大模型推理能力

RxBrain: Embodied Cognition Foundation Model with Joint Language-Visual Reasoning and Imagination

RxBrain：具有联合语言-视觉推理与想象的具身认知基础模型

Haotian Liang, Mingkang Chen, Yufei Huang, Yuchun Guo, Xiaomeng Zhu, Xiangli Shi, Kaixuan Wang, Yunxuan Mao, Weijie Zhou, Ling Chen, Shirong Zeng, Yueyu Long, Yuchen Si, Yajuan Zhu, Xingyu Zhou, Minghui Wang, Wanjia He, Xin Yang, Lingzhu Xiang, Zhiqing Liu, Bohan Ma, Xiran Huang, Tianshuo Yang, Zhiheng Liu, Xuantang Xiong, Zisheng Lu, Ping Luo, Yao Mu, Han Hu, Zhengyou Zhang

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

AI总结 研究提出具身认知基础模型RxBrain，采用统一多模态架构，通过构建自动管道训练，引入RxBrain-Bench评估，能保持具身理解和生成能力，扩展到连续机器人动作生成，为具身认知基础模型发展奠定基础。

Hierarchical Denoising For Multi-Step Visual Reasoning

用于多步视觉推理的分层去噪

Zezhong Qian, Xiaowei Chi, Chak-Wing Mak, Tianze Zhou, Ruibin Yuan, Yuhan Rui, Hengzhe Sun, Zhuoqun Wu, Yuming Li, Siyuan Qian, Sirui Han, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理技术国家重点实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； Muka Robotics（木卡机器人） 纠错

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

AI总结 研究针对视频模型多步推理不足的问题，提出HDR框架，通过树形层次结构和稀疏分层注意力模式进行多步推理，在新基准测试中提升了成功率和进度，推理更快，数据效率更高，在机器人实验中展现潜力。

3D Geometric Tooth Alignment Planning via Deep Reinforcement Learning

通过深度强化学习进行3D几何牙齿对齐规划

Yong Li, Jianwen Lou, Jiayue Ma, Yao-Xiang Ding, Youyi Zheng, Haihua Zhu

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； State Key Laboratory of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） ； Stomatology Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属口腔医院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究针对3D几何牙齿对齐规划问题，提出基于深度强化学习的框架。利用马尔可夫决策过程，结合三项创新：基于Transformer的智能体、动态掩码方案和两阶段课程学习策略，在数据集上评估，该方法在路径安全和效率上优于基线，提供自动化正畸对齐规划方案。

REST: Receding Horizon Explorative Steiner Tree for Zero-Shot Object-Goal Navigation

REST：基于零样本目标导航的视界探索Steiner树

Shuqi Xiao, Maani Ghaffari, Chengzhong Xu, Hui Kong

机构 * State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, University of Macau（智能城市物联网国家重点实验室，澳门大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 REST通过构建开放词汇3D地图、生成以代理为中心的路径树以及利用LLM推理选择最佳路径，在多个基准测试中实现了高成功率和高效路径效率。

Comments Accepted to IROS'26

Explainable Geospatial AI for Satellite Ground Station Siting Using LiDAR-Derived Terrain Intelligence

利用激光雷达衍生地形智能的卫星地面站选址可解释地理空间人工智能

Shohini Sarkar, Smithi Mahendran, Rishi Chudasama, Varun Mannam, Arav Luthra, Yuvraj Rekhi, Vivek Nadig, Arsh Goenka

机构 * U.S. Geological Survey（美国地质调查局） 纠错

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

AI总结 研究利用激光雷达衍生地形智能预测卫星地面站选址的代表性杂波高度，提出可解释机器学习框架，用多种数据训练，选LightGBM，模型误差降低超60%，评估相关标准，SHAP识别关键预测因子，证明开放数据可改善杂波建模。

Comments Accepted at the 2026 IEEE 22nd International Conference on Automation Science and Engineering (IEEE CASE 2026)

Beyond Single Expert: Harmonizing Diverse Visual Priors in MLLMs for Spatial Understanding

超越单一专家：在多模态大语言模型中协调多样视觉先验以实现空间理解

Xiao Lin, Xiaohu Huang, Kai Han

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究旨在提升多模态大语言模型的空间理解能力，提出ViPS框架，通过高效先验代理和动态先验融合机制，整合不同模型的视觉先验，经实验验证该框架能协调多样先验，在多基准测试中取得新的最优性能。

SoftNav: Injecting 3D Scene Tokens into VLMs for Embodied Navigation

SoftNav：将3D场景令牌注入视觉语言模型以进行具身导航

Yi Wu, Junjie An, Xiao Liu, Yiqun Zhou, Yuechen Wu, Xiaoqing Guan, Shuyang Yu, You Wang, Guang Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对具身导航中3D场景理解与导航推理协同问题，提出SoftNav方法，通过轻量级投影仪将3D连续表示作为软令牌注入VLM隐藏空间，在HM3D-OVON上超越先前方法，且能零样本转移到其他场景，弥合表征差距实现可转移导航。

Comments 8 pages, 6 figures. Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

Reinforcing Egocentric Spatial Perception in Multimodal Large Language Models via Ego Scene Augmentation

通过自我场景增强在多模态大语言模型中强化自我中心空间感知

Chi Kit Wong, Ye Pan, Yuanhuiyi Lyu, Xu Zheng, Zidong Cao, Lutao Jiang, Zixin Zhang, Huiyu Zhou, Xuming Hu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Guangxi Zhuang Autonomous Region Information Center（广西壮族自治区信息中心） ； 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(abstract)

AI总结 研究如何强化多模态大语言模型的自我中心空间感知，提出自我场景增强框架ESA，利用自我元素图作为中间表示，通过视觉基础模型增强空间感知，在EgoTextVQA基准上取得显著性能提升。

Comments 14 pages, 8 figures. Chi Kit Wong and Ye Pan contributed equally. Code: https://github.com/Chikit-WONG/spatialGraph

LaViDa: A Large Diffusion Language Model for Multimodal Understanding

LaViDa：用于多模态理解的大型扩散语言模型

Shufan Li, Konstantinos Kallidromitis, Hritik Bansal, Akash Gokul, Yusuke Kato, Kazuki Kozuka, Jason Kuen, Zhe Lin, Kai-Wei Chang, Aditya Grover

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Panasonic AI Research（松下人工智能研究） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Salesforce Research（Salesforce研究） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对现有视觉语言模型在快速推理和可控生成方面的不足，提出基于离散扩散模型构建 LaViDa 系列视觉语言模型，采用多种新技术，在多模态基准测试中性能出色，成为自回归视觉语言模型的有力替代。

Comments 26 pages, 8 figures