大模型推理能力

LenGuard-GPC: Length Guarding with Guided-Prompt Consistency for Spatial Reasoning Reinforce Learning

LenGuard-GPC：用于空间推理强化学习的带引导提示一致性的长度保护

Xingjian Tao, Yiwei Wang, Yujun Cai, Jing Tang

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

AI总结 针对多视图空间推理中思维链推理冗长不准确及标准GRPO奖励问题，提出LenGuard-GPC框架，通过比较标准与引导提示下预测分布得KL散度作奖励信号，并引入阶段长度奖励，提升了准确率且缩短了平均响应长度。

OrientSAM: Mitigating Camera-Centric Shortcut in Multimodal Spatial Reasoning via Orientation-Aware Spatial Alignment

OrientSAM：通过方向感知空间对齐减轻多模态空间推理中以相机为中心的捷径

Wenxiao Fan, Hang Yin, Kan Li

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

AI总结 研究多模态模型空间推理中以相机为中心的问题，提出OrientSAM框架，通过方向感知令牌、傅里叶角度编码及课程学习策略注入方向信息并改善推理，构建数据管道生成监督，实验证明其在多任务中表现出色，能减轻捷径行为，实现更强大的以对象为中心的空间推理。

MedLVR: Latent Visual Reasoning for Reliable Medical Visual Question Answering

MedLVR: 基于潜在视觉推理的可靠医学视觉问答

Suyang Xi, Songtao Hu, Yuxiang Lai, Wangyun Dan, Yaqi Liu, Shansong Wang, Xiaofeng Yang

机构 * Department of Radiation Oncology and Winship Cancer Institute, Emory University School of Medicine（埃默里大学医学院放射肿瘤学系与温希普癌症研究所） ； Department of Biostatistics and Bioinformatics, Emory University（埃默里大学生物统计学与生物信息学系） 纠错

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

AI总结 MedLVR通过引入显式视觉证据状态，在自回归解码中插入短时latent推理段，提升医学视觉问答的可靠性与准确性。

ConsiSpace: Learning Geometric Consistency Matters for Video Spatial Reasoning

ConsiSpace：学习几何一致性对视频空间推理很重要

Ting Huang, Zhenyu Zhang, Wenyuan Huang, Jian Yang, Hao Tang

机构 * School of Intelligent Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 针对视频空间推理中现有模型难以聚合一致空间证据的问题，提出ConsiSpace框架，通过构建几何一致内存及采用统一一致性自监督强化学习，在三个空间推理基准测试上取得成绩提升，平均得分比最强基线高12.6分。

Comments ECCV 2026

VL-Nav: Neuro-Symbolic Reasoning-based Vision-Language Navigation

VL-Nav: 一种基于神经符号的方法用于基于推理的视觉语言导航

Yi Du, Taimeng Fu, Zhipeng Zhao, Shaoshu Su, Zitong Zhan, Qiwei Du, Zhuoqun Chen, Bowen Li, Chen Wang

机构 * Spatial AI & Robotics Lab, University at Buffalo, USA（美国布法罗大学空间人工智能与机器人实验室） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University, USA（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出VL-Nav，一种结合神经推理与符号引导的视觉语言导航系统，通过任务规划和探索系统提升机器人在复杂环境中的导航能力，实验证明其在室内和室外场景中均取得较高成功率。

Journal ref IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2026

ICLR: In-Context Imitation Learning with Visual Reasoning

ICLR: 基于视觉推理的上下文模仿学习

Toan Nguyen, Weiduo Yuan, Songlin Wei, Hui Li, Daniel Seita, Yue Wang

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Autodesk Research（Autodesk研究） 纠错

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

AI总结 ICLR通过结合视觉推理与上下文模仿学习，提升机器人在复杂任务中的适应性和泛化能力。

Comments Accepted to IROS 2026. Project website: https://toannguyen1904.github.io/ICLR

G2-Nav: Grounded and Guarded Vision-Language Costmaps for Robot Social Navigation

G2-Nav：用于机器人社交导航的基于视觉语言的地面与防护代价地图

Yuwen Liao, Yihang Lan, Yizhuo Yang, Ruimeng Liu, Xinhang Xu, Shenghai Yuan, Lihua Xie

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

AI总结 研究针对机器人社交导航问题，提出G2-Nav框架，将VLM语义推理转化为视觉语言代价地图，经开放集感知评估区域和代理，结合语义验证与高频安全检查，实现非结构化环境下安全、高效且符合社会规范的自主导航。

Comments submitted

Token-Wise Latent Streaming from Slow Reasoners to Fast Planners for Dynamic Vision Language Navigation

用于动态视觉语言导航的从慢速推理器到快速规划器的逐令牌潜在流

Tianshuai Hu, Yangyi Zhong, Zeying Gong, Lingdong Kong, Xiaodong Mei, Guoyang Zhao, Xiaolu Liu, Song Wang, Rong Li, Junwei Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 针对动态视觉语言导航中语言推理慢与规划需即时的矛盾，提出SPARK-VLN双系统框架，通过三个模块将慢速VLM推理器知识流到快速规划器，引入新基准套件，提高了导航成功率、社会合规性及推理效率。

TAPAS: Throughput-adaptive Perception for Autonomous Systems

TAPAS：自主系统的吞吐量自适应感知

Aman Vyas, Vasista Kodumagulla, Zain Taufique, Pasi Liljeberg, Anil Kanduri

机构 * University of Turku（图尔库大学） 纠错

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

AI总结 针对自主系统感知模块吞吐量需求随场景变化的问题，提出基于强化学习的吞吐量自适应感知策略TAPAS，能在异构移动/边缘平台智能分配资源，在KITTI和nuScenes数据集上评估，吞吐量满足率高且节能效果显著。

Comments 15 Pages, 20 Figures, Accepted at ACM/IEEE International Conference on Codesign of Embedded Systems at Embedded Systems Week (ESWEEK-CODES), 2026

Spatiotemporal Knowledge Graphs as Persistent Scene Memory for Embodied Question Answering

VL-KnG：从单目视频构建持久时空知识图谱以实现具身场景理解

Mohamad Al Mdfaa, Svetlana Lukina, Timur Akhtyamov, Arthur Nigmatzyanov, Dmitrii Nalberskii, Sergey Zagoruyko, Gonzalo Ferrer

机构 * Applied AI Institute, Moscow, Russia（莫斯科应用人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 VL-KnG通过构建时空知识图谱实现高效具身场景理解，采用LLM驱动的时空对象关联和图增强检索，无需3D重建，支持常数时间推理，优于现有前沿VLMs。

VGOcc: Learning Visual-Geometric Gaussians for Vision-Centric 3D Driving Occupancy Prediction

VGOcc：学习视觉几何高斯用于以视觉为中心的3D驾驶占用预测

Junhong Lin, Xianda Guo, Kangli Wang, Yuqi Ye, Xiaoyu Liang, Yanlun Peng, Wei Gao

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究仅视觉3D驾驶占用预测问题，提出VGOcc方法，通过从基础模型学习视觉和几何线索，纳入高斯建模的初始化与细化，实现高效语义占用预测，在nuScenes实验中达最优性能。

VLN-AVP: Zero-Shot Vision-Language Navigation with Hybrid Long-Short-Term Memory for Autonomous Valet Parking

VLN-AVP：用于自动代客泊车的基于混合长短时记忆的零样本视觉语言导航

Yijian Li, Xiangru Mu, Changze Li, Hantian Shi, Jiyuan Cai, Jia Cai, Xiaoxue Liu, Yajing Sun, Ming Yang, Tong Qin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（银望智能科技有限公司） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对自主代客泊车依赖预建地图限制可扩展性问题，提出VLN-AVP零样本导航框架，结合BEV模型与VLM，引入混合记忆系统，构建数据集和基准，实验证明该方法在模拟和实际车辆实验中均有良好效果，提升了成功率。

A BIM-enabled, Agent-based Discrete-event Simulation Platform for Robotic Studies: A Method based on Graph Theory

一种用于机器人研究的基于BIM和智能体的离散事件模拟平台：一种基于图论的方法

Ping Xu, Xinghua Gao

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对室内机器人复杂任务中建筑信息利用不足问题，提出基于BIM和智能体的模拟平台，将室内环境映射为图，用图论算法规划导航路径，经模拟验证其有效性，为BIM智能机器人系统奠定基础。

3D FaceShell: Attribute Transfer in 3D Face Avatars as a VLM Defense Mechanism

3D FaceShell：作为视觉语言模型防御机制的3D人脸头像属性转移

Weston Bondurant, Srijan Das, Hieu Le, Stephanie Schuckers

机构 * University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对VLM可从3D人脸渲染图像提取敏感属性的隐私挑战，提出3D FaceShell框架，通过可学习高斯壳产生扰动，在保持面部外观的同时引导VLM语义解释，实验证明其能有效提高属性注入和不匹配率。

Comments ECCV 2026

LH-AVLN: A Benchmark for Long-Horizon Audio-Visual-Language Navigation

LH-AVLN：长距离视听语言导航基准测试

Rufeng Chen, Yue Chang, Zili Shao, Zhaofan Zhang, Li Chen, Hechang Chen, Hui Xiong, Sihong Xie

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 介绍长距离视听语言导航基准LH-AVLN，结合多目标任务执行等。提出免训练参考智能体PAG-Nav，可维护语义地图并规划。实验表明现有智能体完成任务有困难，PAG-Nav提供更强诊断基线。

Comments 12 pages, 3 figures

FOCAL: Filtered On-device Continuous Activity Logging for Efficient Personal Desktop Summarization

FOCAL：过滤的本地连续活动日志用于高效的个人桌面摘要

Haoran Yin, Zhiyuan Wen, Jiannong Cao, Bo Yuan, Ruosong Yang

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 FOCAL通过多代理系统实现高效的本地桌面流摘要，减少资源消耗并提升任务召回率。

Geometrically Consistent Multi-View Scene Generation from Freehand Sketches

从自由手绘图生成几何一致的多视角场景

Ahmed Bourouis, Savas Ozkan, Andrea Maracani, Yi-Zhe Song, Mete Ozay

机构 * Samsung Research, UK（三星研究院（英国）） ； SketchX, University of Surrey, UK（SketchX，塞维利亚大学（英国）） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出从单张自由手绘图生成几何一致的多视角场景，通过自定义数据集、并行摄像头感知注意力适配器和稀疏对应监督损失提升生成质量与效率。

GAP-MLLM: Geometry-Aligned Pre-training for Activating 3D Spatial Perception in Multimodal Large Language Models

GAP-MLLM：几何对齐预训练以激活多模态大语言模型中的3D空间感知

Jiaxin Zhang, Junjun Jiang, Haijie Li, Youyu Chen, Kui Jiang, Dave Zhenyu Chen

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； Huawei（华为） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出GAP-MLLM，通过几何对齐预训练激活多模态大语言模型中的3D空间感知，改进了传统方法在3D空间感知上的不足。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://gapmllm.github.io/

Unsupervised Discovery of Failure Taxonomies from Deployment Logs

无监督发现部署日志中的故障分类

Aryaman Gupta, Yusuf Umut Ciftci, Somil Bansal

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出无监督发现部署日志中的故障分类方法，通过视觉-语言推理和语义聚类，提升机器人系统鲁棒性和故障监控能力。

CityLoc: 6DoF Pose Distributional Localization for Text Descriptions in Large-Scale Scenes with Gaussian Representation

CityLoc：基于高斯表示的大规模场景文本描述的6自由度姿态分布定位

Qi Ma, Runyi Yang, Bin Ren, Nicu Sebe, Ender Konukoglu, Luc Van Gool, Danda Pani Paudel

机构 * Computer Vision Lab, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室） ； University of Pisa（比萨大学） ； University of Trento（特伦托大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究大规模场景文本描述的6自由度姿态分布定位问题，核心方法是用基于扩散架构结合预训练文本编码器细化姿态，经3D高斯渲染提高精度，通过与标准方法对比验证其在多数据集上的优越性。