大化AI数据中心计算容量

Shaolei Ren, Mohammad A. Islam, Adam Wierman

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出ComputeAmp框架，通过联合动态利用冷却、电池储能和计算适配，在有限站点功率预算下最大化计算容量，并讨论其机会、限制及算法挑战。

Comments 11 pages. A preliminary shorter version of this paper is published and presented as a poster at ACM e-Energy 2026

Data Architectures for AI-Ready Interoperable Public Transportation Ecosystems

面向AI就绪的可互操作公共交通生态系统的数据架构

Diego Da Silva, Raphael Y. de Camargo, Mayuri A. Morais, Amer Shalaby

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对公共交通领域数据碎片化、更新频率不一致及缺乏可复现互操作管道的问题，提出基于企业计算模式的数据架构，融合IT与OT，支持多机构协调与实时系统操作。

Metaverse in Smart Cities: Transforming Urban Life and Governance

智慧城市中的元宇宙：改变城市生活与治理

Ioanna Chatzopoulou, Paraskevi Tsoutsa, Panos Fitsilis

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 通过系统文献综述，研究元宇宙驱动的解决方案如何影响城市经济转型、治理、交通、可持续性和社会互动，并基于案例提出整合框架。

Comments 42 pages

Journal ref Metaverse. Metaverse, 6(4): 3744, 2025

Why Avoid Generative Legal AI Systems? Hallucination, Overreliance, and their Impact on Explainability

为何避免生成式法律AI系统？幻觉、过度依赖及其对可解释性的影响

Gizem Gültekin Varkonyi

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文论证生成式AI在法律领域的部署因幻觉和过度依赖风险需严格限制，分析其如何削弱可解释性并挑战司法独立。

Journal ref FORUM: ACTA JURIDICA ET POLITICA 15 : 2 pp. 47-60, publication date: 2026

Attention-guided Fine-tuning of Multimodal Large Language Models Improves Chain-of-Thought Reasoning

注意力引导的多模态大语言模型微调提升思维链推理能力

Sanchit Sinha, Guangzhi Xiong, Bohan Liu, Zhenghao He, Aidong Zhang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型中思维链推理效果不佳的问题，提出注意力引导的微调目标Attentive-CoT，通过延迟答案承诺和维持视觉令牌访问来提升推理性能。

VRPRM: Process Reward Modeling via Visual Reasoning

VRPRM: 通过视觉推理的过程奖励建模

Xinquan Chen, Chongying Yue, Bangwei Liu, Xuhong Wang, Yingchun Wang, Chaochao Lu

机构 * PJ Lab（PJ实验室） 纠错

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

AI总结 提出VRPRM，一种结合视觉推理的过程奖励模型，通过两阶段训练策略（少量CoT-PRM SFT数据+大量非CoT-PRM RL数据）以较低成本实现高质量推理，性能提升达118%。

Comments 20 pages, 11 figures

When and How Much to Imagine: Adaptive Test-Time Scaling with World Models for Visual Spatial Reasoning

何时想象以及想象多少：基于世界模型的自适应测试时缩放用于视觉空间推理

Shoubin Yu, Yue Zhang, Zun Wang, Jaehong Yoon, Huaxiu Yao, Mingyu Ding, Mohit Bansal

机构 * University of North Carolina, Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出自适应测试时框架AVIC/AVIC-R，通过世界模型选择性调用和缩放视觉想象，在空间推理中平衡准确性与效率，超越GPT-4o等基线。

Comments the first two authors are equally contributed. Project page: https://adaptive-visual-tts.github.io/

Active Exploring like a Pigeon: Reinforcing Spatial Reasoning via Agentic Vision-Language Models

像鸽子一样主动探索：通过智能视觉语言模型强化空间推理

Wei Deng, Xianlin Zhang, Mengshi Qi

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出一种受鸽子认知地图启发的智能视觉语言模型管道，通过动态认知地图和空间断言代码提供密集奖励信号，在MindCube基准上实现80.5%的总体准确率，在Rotation子集上相对提升53.2%。

Comments Accepted by ICML 2026

Hierarchical Semantic-Augmented Navigation: Optimal Transport and Graph-Driven Reasoning for Vision-Language Navigation

层级语义增强导航：面向视觉语言导航的最优传输与图驱动推理

Xiang Fang, Wanlong Fang, Changshuo Wang

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； Interdisciplinary Graduate Programme, Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学交叉学科研究生项目） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 提出层级语义增强导航框架，通过动态层级语义场景图、基于最优传输的拓扑规划器与图感知强化学习策略，解决连续环境中的视觉语言导航难题，实现最优性能。

Comments Published in NeurIPS 2025, address some typos

PlanarBench: Evaluating LLM Spatial Reasoning via Planar Graph Drawing

PlanarBench: 通过平面图绘制评估LLM空间推理能力

Oleksandr Nikitin

机构 * tvori.info 纠错

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

AI总结 提出PlanarBench基准，通过让LLM根据边列表以ASCII艺术绘制平面图来评估其空间推理能力，发现边数是主要难度预测因子。

Comments 12 pages, 4 figures, https://github.com/wizzard0/planar-bench-as1073

Limits of Spatial Imagery Reasoning in Frontier LLM Models

前沿大语言模型在空间意象推理中的局限性

Sergio Y. Hayashi, Nina S. T. Hirata

机构 * Institute of Mathematics and Statistics – University of São Paulo（数学统计研究所 – 圣保罗大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过引入外部“意象模块”辅助3D模型旋转任务，发现即使外包整体3D状态维护，前沿模型仍缺乏基础视觉空间原语，导致准确率最高仅62.5%。

Comments 25 pages. v2: Title updated; added a section on object/spatial imagery and propositional reasoning; added new experimental results for the single-object rotation probe

Beyond Visual Memory: Mechanistic Diagnostics of Latent Visual Reasoning

超越视觉记忆：潜在视觉推理的机制诊断

Garvin Guo, Yu Chen, Xiang Wang, Shuai Li, Xinpei Zhao, Huaxing Liu, Shuai Dong

机构 * Amap, Alibaba Group（阿里集团亚马通） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 通过分解潜在令牌为三个可测试组件，发现边界标记和格式而非潜在槽贡献了主要性能提升，揭示了潜在视觉推理的真正机制。

Reasmory: 3D Reconstruction as Explicit Memory for VLMs Spatial Reasoning

Reasmory: 3D重建作为VLMs空间推理的显式记忆

Jixuan He, Xueting Li, Chieh Hubert Lin, Ming-Hsuan Yang

机构 * Cornell Tech, Cornell University（康奈尔科技学院、康奈尔大学） ； NVIDIA（英伟达） ； illoca AI（illoca人工智能） ； The University of California, Merced（加州大学梅尔塞德斯分校） 纠错

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

AI总结 提出Reasmory框架，通过结构化程序执行重建的3D显式记忆，并引入轻量级领域特定语言约束VLM查询和操作，在空间推理任务上提升6-18%。

DeepLatent: Think with Images via Parallel Latent Visual Reasoning

DeepLatent: 通过并行潜在视觉推理用图像思考

Dongchen Lu, Zhimo Li, Mao Shu, Huo Cao

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出DeepLatent框架，通过LatentFormer并行生成潜在视觉状态，并结合连续空间强化学习优化潜在表示，在多个基准上达到最先进性能。

ProtStructQA: A Denotation Threshold in Protein Structural Reasoning

ProtStructQA: 蛋白质结构推理中的指称阈值

Aravind Mandiga, Guoming Li, Jin Lu, Ismailcem Budak Arpinar, Khaled Rasheed, Samuel E. Aggrey

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） 纠错

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

AI总结 提出可执行基准ProtStructQA，通过将自然语言问题编译为DSL程序并在AlphaFold结构上执行来评估蛋白质语言模型，发现模型在1.7B到4B参数之间存在指称阈值，低于该阈值时工具辅助推理占优，高于该阈值时思维链成为最强策略。

StemBind: When MLLMs Get Lost Between Rules and Instances in Abstract Visual Reasoning

StemBind: 当多模态大语言模型在抽象视觉推理中迷失于规则与实例之间

Xixiang He, Baiqi Wu, Xingming Li, Ao Cheng, Qiyao Sun, Xuanyu Ji, Qingyong Hu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出 StemBind 诊断基准，通过共享主干的三对齐问题（感知、规则、完整）定位 MLLM 在抽象视觉推理中的失败环节，发现规则到实例的绑定是主要瓶颈。

Comments Project page: https://hexixiang.github.io/StemBind

LookWise: Knowing When and Where to Look for Fine-Grained Visual Reasoning in Multimodal Large Language Models

LookWise: 知道何时何地关注多模态大语言模型中的细粒度视觉推理

Yuxiang Shen, Hailong Huang, Zhenkun Gao, Xueheng Li, Man Zhou, Chengjun Xie, Haoxuan Che, Xuanhua He, Jie Zhang

机构 * Institute of Intelligent Machines, Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences（智能机器研究所，合肥物理科学研究院，中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出LookWise框架，通过置信度模块和语义引导定位模块实现自适应视觉推理，无需额外训练即可提升细粒度推理精度并加速推理。

Boosting RL-Based Visual Reasoning with Selective Adversarial Entropy Intervention

基于选择性对抗熵干预提升强化学习视觉推理能力

Yang Yu, Zhuangzhuang Chen, Lanqing Li, Xiaomeng Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出选择性对抗熵干预（SaEI）方法，通过在强化学习采样阶段利用熵引导的对抗攻击扭曲视觉输入，增强策略探索，提升视觉语言模型的推理能力。

SpaceTools: Tool-Augmented Spatial Reasoning via Double Interactive RL

SpaceTools: 通过双交互强化学习实现工具增强的空间推理

Siyi Chen, Mikaela Angelina Uy, Chan Hee Song, Faisal Ladhak, Adithyavairavan Murali, Qing Qu, Stan Birchfield, Valts Blukis, Jonathan Tremblay

机构 * NVIDIA ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出双交互强化学习（DIRL）框架，通过两阶段训练让视觉语言模型学会协调多种工具（如深度估计、分割、姿态估计）进行精确空间推理，在多个基准上达到最优性能。

Comments CVPR 2026

Mechanistic Diagnostics of Spatial Lexical Bias in Multimodal Large Language Model Spatial Reasoning

多模态大语言模型空间推理中空间词汇偏差的机制诊断

Chuang Ma, Qianying Liu, Tomoyuki Obuchi, Fei Cheng, Wang Yang, Sudong Cai, Shuyuan Zheng, Akiko Aizawa, Sadao Kurohashi

机构 * Kyoto University（京都大学） ； NII LLMC（日本国立信息与通信技术研究所语言模型中心） ； RIKEN AIP（日本理化学研究所先进理工研究所） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The University of Osaka（大阪大学） ； University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文发现多模态大语言模型存在空间词汇偏差，即添加空间关系词会吸引模型选择该选项，并通过机制可解释性工具揭示偏差主要源于语言侧而非视觉侧，最后提出轻量级LLM-only DPO更新可有效缓解偏差。

Bridging the 2D-3D Gap: A Hierarchical Semantic-Geometric Map for Vision Language Navigation

弥合2D-3D鸿沟：面向视觉语言导航的分层语义几何地图

Kailing Li, Tianwen Qian, Lijin Yang, Yuqian Fu, Jingyu Gong, Xiaoling Wang, Liang He

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华大学计算机科学与技术学院） ； Bosch Corporate Research（博世企业研究） ； King Abdullah University of Science and Technology（卡布斯大学） 纠错

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

AI总结 提出分层语义几何地图（HSGM），将3D几何信息转化为VLM可理解的结构化表示，结合VLM高层语义规划与经典路径规划，实现零样本视觉语言导航，在R2R-CE和RxR-CE基准上达到最先进性能。

Where to Look: Can Foundation Models Reach a Target Viewpoint Through Active Exploration?

看向哪里：基础模型能否通过主动探索达到目标视角？

Liyang Li, Muzhi Zhu, Zhiyue Zhao, Hengyu Zhao, Ke Liu, Linhao Zhong, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出目标视角复现（TVR）任务及TVRBench基准，通过分析现有模型瓶颈并构建统一后训练框架，将9B开源模型成功率提升至50%以上。

Comments Project page: https://github.com/aim-uofa/TVRBench

RoboStressBench: Benchmarking VLM Robustness to Physical Visual Stress in Embodied Scenes

RoboStressBench: 在具身场景中基准测试VLM对物理视觉压力的鲁棒性

Leyi Wu, Yifan Zhao, Jinjie Zhang, Suzeyu Chen, Wosong Chen, Zhifei Chen, Tianshuo Xu, Qingchun He, Hongxin Hu, Haojian Huang, Yangkai Wei, Wenqian Li, Yinchuan Li, Ying-Cong Chen

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学(广州)） 纠错

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

AI总结 本文提出RoboStressBench，从逆图形学角度将视觉压力分解为材质、视角、光照和几何四个物理维度，系统评估VLM在真实物理压力下的鲁棒性，并引入压力感知求解器提升高压力场景下的性能。

3DCodeBench: Benchmarking Agentic Procedural 3D Modeling Via Code

3DCodeBench：通过代码进行智能体程序化3D建模的基准测试

Yipeng Gao, Lei Shu, Genzhi Ye, Xi Xiong, Ameesh Makadia, Meiqi Guo, Laurent Itti, Jindong Chen

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Southern California（南加州大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 提出3DCodeBench基准，评估12种视觉语言模型将文本和图像参考转换为程序化3D建模代码的能力，并构建基于人类偏好的3DCodeArena排名平台。

Comments Project Page: https://www.3dcodebench.com/; 11 pages (main), with appendix