AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
图谱是理想上下文：用于可泛化基础医学图像分割的一次性定制
机构 * Nanjing University（南京大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)
AI总结 研究医学图像中解剖结构分割问题，提出图谱引导框架AtlasSegFM，通过图谱查询配准生成提示，用冻结基础模型细化分割，经自适应融合模块结合图谱先验与模型输入及预测，实现一次性定制。
Comments ECCV 2026
共享电动出行与可再生能源社区的互补性
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)
AI总结 研究共享出行提供商与能源社区在电力系统中的互补性。通过混合整数二次规划问题联合优化二者灵活性使用，分析经济收益及电网电价、双向充电对配电网影响，案例显示协调可降成本、减轻变电站压力。
人工智能数据中心的电力需求与电网影响：挑战与前景
专题命中 规划推理 ：planning(abstract)
AI总结 探讨人工智能数据中心电力需求增长给电网带来的挑战。通过综述其基础设施、用电特性及模式，分析不同时间尺度面临的挑战，并从电网、数据中心和终端用户角度讨论应对方案，推动两者协同发展。
智能服务计算
专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)
AI总结 探讨服务计算范式转变带来的新问题，基于现有研究基础，引入智能服务计算，扩展服务计算范畴，为未来服务生态系统奠定以服务为中心的基础，实现对自治代理的系统管理。
IndustryNav：探索动态工业导航中具身智能体的空间推理
机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Purdue University Northwest（普渡大学西北分校）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)
AI总结 针对视觉大语言模型在空间推理的挑战，提出IndustryNav基准，利用动态工业场景评估，给出零样本导航管道及安全指标，研究发现模型在路径规划等方面有缺陷，凸显向主动探索等任务发展的需求。
空间思考者：通过密集奖励强化场景图基础的空间推理
机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 研究针对多模态大语言模型空间推理难题，提出SpatialThinker，通过在线强化学习统一场景图生成与视觉推理，构建心理场景图并借助密集奖励推理，贡献包括基于SGG推理、高质量训练数据集及密集奖励设计。
Comments Preprint. Accepted at NeurIPS 2025 Workshops on SPACE in Vision, Language, and Embodied AI (SpaVLE) as Oral, Embodied World Models for Decision Making (EWM), Aligning Reinforcement Learning Experimentalists and Theorists (ARLET), and Scaling Environments for Agents (SEA)
荷马：通过分层记忆和智能推理理解长视频
机构 * Soochow University（苏州大学） ； Tencent Hunyuan Multimodal Department（腾讯混元多模态部）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 研究长视频理解问题，提出荷马分层在线记忆探索与推理框架，其记忆反映视频多尺度结构，智能推理器按人类方式探索记忆，通过多轮检索组合答案，性能优于此前最佳方法。
Comments under review
R3D：用于以自我为中心的可穿戴设备的定量3D空间推理
机构 * Meta Reality Labs（元现实实验室）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对以自我为中心的可穿戴设备定量3D空间推理，介绍R3D-Bench基准及R3D工具调用框架，用分割和深度提升对象表示构建3D场景，通过工具提供信息给语言模型，在基准测试中表现出色。
IDEAL-Bench：用于分析3D布局推理的室内数据集和评估套件
机构 * Department of Computer Science Dartmouth College（达特茅斯学院计算机科学系）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)
AI总结 介绍IDEAL-Bench评估套件，让视觉语言模型预测室内场景结构化3D布局，基于IDEAL-Scenes数据集，评估15个模型发现任务待解、模型存在不对称性及排名差异，为下一代模型空间智能评估铺路。
Comments 36 pages. Project page: https://ideal3d.github.io/
Q-GeoMem：面向视频空间推理的问题引导几何记忆
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； TeleAI
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)
AI总结 提出Q-GeoMem框架，通过问题引导的几何记忆机制，结合细粒度上下文库和语义几何证据库，在视频空间推理任务中实现最先进性能。
空间平衡：利用空间推理在LLM辅助科学传播写作中平衡科学阐述与叙述吸引力
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)
AI总结 本文提出SpatialBalancing系统，通过结合人类空间推理与大语言模型的语义能力，提升科学传播写作中科学严谨性与叙述吸引力的平衡。
Comments DIS '26
Journal ref In Designing Interactive Systems Conference (DIS '26), June 13-17, 2026, Singapore, Singapore. ACM, New York, NY, USA, 20 pages
通过本体感知进行思考：用于VLA策略的状态基础视觉令牌选择
机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology（东区技术研究所） ； Great Bay University（大湾大学） ； Northeast Forestry University（东北林业大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)
AI总结 研究VLA模型中本体感知应用问题，提出ThinkProprio方法，将本体感知离散化为视觉语言模型（VLM）词汇令牌，与指令共同作用在VLM计算前选视觉补丁，贡献是提升性能、降低延迟。
面向机器人视觉-语言模型的具有推理能力的空间轨迹
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)
AI总结 本文提出RoboTracer，一种3D感知的视觉语言模型，通过空间编码器和回归监督解码器提升空间推理能力，并结合强化学习训练实现多步度量推理，最终在复杂场景中实现高效空间轨迹生成。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://zhoues.github.io/RoboTracer
MetricAnything：利用噪声异构源扩展度量深度预训练
机构 * Li Auto Inc（李自动公司）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对度量深度估计扩展难题，提出MetricAnything框架，通过随机掩码创建稀疏度量提示解耦空间推理与偏差，用多样3D数据预训练，在多任务中表现出色，推动度量感知发展。
Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://metric-anything.github.io/metric-anything-io/
PixelPilot：用于端到端自动驾驶的可扩展视觉-语言-动作模型
机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, Institute of AI, Shanghai Jiao Tong University（教育部人工智能重点实验室，上海交通大学人工智能研究院） ； Central Research Institute, Huawei（华为中央研究院）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 针对现有视觉-语言-动作模型在自动驾驶场景中数据可扩展性有限等问题，提出PixelPilot，采用解耦规划和提升范式，通过知识灌输策略学习，提升了模型性能。
Comments Accepted by ECCV 2026
ACE-Brain-0.5：用于物理智能体人工智能的统一具身基础模型
机构 * ACE-Brain Team（ACE-Brain团队）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)
AI总结 研究针对具身人工智能从模块向物理智能体发展的问题，提出ACE-Brain-0.5统一基础模型，通过耦合的五个功能及SSR+等方法，提升空间感知等能力，在多基准测试中有进步。
BEVLM：将语言模型中的语义知识提炼到鸟瞰视图表示中
机构 * Mercedes-Benz Research & Development North America（梅赛德斯-奔驰研发北美研究所） ； University of California, Irvine（加州大学伊尔弗分校）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 研究将大语言模型集成到自动驾驶，针对现有方法冗余计算、空间一致性受限等问题，提出BEVLM框架，连接鸟瞰视图表示与大语言模型，能有效提升跨视图驾驶场景推理准确性及端到端驾驶性能。
Comments Accepted to the 2026 European Conference on Computer Vision (ECCV 2026)
IRIS：一种通过主题树和场景驱动的VQA生成用于眼表疾病的智能视觉语言系统
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Westlake University（西湖大学）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对眼表疾病领域缺乏多模态数据问题，引入IRIS系统。构建IRIS-120K数据集，提出协同数据生成范式，含主题发现树和场景驱动策略，使4B参数VLM性能达最优。
Comments 11 pages, 3 figures
通过激活几何进行无监督特征挖掘
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 介绍通过激活几何挖掘（MAG）的无监督框架，在输入前加指令Q，用m(Q∣p)-m(p)衡量其对模型内部表征的影响，探索多种MAG，所提取特征可预测模型理解与判断，还用于选择最佳训练数据集。
Journal ref ICML 2026, workshop on Failure Modes in Agentic AI (FAGEN)
BuildArena: 一个对齐物理的LLM交互基准，用于工程建造
机构 * Tian Xia（夏天） ； Tianrun Gao（高天run） ； Wenhao Deng（邓文浩） ； Long Wei（韦龙） ； Xiaowei Qian（钱小伟） ； Chenglei Yu（于成磊） ； Tailin Wu（吴太林）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究提出BuildArena，一个首个对齐物理的LLM交互基准，用于语言驱动的工程建造，通过可扩展的任务设计策略和3D空间几何计算库，评估九个前沿LLM在语言驱动和物理基础的自动化建造中的能力。
Comments ICML 2026, 36 pages, 12 figures
超越孤立对象：基于3D场景图分析的关系感知开放词汇场景理解
机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； Zhejiang University（浙江大学）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)
AI总结 针对现有开放词汇3D理解方法忽略对象关系的问题，提出RelGraphOV框架，通过3D场景图与自适应门控双流式图注意力网络，提升场景理解性能与泛化性。
Comments Project Page: https://cxavireh.github.io/relgraphov-projectpage
PAGE：迈向实用的人类水平注视目标估计
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Jinan University（暨南大学）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)
AI总结 提出PaGE模型明确建模场景与头部特征交互，以大ViT-H+骨干模型为教师，在更大更多样未标注数据集上蒸馏轻量级学生模型，提升注视估计性能，缩小人机差距且便于实际部署。
Comments Project page: https://PaGE-26.github.io
无人机的最后一米精确导航：一种扩散细化的空中视觉伺服方法
机构 * FST and ICI, University of Macau（澳门大学科技学院及资讯与通信技术研究所）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)
AI总结 研究无人机最后一米精确导航，提出DreamNav框架，先粗估计旋转，再用预训练世界模型模拟未来视觉观测选轨迹，贡献PairUAV基准测试，实验表明DreamNav性能优。
PreSIST：开放世界场景中视觉-语言信息的对象持久性预测
机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； National Science Foundation（美国国家科学基金会） ； ARO（美国陆军研究办公室） ； Amazon（亚马逊公司） ； JP Morgan（摩根大通公司）
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)
AI总结 研究长期部署机器人对环境变化的推理，提出PreSIST方法，通过对象属性和场景上下文估计实例级持久性先验，结合概率持久性过滤器预测对象未来姿态，有两种变体，实验表明优于基线。
Comments 8 pages, 6 figures, 3 tables
ROBOCYCLE：用于回收应用的自主双臂机器人操作与协调
机构 * Tecnologico de Monterrey, School of Engineering and Sciences, Department of Computer Science（墨西哥蒙特雷理工大学工程学院与科学学院计算机科学系） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（国家先进工业科学与技术研究院）
专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)
AI总结 针对城市垃圾处理难题，介绍ROBOCYCLE平台，集成多视图RGB-D感知、基于变压器的实例分割及6自由度抓取规划，有效处理不规则和可变形垃圾，取得高成功率，为现实环境自主垃圾管理提供方案。
面向可扩展VGGT的多样性感知视图划分
机构 * POSTECH（浦项科技大学） ； GIST（光州科学技术院） ； KAIST（韩国科学技术院） ； RLWRLD
专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)
AI总结 针对VGGT在大量视图下注意力计算成本高且冗余视图降低性能的问题，提出基于视觉差异和空间分散的图划分方法，将视图组织为多样性感知的平衡块，减少冗余注意力交互，提升相机位姿估计、多视图深度预测和3D重建性能。
Comments 34 pages, 11 figures, Accepted to ECCV 2026
CritiqueDriveVLM：从验证器引导的强化学习到自动驾驶的潜在思想蒸馏
机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology（网络与交换技术国家重点实验室） ； School of Digital Media & Design Arts（数字媒体与设计艺术学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
专题命中 测试时计算 ：verifier(title,abstract)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)
AI总结 提出CritiqueDriveVLM框架解决自动驾驶中推理幻觉等问题，先通过验证器引导的强化学习培养强大教师模型，再用潜在思想蒸馏压缩能力到学生模型，提升性能并大幅降低推理延迟。
Comments Accepted by ECCV 2026
深入思考，而非仅靠长度：通过深度思考令牌测量大语言模型推理工作量
机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Google（谷歌）
专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；test-time compute(abstract)
AI总结 研究通过识别深度思考令牌量化推理时间工作量，在多个基准和模型上验证深度思考比例与准确率正相关，据此引入Think@n策略提升推理效率并降低成本。
Comments Accepted to ICML 2026
推理、奖励、优化：面向小语言模型物理推理的带结构化反馈步级纠错方法
机构 * IIIT Delhi（印度信息技术学院德里分校） ； IIT BHU（印度理工学院（巴纳拉斯印度教大学）） ； IIT Kanpur（印度理工学院坎普尔分校） ； NII Tokyo（日本国立情报学研究所） ； Microsoft Research India（微软印度研究院）
专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对小语言模型物理推理的步级错误传播问题，提出含结构化反馈的步级奖励框架，无需偏好数据，大幅提升推理准确率并降低各类错误占比。
AutoCedar：用于验证器引导的访问控制策略合成的智能体框架
专题命中 测试时计算 ：verifier(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究针对大语言模型将自然语言需求转化为访问控制代码存在的问题，构建验证器引导系统AutoCedar，先转化需求为可检查目标，再合成Cedar策略，通过分解意图原子等实现端到端策略编写，在多任务和案例中表现良好。
Comments 11 pages, 2 figures
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