大模型推理能力

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

Segmentation before Answering: Pixel Grounding for MLLM Visual Reasoning

回答前分割：用于多模态大语言模型视觉推理的像素定位

Yake Wei, Yuan Wang, Fengyun Rao, Jing Lyu, Di Hu

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

AI总结 本文针对多模态大语言模型视觉推理，提出SegAnswer方法，将放大单元从边界框转为像素级分割掩码，能精准定位感兴趣区域，过滤冗余信息，与视觉令牌构建方式更契合，经多基准测试验证了其在像素定位及分割任务上的性能。

R3D: Quantitative 3D Spatial Reasoning for Egocentric Wearables

R3D：用于以自我为中心的可穿戴设备的定量3D空间推理

Maxwell Horton, Wei Lu, Quan Tran, Yury Astashonok, Kirmani Ahmed, Babak Damavandi, Anuj Kumar, Xiao Zhang, Seungwhan Moon

机构 * Meta Reality Labs（元现实实验室） 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。

Spatial Reasoning via Modality Switching Between Language and Symbolic Representation

通过语言与符号表示之间的模态切换进行空间推理

Shreya Rajpal, Tanawan Premsri, Parisa Kordjamshidi

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 研究多跳文本空间故事中，将语言推理切换到几何感知模态（如布局或网格）能否提升推理性能，并提出基于可信度和复杂度的切换指标，实现原则性模态选择，使LLM性能提升高达42%。

3D HAMSTER: Bridging Planning and Control in Hierarchical Vision Language Action Models through 3D Trajectory Guidance

3D HAMSTER：通过3D轨迹引导在分层视觉语言动作模型中桥接规划与控制

Dongyoon Hwang, Byungkun Lee, Dongjin Kim, Hyojin Jang, Hoiyeong Jin, Jueun Mun, Minho Park, Hojoon Lee, Hyunseung Kim, Jaegul Choo

机构 * Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST（韩国科学技术院金载哲人工智能研究生院） ； Graduate School of Artificial Intelligence, POSTECH（浦项工业大学人工智能研究生院） ； KRAFTON AI 纠错

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

AI总结 提出3D HAMSTER框架，通过让规划器直接输出度量可靠的3D轨迹，弥合2D引导与3D低层策略之间的差距，在3D轨迹预测、仿真和真实操作中优于现有方法。

Comments Published in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026. Code: https://github.com/DAVIAN-Robotics/3D_HAMSTER. Project page: https://davian-robotics.github.io/3D_HAMSTER/

How Robust is OCR-Reasoning? Evaluating OCR-Reasoning Robustness of Vision-Language Models under Visual Perturbations

OCR推理有多鲁棒？评估视觉语言模型在视觉扰动下的OCR推理鲁棒性

Yuxing Cheng, Yuan Wu, Yi Chang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Engineering Research Center of Knowledge-Driven Human-Machine Intelligence, MOE, China（教育部知识驱动人机智能工程研究中心） ； International Center of Future Science, Jilin University（吉林大学未来科学国际合作中心） 纠错

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

AI总结 提出OCR-Robust基准，通过5种扰动类型和3种严重程度评估18个VLM在OCR推理任务上的鲁棒性，发现高干净精度不保证强鲁棒性，图表比文档更脆弱。

Gold Points Sniper: Self-guided Visual Reasoning in VLM for Fine-grained Action Understanding

金点狙击手：VLM中的自引导视觉推理用于细粒度动作理解

Haodi Liu, Xinhang Yang, Kunda Yan, Sen Cui, Zeyu Zhang, Changshui Zhang

机构 * Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系北京信息科学与技术国家研究中心） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（北京通用人工智能研究院通用人工智能国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出金点狙击手框架，通过金点提取器、选择性苏格拉底提问器和语义蕴含评估器三个模块，增强轻量级VLM的细粒度人类动作理解能力，在CAP基准上达到接近GPT-4o的性能且事实准确性更优。

Beyond Time Series: Spatial Reasoning for Epidemic Forecasting via Multimodal Learning

超越时间序列：基于多模态学习的空间推理用于流行病预测

Diana Guadalupe Gomez, Chenwei Wu, Zhiyi Wang, Liyue Shen, Alexander Rodríguez

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出M-SPICE框架，通过注意力机制融合区域级时序数据与空间辅助信号，在COVID-19、流感和ILI预测任务上超越现有基线。

Comments To appear in the Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026), AI for Science Track

The Art of Interrogation: Consistency Amplifies Factuality in Spatial Reasoning

提问的艺术：一致性增强空间推理中的事实性

Theo Uscidda, Marta Tintore Gazulla, Maks Ovsjanikov, Federico Tombari, Leonidas Guibas

机构 * The University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出自监督强化学习框架，通过几何与语义一致性验证器（如图像翻转、文本对象顺序交换）对齐预训练模型的内在空间推理能力，无需标注数据即可达到接近监督方法的精度。

OmniTraffic: A Controllable Generation Pipeline and Benchmark for Spatio-Temporal Traffic Reasoning

OmniTraffic：面向时空交通推理的可控生成流水线与基准

Maonan Wang, Zhengyan Huang, Kemou Jiang, Yuhang Fu, Jiayue Zhu, Yuxin Cai, Xingchen Zou, Qiaosheng Zhang, Yi Yu, Ding Wang, Xi Chen, Ben M. Chen, Yuxuan Liang, Zhiyong Cui, Man On Pun, Yirong Chen

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出OmniTraffic，一个基于12个真实路口3D重建的可控生成流水线与基准，通过8M VQA样本和3K人工验证测试集评估11个前沿MLLM，揭示拓扑与时空推理中的显著人机差距，并证明仿真数据微调可提升真实场景性能。

Comments 34 pages, 28 figures

SpatialClaw: Rethinking Action Interface for Agentic Spatial Reasoning

SpatialClaw：重新思考智能体空间推理的动作接口

Seokju Cho, Ryo Hachiuma, Abhishek Badki, Hang Su, Byung-Kwan Lee, Chan Hee Song, Sifei Liu, Subhashree Radhakrishnan, Seungryong Kim, Yu-Chiang Frank Wang, Min-Hung Chen

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出SpatialClaw框架，以代码作为动作接口，通过状态化Python内核和感知几何原语，使VLM智能体逐步执行并灵活组合中间结果，在20个3D/4D空间推理基准上平均准确率59.9%，比现有方法高11.2个百分点。

Comments Project page: https://spatialclaw.github.io/

Perceive, Interact, Reason: Building Tool-Augmented Visual Agents for Spatial Reasoning

感知、交互、推理：构建工具增强的视觉智能体用于空间推理

Changye Li, Meng Lu, Yi Wu, Ligeng Zhu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出PERIA智能体，通过视觉感知和交互工具增强VLM的空间推理能力，在13个基准上优于同类模型7.0%-14.8%。

Automating Geometry-Intensive Compliance Checking in BIM: Graph-Based Semantic Reasoning Framework

BIM中几何密集型合规检查自动化：基于图的语义推理框架

Zixuan Xiao, Pei Troh Koh, Jun Ma, Jack C. P. Cheng

机构 * Department of Urban Planning and Design, The University of Hong Kong（香港大学城市规划与设计系） ； Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学土木与环境工程系） 纠错

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

AI总结 针对BIM中几何密集型法规自动检查的语义鸿沟问题，提出SGR-BIM图驱动推理框架，通过跨模态知识图谱实现可解释推理，在679个消防规范查询上达到84.3%准确率，较基线提升8.6%。

Journal ref Automation in Construction 189 (2026) 107038

Metadata-Aware Multi-Prompt Reasoning for Zero-Shot Accident Understanding

元数据感知的多提示推理用于零样本事故理解

Tarandeep Singh, Soumyanetra Pal, Soham Biswas, Nishanth Chandran

机构 * Netradyne 纠错

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

AI总结 提出三阶段流水线，通过视觉-语言相似性、元数据驱动的多提示推理和开放词汇检测，实现零样本事故视频的时序定位、语义分类和空间定位，显著提升性能。

Comments Accepted at the AUTOPILOT Workshop, CVPR 2026 (non-archival). Workshop Paper ID 15

SVoT: State-aware Visualization-of-Thought for Spatial Reasoning via Reinforcement Learning

SVoT: 基于强化学习的空间推理状态感知思维可视化

Chao Lei, Yanbei Jiang, Markus Hiller, Zhijian Zhou, Xunye Tian, Krista A. Ehinger, Nir Lipovetzky

机构 * School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统学院） 纠错

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

AI总结 提出SVoT框架，通过强化学习生成可验证的中间状态和可视化，结合文本与视觉推理链，提升多模态大模型在多跳空间推理中的可靠性。

Reason, Then Re-reason: Cross-view Revisiting Improves Spatial Reasoning

推理，再推理：跨视角重访提升空间推理

Chaofan Ma, Zhenjie Mao, Yuhuan Yang, Fanqin Zeng, Yue Shi, Yingjie Zhou, Xiaofeng Cao, Jiangchao Yao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出ReRe框架，通过生成互补新视角视频让MLLM先推理再验证，无需训练即可显著提升空间推理性能。

Comments ICML 2026

AlloSpatial: Agentic Harness Framework for Spatial Reasoning in Foundation Models

AlloSpatial：基础模型中空间推理的智能体框架

Shouwei Ruan, Bin Wang, Zhenyu Wu, Qihui Zhu, Yuxiang Zhang, Jingzhi Li, Yubin Wang, Xingxing Wei

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

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

AI总结 提出AlloSpatial框架，通过World2Mind认知映射沙箱将自我中心观察转化为异中心空间先验，并利用空间推理工具实现几何语义仲裁，在VSI-Bench和MindCube上提升模型5%-18%的空间推理性能。

Semantic Radiance Fields as Simulators for Spatial Reasoning in Real-World Scenes

语义辐射场作为真实场景空间推理的模拟器

Nico Heider, Michał Jan Włodarczyk, Katarzyna Wasielewska-Michniewska, Przemysław Hołda, Martin Schieck, Marcin Paprzycki, Maria Ganzha, Bogdan Franczyk

机构 * Leipzig University（莱比锡大学） ； Systems Research Institute Polish Academy of Sciences（波兰科学院系统研究所） ； Wrocław University of Economics（弗罗茨瓦夫经济大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出用语义辐射场（SRF）构建兼具几何真实性与语义可查询性的真实场景模拟器，用于训练评估具身智能体的空间推理能力，还将其应用于果园苹果采摘任务。

Comments Accepted at the IJCAI 2026 Workshop on Spatio-Temporal Reasoning and Learning (STRL), oral presentation

GESTO: Human-Centric Spatio-Temporal Memory for Reasoning in Dynamic Scenes

GESTO：面向动态场景推理的以人为中心的时空记忆

Ermanno Bartoli, Buwei He, Dennis Rotondi, Sebastian Koch, Federico Tombari, Kai O. Arras, Patric Jensfelt, Yixi Cai, Iolanda Leite

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Google Research（谷歌研究院） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出GESTO时空记忆模型，结合4D场景图与人机交互、目标事件的两级结构，在基准测试中表现优异，可支撑动态人类环境下的以活动为中心的时空推理。

Multi-View Relational Distillation for Spatial Reasoning with Vision-Language Models

面向视觉语言模型空间推理的多视图关系蒸馏

Kiet T. Nguyen, Hanbo Shim, Jinwoo Kim, Seunghoon Hong

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 针对视觉语言模型空间推理的几何脆弱性问题，提出多视图关系蒸馏方法，在保留语言对齐的同时提升视觉空间推理性能，可泛化至3D场景理解任务。

Thinking With Tools, Not With Pixels: Tool Calls as Text Scaffolds for Visual Reasoning

用工具思考，而非用像素思考：工具调用作为视觉推理的文本支架

Jiahao Shao, Yuanbo Yang, Yiyi Liao, Yujun Shen, Ceyuan Yang, Yinghao Xu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出工具调用支架假设，引入TextCall方法验证返回图像冗余，仅用结构化文本支架即可实现视觉推理，降低延迟并消除工具API调用，结论适用于现有相关基准。

Agentic Visual Reasoning in Whole-Slide Pathology Images via Active Perception

基于主动感知的全切片病理图像智能体视觉推理

Jingyun Chen, Fengchun Liu, Linghan Cai, Songhan Jiang, Shenjin Huang, Hongpeng Wang, Lequan Yu, Yongbing Zhang

机构 * College of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出AdaptivePath主动感知框架，通过序列决策实现千兆像素病理切片的视觉推理，在病理VQA基准及TCGA六队列癌症亚型分类上取得最优性能，辅助病理学家诊断。

Comments 14 pages, 5 figures

Radar4D-VLM: Proposal-Grounded Temporal 4D Radar Reasoning Across Frozen Language Models

Radar4D-VLM：基于提议的跨冻结语言模型的时序4D雷达推理

Jiaju Han, Xuemeng Sun, Qike Zhang, Xiang Chen, Luwei Yang, Jiahuan Long, Yiwei Wei, Jiujiang Guo, Chengyin Hu

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

AI总结 本文提出仅用雷达的时序视觉-语言模型Radar4D-VLM，结合提议的时序目标标记等，在K-Radar验证集上表现优异，且雷达标记接口兼容多款冻结语言骨干，为雷达多模态推理奠定基础。

NeuroMosaic: Anatomically Grounded Multimodal Large Language Modeling for Molecularly Aware Glioma Reasoning from 3D MRI and Clinical Narratives

NeuroMosaic：基于解剖学的多模态大语言模型，用于从3D MRI和临床叙事中进行分子感知的胶质瘤推理

Yantong Liu, Zheyu Zhang, Runpeng Liu, Mu Xitang, Seong-Yoon Shin, Hyun-Ae Lee

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

AI总结 该研究针对多模态医疗大语言模型在神经肿瘤学中的结构缺陷，提出NeuroMosaic模型，通过多模块架构实现胶质瘤的准确推理，在多个数据集上取得优异性能，验证了解剖学索引路由机制的有效性。

LUT: Latent Utility Training for Visual Reasoning

LUT：用于视觉推理的隐式效用训练

Jiaxuan Kang, Siyu Chen, Mingda Li, Mingjie Liu, Tianyue Wang, Zhaoyang Wei, Yongheng Zhang, Yanchao Hao, Zheng Wei

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

AI总结 本文提出仅用标准VQA对训练的LUT框架，通过轨迹和步骤层面的隐式效用优化，在感知密集型视觉推理基准上性能优于现有隐式推理方法，且标注成本更低。

GuideGround: VLM-guided Semantic Understanding and Viewpoint-aware Reasoning for 3D Visual Grounding

GuideGround：用于3D视觉定位的VLM引导语义理解与视点感知推理

Yiwen Wang, Yuyang Deng, Yihao Long, Xi Zhao

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

AI总结 GuideGround是一种VLM引导的3D视觉定位框架，用VLM生成的语义描述替代闭集分类、逐视图保留假设并经VLM验证，在ReferIt3D基准上性能优于现有SOTA。

Comments 18 pages, 5 figures

Beacon: Knowing When and How to Perform Agentic Visual Reasoning

Beacon：智能体何时及如何执行智能体视觉推理

Qixun Wang, Yang Shi, Letian Cheng, Zhuoran Zhang, Yan He, Yuqi Tang, Qi Zhang, Xinlei Yu, Ruizhe Chen, Tianrun Xu, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Haotian Wang, Xianghua Ying

机构 * Peking University（北京大学） ； Kling Team（Kling团队） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； CUHK（香港中文大学） ； ZJU（浙江大学） ； THU（清华大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对现有智能体视觉推理模型模式适应性有限、工具增益被损害抵消的问题，提出Beacon模型，通过强化学习相关机制提升性能与适应性，在多基准上表现优异。

Comments 33 pages

Explainable and Resource-Efficient Spatial Reasoning in Multimodal LLMs for Decision-Critical Applications

面向决策关键型应用的多模态大语言模型中可解释且资源高效的空间推理

Piyush Jain, Kousik Dasgupta, Rajarshi Roy, Subarna Tripathi

机构 * Heritage Institute of Technology（遗产技术学院） ； Kalyani Government Engineering College（卡利亚尼政府工程学院） ； IAIRO ； Intel Corporation（英特尔公司） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型空间判断不透明及细粒度空间理解不足的问题，提出无需训练的ByDeWay-V2框架，结合YOLO-World-L注入空间谓词，在多个基准上显著提升空间推理性能，适配资源受限场景。

Comments 14 pages

Be Consistent! Enhancing Robust Visual Reasoning in LVLMs with Consistency Constraints

保持一致！利用一致性约束增强大视觉语言模型中的鲁棒视觉推理

Liqiang Jing, Xiong Zhou, Siddharth Varia, Neha Anna John, Xinya Du, Vassilis N. Ioannidis

机构 * University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务公司） 纠错

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

AI总结 研究针对LVLMs在视觉推理任务中较脆弱的问题，引入ConVBench基准及逻辑一致性等评估指标，提出ConVLM，通过基于GRPO的强化学习及一致性奖励改进LVLM推理，利用自动生成的问答对和双重奖励设计提升模型表现。

Geo3R: Mitigating Spatial Reasoning Hallucination in Multimodal Large Language Models

Geo3R：减轻多模态大语言模型中的空间推理幻觉

Mingyu Wang, Weilin Jin, Wenbo Li, Haoyang Huang, Tong Jia, Ying Li

机构 * Peking University（北京大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 多模态大语言模型推理空间关系易产生幻觉，现有方法效果有限。本文定义空间推理幻觉及常见场景，提出无训练的Geo3R框架，结合几何证据和结构化3D推理减轻幻觉，实验证明该框架显著减少幻觉，优于现有模型和方法。

Comments Accepted by ACM MM 2026. This is the arXiv preprint version, not the camera-ready