大模型推理能力

CARLA-GS: Decoupling Representation, Reasoning, and Physics Simulation for Autonomous Driving Corner-Case Synthesis

CARLA-GS：用于自动驾驶极端情况合成的解耦表示、推理和物理模拟

Kaicong Huang, Meng Ma, Ruimin Ke

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） 纠错

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

AI总结 研究自动驾驶极端情况合成问题，提出CARLA-GS模块化管道，解耦视觉表示、语义推理和物理执行并保持跨模块耦合，能从实际驾驶数据生成可编辑场景，经多智能体大语言模型推理等步骤，实现可控生成及逼真、时空一致的视频。

SpaR3D-MoE: Adaptive 3D Spatial Reasoning from Sparse Views Meets Geometry-Inductive Mixture-of-Experts

SpaR3D-MoE：来自稀疏视图的自适应3D空间推理与几何归纳专家混合模型

Haida Feng, Hao Wei, Haolin Wang, Shiwei Li, Chade Li, Yihong Wu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； YUKUN Intelligent World（宇琨智能世界） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型在2D与3D表征差距问题，提出SpaR3D-MoE框架，通过自适应时空采样和几何归纳专家混合模型，从稀疏RGB输入实现自适应空间推理，在多个实验中取得最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026

EMO-R3: Reflective Reinforcement Learning for Emotional Reasoning in Multimodal Large Language Models

EMO-R3：多模态大语言模型中用于情感推理的反射强化学习

Yiyang Fang, Wenke Huang, Pei Fu, Yihao Yang, Kehua Su, Zhenbo Luo, Jian Luan, Mang Ye

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型情感推理难题，提出EMO-R3框架。引入结构化情感思维并设计反射情感奖励，经大量实验验证，该框架显著提升模型可解释性与情商，在多视觉情感理解基准测试中表现出色。

Comments Accepted by CVPR 2026

CoMind: Understanding Collaborative Human Activity from Multiple Minds and Views

CoMind：从多视角理解人类协作活动

Alexey Gavryushin, Dingxi Zhang, Zhao Huang, Alexandros Delitzas, Jiaqi Chen, Ben Ellis, Cedric Zöllner, Manthan Patel, Manuel Kaufmann, Marc Pollefeys, Xi Wang

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； MPI for Informatics（马克斯·普朗克信息研究所） ； Microsoft Switzerland（微软瑞士公司） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在填补人类协作认知过程研究空白，引入CoMind数据集，整合多模态数据并标注，建立相关基准，有助于开发和评估能建模复杂社会互动及推理人类行为的AI系统。

Comments Accepted to ECCV 2026

HumAIN: Human-Aware Implicit Social Robot Navigation

HumAIN：人类感知的隐式社交机器人导航

Daeun Song, Nhat Le, Jeffrey Chen, Mohammad Nazeri, Amirreza Payandeh, Rohan Chandra, Reuth Mirsky, Ross Mead, Ling Xiao, Xuesu Xiao

机构 * Ewha Womans University（梨花女子大学） ； George Mason University（乔治梅森大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Tufts University（塔夫茨大学） ； Semio（Semio公司） ； Hokkaido University（北海道大学） 纠错

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

AI总结 研究提出HumAIN框架，通过知识蒸馏将隐式社交线索融入机器人导航规划。利用基于Transformer的教师模型学习强大表示，蒸馏到轻量级学生模型。实验表明该方法能有效提升轨迹预测指标，在资源受限平台实现类人导航意识。

Comments 8 pages, 4 figures. Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Humanoid Whole-Body Manipulation via Active Spatial Brain and Generalizable Action Cerebellum

通过主动空间大脑和可泛化动作小脑的人形全身 manipulation

Zhizhao Liang, Yi-Lin Wei, Xuhang Chen, Mu Lin, Yi-Xiang He, Zhexi Luo, Jun-Hui Liu, Kun-Yu Lin, Wei-Shi Zheng

机构 * School of Computer Science（计算机科学学院） ； Engineering, Sun Yat-sen University（工程学院，中山大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种通用的人形 locomotion-manipulation 框架，通过主动空间大脑和可泛化动作小脑来解决复杂3D环境中空间理解困难和动作生成泛化困难的问题，展示了在多种任务和环境中的强性能。

Comments Project page: https://leungchaos.github.io/Humanoid-Whole-Body-Manipulation-via-Active-Spatial-Brain-and-Generalizable-Action-Cerebellum/