大模型推理能力

LATS-RCA: Language Agent Tree Search for Root Cause Analysis in Microservices

LATS-RCA：面向微服务根因分析的语言智能体树搜索

Alexander Naakka, Yuqing Wang, Mika V Mäntylä

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出LATS-RCA方法，将根因分析建模为反射引导的树结构搜索，通过多智能体迭代分析日志和指标，在微服务系统中实现91.3%的诊断准确率，并验证了模型无关性。

Comments Accepted at the 52nd Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA 2026)

LLM-Driven Usefulness Judgment for Web Search Evaluation

LLM驱动的网络搜索评估中的有用性判断

Mouly Dewan, Jiqun Liu, Aditya Gautam, Chirag Shah

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出TRUE方法，利用LLM结合用户行为信号评估文档有用性，通过迭代采样和推理建模搜索行为，实验表明LLM能生成中等有用性标签，微调后判断更准确。

ADAPT: An Autonomous Forklift for Construction Site Operation

ADAPT：一种用于建筑工地作业的自主叉车

Johannes Huemer, Markus Murschitz, Matthias Schörghuber, Lukas Reisinger, Thomas Kadiofsky, Christoph Weidinger, Mario Niedermeyer, Benedikt Widy, Marcel Zeilinger, Csaba Beleznai, Tobias Glück, Andreas Kugi, Patrik Zips

机构 * Center for Vision, Automation and Control（视觉、自动化与控制中心） ； AIT Austrian Institute of Technology GmbH（奥地利技术研究所） ； Automation and Control Institute（自动化与控制研究所） ； Technische Universität Wien（维也纳技术大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出ADAPT自主叉车，结合AI感知与经典方法，在非结构化建筑工地实现近人类水平的物流操作，提升安全与效率。

Harnessing Embodied Agents: Runtime Governance for Policy-Constrained Execution

利用具身体 agent：运行时治理以实现政策约束执行

Xue Qin, Simin Luan, John See, Zeyd Boukhers, Cong Yang, Zhijun Li

机构 * School of Software, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学软件学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematical and Computer Sciences, Heriot-Watt University, Malaysia Campus（赫瑞-沃德大学马来西亚校区数学与计算机科学学院） ； School of Future Science and Engineering, Soochow University（苏州大学未来科学与工程学院） ； Fraunhofer Institute for Applied Information Technology（弗劳恩霍夫应用信息技术研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出了一种政策约束执行框架，通过将 agent 认知与执行监督分离，增强了具身体 agent 的运行时治理能力，通过 1000 次随机模拟验证，显著提高了对未经授权动作的拦截率和系统恢复成功率。

Comments 36 pages, 3 figures, 10 tables

Learning Ordinal Response Policies in Rank-Based Stochastic Prize-Collecting Games

基于排序的随机奖品收集博弈中的序数响应策略学习

Malintha Fernando, Petter Ögren, Silun Zhang

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出随机奖品收集定向越野博弈（SPCOG），扩展团队定向越野问题至自利代理场景，利用序数排名（OR）作为强归纳偏置，并设计虚拟序数响应学习（FORL）算法实现收敛策略。

Comments Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters

From Denoising to Decision Making: A Survey on Diffusion Model-Enabled Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks

从去噪到决策：面向无线网络的扩散模型赋能深度强化学习综述

Nguyen Cong Luong, Zeping Sui, Jie Cao, Min Xu, Nguyen Duc Hai, Zhihao Dong, Nguyen Duc Duy Anh, Qiushi Zhao, Nguyen Quoc Khanh, Zhe Fu, Shaohan Feng, Bo Ma

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文综述了扩散模型与深度强化学习结合的方法，通过捕捉无线资源管理中的复杂多模态动作结构，提升决策质量，并系统总结了其在移动边缘计算、无人机辅助、车联网、AIGC驱动系统、无线资源分配、物理层安全及机器人/无人机规划等领域的应用。

Comments 22 pages, 7 figures, Author list corrected

EvoIR-Agent: Self-Evolving Image Restoration Agentic System via Experience-Driven Learning

EvoIR-Agent: 通过经验驱动学习实现自进化图像修复智能体

Kailin Zhuang, Jiawei Wu, Zhi Jin

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出EvoIR-Agent，通过经验驱动学习解决图像修复中经验不足导致的规划失败问题，通过构建分层经验池和自进化机制提升修复性能和效率，实验表明其在全参考指标上表现优异，且在性能与效率之间取得显著平衡。

Comments Temporarily withdrawn for institutional clearance and compliance review. A revised version will be uploaded once the process is finalized

TraversalBench: Challenging Paths to Follow for Vision Language Models

TraversalBench: 为视觉语言模型设计的复杂路径挑战测试集

Clara Petrova, Zhuo Chen, Marin Soljačić

机构 * Massachusetts Institute of Technology, Department of Physics（麻省理工学院物理系） ； Massachusetts Institute of Technology, Institute for Data, Systems, and Society（麻省理工学院数据、系统与社会研究所） ； NSF AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions（国家科学基金会人工智能与基本相互作用AI研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出TraversalBench，一个用于评估视觉语言模型复杂视觉路径跟随能力的受控基准测试集，发现自相交是主要困难来源，揭示了模型在路径感知上的局限性。

jXBW: A Compressed Index for Structure-Aware JSONL Retrieval in Structured RAG

jXBW: 面向结构化RAG中结构感知JSONL检索的压缩索引

Yasuo Tabei

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出jXBW压缩索引，通过合并树表示、基于扩展Burrows-Wheeler变换的简洁树索引和三阶段子结构搜索算法，实现查询依赖的复杂度，在百万级JSONL数据集上比最强基线快16倍至2800倍。

SG-CoT: An Ambiguity-Aware Robotic Planning Framework using Scene Graph Representations

SG-CoT：一种基于场景图表示的模糊性感知机器人规划框架

Akshat Rana, Peeyush Agarwal, K. P. S. Rana, Amarjit Malhotra

机构 * Netaji Subhas University of Technology（纳塔贾·萨哈大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：CoT(title,title_cn)；planning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)

AI总结 SG-CoT通过构建场景图并利用LLM迭代查询以检测和澄清模糊性，提升机器人规划在模糊环境中的可靠性，实验表明其在单机和多机环境中均优于现有方法。

Comments This work has been submitted to the journal Autonomous Robots for possible publication

RoboPIN: Grounded Embodied Reasoning via Pinned Chain-of-Thought

RoboPIN: 基于锚定思维链的具身推理

Yaoting Huang, Yifu Yuan, Linqi Han, Chengwen Li, Shuoheng Zhang, Xianze Yao, Hongyao Tang, Yan Zheng, Jianye Hao

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 提出Pinned Chain-of-Thought (PinCoT)推理范式，通过结构化视觉锚点绑定实体，解决多步推理中实体引用漂移和视觉解耦问题；训练4B参数模型在14个基准上平均超越最强7B基线12%。

VideoCoCo: Code-as-CoT for Physically-Consistent Video Generation via an Agentic Dual-Engine System

VideoCoCo：基于智能体双引擎系统的、以代码为思维链（CoT）的物理一致性视频生成方法

Haodong Li, Tianfei Ren, Xiaoxiao Ma, Chunmei Qing, Zhen Fang, Sipeng He, Ziyu Guo, Haoyu Wu, Juanxi Tian, Yihang Zou, Ruichuan An, Dongzhi Jiang, Boxue Yang, Ji Xie, Xu Huang, Wenhao Yan, Jialv Zou, Zhengrong Yue, Yaxin Luo, Xiaotong Li, Yuzhu Wang, Junyan Ye, Jinjing Zhao, Zehui Chen, Lin Chen, Renye Yan, Feng Zhao, Pheng-Ann Heng

机构 * CUHK（香港中文大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； SCUT（华南理工大学） ； HKU（香港大学） ； NTU（南洋理工大学） ； PKU（北京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； THU（清华大学） ； HUST（华中科技大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 VideoCoCo作为智能体双引擎框架，以可执行Blender代码为过程级思维链，构建专属数据集提升视频编辑器适配性，在两个基准上显著优于基线，实现了高质量物理一致性视频生成。

Comments 15 pages, 3 figures, and 3 tables

LaST$_{0}$: Latent Spatio-Temporal Chain-of-Thought for Robotic Vision-Language-Action Model

LaST$_{0}$：面向机器人视觉-语言-动作模型的潜在时空思维链

Zhuoyang Liu, Jiaming Liu, Hao Chen, Jiale Yu, Ziyu Guo, Chengkai Hou, Chenyang Gu, Xiangju Mi, Renrui Zhang, Kun Wu, Zhengping Che, Jian Tang, Pheng-Ann Heng, Shanghang Zhang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； 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 ：chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)

AI总结 提出LaST$_0$框架，通过潜在时空思维链在隐空间进行高效推理，避免显式推理的延迟和语言瓶颈，在10个真实世界任务中平均成功率提升13%-14%。

Comments Project page: https://vla-last0.github.io/

How Much Backtracking is Enough? Exploring the Interplay of SFT and RL in Enhancing LLM Reasoning

回溯应达到何种程度？探索SFT与RL在增强大语言模型推理能力中的相互作用

Hongyi James Cai, Junlin Wang, Xiaoyin Chen, Bhuwan Dhingra

机构 * Duke University（杜克大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本研究探索SFT与RL在LLM推理中的相互作用，提出回溯是关键算子，发现最优回溯深度随任务难度变化，引入以回溯为核心的训练方案，证实合理回溯可提升模型推理能力。

V-REX: Benchmarking Exploratory Visual Reasoning via Chain-of-Questions

V-REX: 通过问题链进行探索性视觉推理的基准测试

Chenrui Fan, Yijun Liang, Shweta Bhardwaj, Kwesi Cobbina, Ming Li, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院市分校） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出V-REX基准，通过问题链将多步探索推理分解为规划和遵循能力，评估视觉语言模型在复杂开放任务中的表现。

Comments 28 pages

LEGO-Puzzles: How Good Are MLLMs at Multi-Step Spatial Reasoning?

LEGO-Puzzles：多模态大语言模型（MLLMs）在多步骤空间推理上的表现如何？

Kexian Tang, Junyao Gao, Yanhong Zeng, Haodong Duan, Yanan Sun, Zhening Xing, Wenran Liu, Kai Chen, Kaifeng Lyu

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tongji University（同济大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 该研究推出多步骤空间推理基准LEGO-Puzzles，评估29个顶尖MLLMs，发现其在基础空间推理、多步骤规划任务上远逊于人类，凸显其空间推理能力存在关键局限。

OpenGround: Planning-based Online Perception for Open-World 3D Visual Grounding

OpenGround：基于规划的开放世界3D视觉定位在线感知

Wenyuan Huang, Zhenyu Zhang, Zhao Wang, Zhou Wei, Ting Huang, Fang Zhao, Jian Yang

机构 * Nanjing University, School of Intelligent Science and Technology（南京大学智能科学与技术学院） ； China Mobile Zijin Innovation Institute（中国移动紫金创新院） 纠错

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

AI总结 针对开放世界3D视觉定位中现有方法的局限，提出OpenGround框架，集成任务链规划与上下文引导感知，还构建OpenTarget数据集。实验表明其在多个数据集上性能优异，在开放世界评估中有显著提升。

Comments ECCV2026, 46 pages, 13 figures, 15 tables

MIRAGE: Mobile Agents with Implicit Reasoning and Generative World Models

MIRAGE: 具有隐式推理和生成世界模型的移动智能体

Zhichao Yang, Yuanze Hu, Haojie Hao, Longkun Hao, Dongshuo Huang, Hongyu Lin, Gen Li, Lanqing Hong, Yihang Lou, Yan Bai

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出MIRAGE框架，通过从显式推理轨迹学习连续潜在表示，使移动智能体能够内部推理并预测未来屏幕状态，在减少生成token的同时提升执行效率。

ActFER: Agentic Facial Expression Recognition via Active Tool-Augmented Visual Reasoning

ActFER: 通过主动工具增强的视觉推理实现代理面部表情识别

Shifeng Liu, Zhengye Zhang, Sirui Zhao, Xinglong Mao, Zhehan Kan, Zhixiang Wei, Shiwei Wu, Chaoyou Fu, Tong Xu, Enhong Chen

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

AI总结 ActFER通过主动视觉证据获取和多模态推理提升面部表情识别，采用UC-GRPO算法优化局部检查和情绪感知，实验显示其在AU预测准确率上显著优于传统方法。

Comments 10 pages, 7 figures

PixDLM: A Dual-Path Multimodal Language Model for UAV Reasoning Segmentation

PixDLM：一种用于无人机推理分割的双路径多模态语言模型

Shuyan Ke, Yifan Mei, Changli Wu, Yonghan Zheng, Jiayi Ji, Liujuan Cao, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（中国教育部多媒体可信感知与高效计算重点实验室，厦门大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PixDLM，一种用于无人机推理分割的多模态语言模型，通过构建DRSeg基准数据集，验证了该模型在处理高分辨率无人机图像中的有效性。

Comments Accepted to CVPR 2026 (highlight)

IndustryNav: Exploring Spatial Reasoning of Embodied Agents in Dynamic Industrial Navigation

IndustryNav：探索动态工业导航中具身智能体的空间推理

Yifan Li, Lichi Li, Anh Dao, Xinyu Zhou, Wenjun Huang, Tianyi Ma, Yicheng Qiao, Zheda Mai, Daeun Lee, Zichen Chen, Pan Wang, Lehan Yang, Tianlong Wang, Zhen Tan, Sheng Li, Mohit Bansal, Yang Ni, Yu Kong

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Purdue University Northwest（普渡大学西北分校） 纠错

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

AI总结 针对视觉大语言模型在空间推理的挑战，提出IndustryNav基准，利用动态工业场景评估，给出零样本导航管道及安全指标，研究发现模型在路径规划等方面有缺陷，凸显向主动探索等任务发展的需求。

SpatialThinker: Reinforcing Scene Graph-Grounded Spatial Reasoning via Dense Rewards

空间思考者：通过密集奖励强化场景图基础的空间推理

Hunar Batra, Haoqin Tu, Hardy Chen, Yuanze Lin, Cihang Xie, Ronald Clark

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型空间推理难题，提出SpatialThinker，通过在线强化学习统一场景图生成与视觉推理，构建心理场景图并借助密集奖励推理，贡献包括基于SGG推理、高质量训练数据集及密集奖励设计。

Comments Preprint. Accepted at NeurIPS 2025 Workshops on SPACE in Vision, Language, and Embodied AI (SpaVLE) as Oral, Embodied World Models for Decision Making (EWM), Aligning Reinforcement Learning Experimentalists and Theorists (ARLET), and Scaling Environments for Agents (SEA)

Reasoning in Computer Vision: Taxonomy, Models, Tasks, and Methodologies

计算机视觉中的推理：分类、模型、任务与方法论

Ayushman Sarkar, Zhenyu Yu, Mohd Yamani Idna Idris

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Birbhum Institute of Engineering and Technology（计算机科学与工程系，比罗尔理工学院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（计算机科学与人工智能学院，复旦大学） ； Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Malaya（计算机科学与信息技术学院，马来亚大学） 纠错

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

AI总结 本文对计算机视觉中的推理进行系统分类，涵盖关系、符号、时间、因果和常识推理，并综述了从图模型到多模态大语言模型的实现方法及评估协议，指出开放挑战并设定未来研究方向。

Vero: An Open RL Recipe for General Visual Reasoning

Vero: 通用视觉推理的开放RL配方

Gabriel Sarch, Linrong Cai, Qunzhong Wang, Haoyang Wu, Danqi Chen, Zhuang Liu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 提出Vero系列开放视觉语言模型，通过构建600K样本数据集Vero-600K和任务路由奖励，在30个基准测试中平均提升2.9-5.4点，Vero-Qwen3I-8B超越Qwen3-VL-8B-Thinking 3.8点。

Comments Project page: https://vero-reasoning.github.io/

Can LLMs Reason About Attention? Towards Zero-Shot Analysis of Multimodal Classroom Behavior

LLMs能否进行注意力推理？多模态课堂行为的零样本分析

Nolan Platt, Sehrish Nizamani, Alp Tural, Elif Tural, Saad Nizamani, Andrew Katz, Yoonje Lee, Nada Basit

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个隐私保护的分析流程，利用OpenPose和Gaze-LLE提取学生注意力信息，并通过QwQ-32B-Reasoning进行零样本分析，探讨LLMs在多模态行为理解中的潜力与局限。

Comments 8 pages, 2 figures. Preprint

Proteo-R1: Reasoning Foundation Models for De Novo Protein Design

Proteo-R1：用于从头蛋白质设计的推理基础模型

Fang Wu, Weihao Xuan, Heli Qi, Hanqun Cao, Heng-Jui Chang, Zeqi Zhou, Haokai Zhao, Ma Jian, Carl Ma, Yu-Chi Cheng, Kuan Pang, Xiangru Tang, Zehong Wang, Guanlue Li, Hanchen Wang, Kejun Ying, Pan Lu, Chiho Im, Seungju Han, Peng Xia, Tinson Xu, Yinxi Li, Deyao Zhu, Pheng-Ann Heng, Naoto Yokoya, Masashi Sugiyama, Li Erran Li, Jure Leskovec, Yejin Choi

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

AI总结 针对现有从头蛋白质设计模型缺乏推理能力的问题，本文提出 Proteo-R1 双专家架构框架，通过 MLLM 识别关键功能残基作为硬约束，结合扩散模型实现稳定可解释的蛋白质设计。

Journal ref ICML 2026

Assert, don't describe: Linguistic features that shift LLM reasoning about animal welfare

断言，而非描述：改变LLM关于动物福利推理的语言特征

Jasmine Brazilek, Harper Dunn

机构 * Compassion Aligned Machine Learning (CaML)（同情对齐机器学习实验室） ； Independent researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究通过词汇匹配的立场对比探针，测量十种语言特征对Llama-3.2-1B模型动物福利推理的影响，发现断言性确定性等七种特征增强支持动物福利，而模糊语言等两种特征削弱立场。

EXPLORE-Bench: Egocentric Scene Prediction with Long-Horizon Reasoning

EXPLORE-Bench：具有长视距推理的自我中心场景预测

Chengjun Yu, Xuhan Zhu, Chaoqun Du, Pengfei Yu, Wei Zhai, Yang Cao, Zheng-Jun Zha

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Foundation Model Team, Li Auto Inc.（蔚来汽车基础模型团队） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出EXPLORE-Bench基准，通过初始场景图像和动作序列预测最终场景，评估多模态大模型在自我中心长视距推理中的能力，发现与人类存在显著差距。

MARIC: Multi-Agent Reasoning for Image Classification

MARIC：用于图像分类的多智能体推理

Wonduk Seo, Minhyeong Yu, Hyunjin An, Seunghyun Lee

机构 * Enhans, Seoul, South Korea（韩国首尔Enhans） ； Peking University, Beijing, China（中国北京北京大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架MARIC，通过分解图像分类为协作推理过程，利用大纲智能体、方面智能体和推理智能体进行多视角分析与综合，在四个基准数据集上显著优于基线方法。

Comments 11 pages, preprint

Grounded Post-Training with Hard Examples for Reducing Hallucination in Multimodal Large Language Models

通过分布偏移下的分阶段偏好优化减少视觉-语言模型中的幻觉

Qinwu Xu

机构 * Meta AI 纠错

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

AI总结 本文提出分阶段偏好优化框架，通过构建针对幻觉问题的数据集，提升视觉-语言模型的 grounded reasoning，减少幻觉并提高响应信息量。