大模型推理能力

REChart: Reasoning-Efficient Chart Editing with Large Reasoning Models

REChart：基于大型推理模型的推理高效图表编辑方法

Yuanbang Liu, Chenxi Ruan, Yihan Hou, Qiong Luo, Wei Zeng

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(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 REChart是两阶段训练框架，通过过程级监督提升图表编辑的保真度与推理效率，在两个基准上实现同规模开源模型最优性能，推理token用量降低79.0%。

DeAR: Decentralized Agentic Reasoning via Capability Grounding and Collaborative Thought Navigation

DeAR：基于能力锚定与协作思维导航的去中心化智能体推理

Xing Wei, Changmeng Zheng, XiaoYong Wei, Xiufen Ye, Qing Li

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

AI总结 针对现有智能体推理系统的路由瓶颈与静态角色分配问题，提出DeAR框架，通过三种机制实现去中心化协作，在9类基准测试中性能优于基线方法，提升了知识密集型推理任务的准确性。

Embodied-Navigator: Point, Think, Memorize, and Align for Efficient Navigation

具身导航器：指向、思考、记忆与对齐以实现高效导航

Hongyan Feng, Sunlai Chen, Xuanyu Liu, Miao Pan, Yangfan Xie, Yuxiang Cui, Zhongxiang Zhou, Rong Xiong, Wenqi Zhang, Jianwei Yin, Yueting Zhuang, Xuhong Zhang

机构 * ZJU（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出具身导航框架TAMP-Nav，通过像素转3D动作、选择性推理记忆与GRPO两级对齐，在R2R-CE数据集上实现66.2% SR，仅需90k训练轨迹，达成高效具身导航的最优性能。

PROBE: Manipulation-Grounded Visual Question Answering with VLM Agents

PROBE：基于操作的视觉问答（使用VLM智能体）

Vineet Bhat, Siyi Chen, Alex Zook, Xuning Yang, Stan Birchfield, Valts Blukis, Jonathan Tremblay

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 针对现实杂乱环境中需操作遮挡物体的视觉问答问题，提出PROBE框架，含模拟器、基准测试集及微调方案，提升VLM智能体性能并验证模拟到现实的迁移。

Do Large Language Models Play Six Degrees of Separation? Measuring Topological Compression in Long-Context Manifolds

大型语言模型是否遵循六度分隔理论？测量长上下文流形中的拓扑压缩

Md. Faiyaz Abdullah Sayeedi

机构 * BRAC University（BRAC大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过分析LLM隐藏状态流形的几何结构，发现深度推理层的语义锚点遵循六度分隔理论，该拓扑特性可用于RAG的零样本幻觉检测，为评估事实可靠性提供了几何指标。

The 10th AI City Challenge

第10届AI City挑战赛

Zheng Tang, Shuo Wang, David C. Anastasiu, Ming-Ching Chang, Anuj Sharma, Quan Kong, Munkhjargal Gochoo, Jun-Wei Hsieh, Tomasz Kornuta, Zhedong Zheng, Renran Tian, Judah Goldfeder, Fulgencio Navarro, Yuxing Wang, Yizhou Wang, Sameer Satish Pusegaonkar, Anqi Li, Nalin Dadhich, Ridham Kachhadiya, Dhanishtha Patil, Haoquan Liang, Jiajun Li, Han Zhang, Yilin Zhao, Zaid Pervaiz Bhat, Shuyu Yang, Ashutosh Kumar, Rong Wang, Rafael Martin Nieto, Peter Christiansen, Ahmed Abduljawad, Mohanrasu Shanmugam, Nadeem Shaik, Sujit Biswas, Xunlei Wu, Vidya Murali, Rama Chellappa

机构 * Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； University at Albany, SUNY（纽约州立大学奥尔巴尼分校） ； Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Woven by Toyota（丰田编织公司） ； United Arab Emirates University（阿拉伯联合酋长国大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； University of Macau（澳门大学） ； North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Milestone Systems（里程碑系统公司） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 本文总结了与ECCV 2026同期举办的第10届AI City挑战赛的设置、数据集、评估结果等，该赛事规模扩大，设多类赛道，成功系统结合基础模型与多种技术。

Comments Summary of the 10th AI City Challenge Workshop in conjunction with ECCV 2026

VLCP: Vision Language Control Policy Closed-Loop Code Replanning for Robot Manipulation

VLCP：用于机器人操纵的视觉语言控制策略闭环代码重规划

Dhia Naouali, Minghan Wu, Claudia Wong, Abhinav Puthran, Omar G. Younis

机构 * University of Monastir（莫纳斯提尔大学） ； St. Mildred’s-Lightbourn School（圣米尔德雷德-莱特本学校） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Silverstream AI（银流人工智能公司） ； Mila -- Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 VLCP是一种无需训练的机器人操纵策略，通过在单回合内每K步由VLM重写控制代码闭合循环，在57项任务的评估中综合成功率达35.1%，较开环策略提升十倍。

aDSL: Agentic 3D Creation via Joint Agent-Program Design

aDSL：通过智能体-程序联合设计实现智能体驱动的3D内容创建

Rui-Huan Wang, Si-Tong Wei, Jia-Qi He, Heng-Yi Wei, Baoquan Chen, Peng-Shuai Wang

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究联合设计以智能体为中心的领域特定语言aDSL与角色专业化多智能体系统，通过“规划-执行-评审”循环提升3D内容创建的鲁棒性等，在文本到形状等任务上优于LLM基线。

GroupForward: Building Referable 3D Scenes via Instance-Grouped Feed-Forward Gaussian Splatting

GroupForward：通过实例分组前馈高斯溅射构建可参考的3D场景

Qijian Tian, Zimeng Wu, Xuhong Wang, Lizhuang Ma, Xin Tan

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 GroupForward是一种实例分组前馈高斯溅射模型，可从稀疏多视图图像重建3D场景，结合RSRF实现复杂3D参考推理，提升了语义重建与参考推理的性能。