大模型推理能力

From USD Scenes to Knowledge Graphs: Zero-Shot Ontology Grounding with LLMs

从USD场景到知识图谱：基于LLM的零样本本体接地

Jiangtao Shuai, Zongxiong Chen, Manfred Hauswirth, Sonja Schimmler

机构 * Technical University of Berlin（柏林工业大学） ； Fraunhofer FOKUS（弗劳恩霍夫开放通信系统研究所） 纠错

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

AI总结 研究利用大语言模型（LLM）零样本地将3D场景对象自动映射到本体类别，无需训练，在厨房场景中达到90-96%准确率，并揭示语义线索是关键。

Comments Accepted to the IEEE ICRA 2026 International Joint Workshop on Ontologies, Semantic Maps and Autonomous Robotics Standardization (J-WOSMARS 2026), Vienna, 2026

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。

MUSE: An Interactive Meta-Agent for Understanding and Steering LLM-powered Data Science Systems

MUSE：一种用于理解和操控大语言模型驱动的数据科学系统的交互式元智能体

Wei-Hao Chen, Weixi Tong, Yuan Tian, Chenglong Wang, Tianyi Zhang

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

AI总结 本文提出交互式元智能体MUSE，通过重构执行轨迹、支持上下文交互与混合意图操控，提升用户对大语言模型驱动的数据科学系统的理解与控制，经15人被试间研究验证可提高任务效率与用户信心。

Comments To appear in the 39th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST '26), November 2-5, 2026, Detroit, MI, USA

VibeWorlding: Can Multimodal Agents Construct 3D Open Worlds End-to-End?

VibeWorlding：多模态智能体能否端到端构建3D开放世界？

Yansong Ning, Jingwen Ye, Zhongkai Wu, Yang Sun, Yiqin Zhu, Xingyi Li, Weidong Zhang, Hao Liu

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Tencent（腾讯） ； AI Thrust ； TEG AIPD 纠错

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

AI总结 该研究提出VibeWorlding框架，构建VWE-BENCH基准与VibeWorlding-Gym框架，发现当前前沿MLLMs在3D开放世界构建任务中表现不佳，经RL训练的VibeWorlder模型可提升性能，旗舰模型VibeWorlder-30B-A3B表现最优。

Comments preprint

Why Vision Fails as a Universal Bridge: Rectifying Modality Asynchrony in Multilingual MLLMs

为何视觉无法作为通用桥梁：修正多语言多模态大语言模型（MLLMs）中的模态异步性

Yihang Du, Juhao Liang, Zhengzhao Lai, Siyu Li, Yan Hu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； National Health Data Institute (Shenzhen)（国家健康数据研究院（深圳）） 纠错

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

AI总结 针对多语言MLLMs在非英语视觉推理中的性能下降问题，该研究发现其源于“幽灵锚点”模态异步性，提出ANCHOR训练框架，经实验验证可提升跨语言视觉推理性能。

GraphLoom: Reliability-Calibrated Graph Evidence Routing for Multimodal KG-RAG

GraphLoom：面向多模态KG-RAG的可靠性校准图证据路由

Zafar Ali, Asad Khan, Aalia Malik, Pavlos Kefalas

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Aristotle University（亚里士多德大学） ； Dashub（达舒布） 纠错

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

AI总结 提出GraphLoom框架，通过可靠性校准的图证据路由实现多模态KG-RAG，在ScienceQA等数据集上提升了答案质量与证据忠实度。

Large Language Models and their Awareness of Mechanics and Spatial Geometry

大语言模型及其对力学与空间几何的认知能力

Johannes Gerstmayr, Sebastian Weyrer, Tobias Möltner, Peter Manzl, Michael Pieber

机构 * University of Innsbruck（因斯布鲁克大学） ； University of Augsburg（奥格斯堡大学） 纠错

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

AI总结 本研究构建了全自动基准MecEng，评估32个开放权重及2个专有LLMs的机械工程认知，发现其刚体任务成功率达86.0%，但柔性多体任务仍具挑战，且该能力正快速提升但仍易出错。

When Personal Memory Has No Single Answer: Evaluating LLM Agents under Irreducible Conflict

当个人记忆没有唯一答案时：评估大语言模型智能体在不可约冲突下的表现

Lu Yang, Shusheng Xu, Zhuoran Li, Tongkai Yang, Longbo Huang

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 该研究针对大语言模型智能体的记忆冲突问题，提出了基准TANGLE并评估其表现，发现现有方法存在缺陷，进而提出冲突感知行动策略CAAP。

CoverPrune: Coverage-Driven Token Pruning for 3D VLMs via Optimal Transport

CoverPrune：基于最优传输的3D视觉语言模型的覆盖驱动型令牌剪枝

Peng Ling, Yingda Yin, Lingting Zhu, Weikai Chen, Shengju Qian, Zeyu Hu, Xin Wang, Wenming Yang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； LIGHTSPEED 纠错

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

AI总结 针对3D VLMs因大量视觉令牌导致的计算瓶颈，提出CoverPrune框架，将剪枝转化为最优传输问题，结合FST成本与SGS算法，实现高效剪枝且性能优异。

Comments Accepted to ECCV 2026 as an Oral Presentation

Heterogeneous Vision-Language Ensemble with Disagreement-Aware Reranking for Text-Based Person Anomaly Retrieval

用于基于文本的行人异常检索的、带分歧感知重排序的异构视觉语言集成方法

Huu-An Vu, Cam Tu Tran Thi, Thanh Toan Le Ngo, Hoang Vo, Do Trung Hieu, Hieu Dinh Trung Pham, Khang Minh Le, Huy Minh Nhat Nguyen

机构 * Hanoi University of Science and Technology（河内科技大学） ； University of Information Technology, VNU-HCM（胡志明市国家大学信息技术大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City（胡志明市国家大学） ； VinUniversity ； Vietnamese-German University（越南德国大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对大规模基于文本的行人异常检索难题，提出带分歧感知重排序的异构视觉语言集成方法，在PAB基准上取得90.92% mAP等优异指标，验证了方案有效性。

Comments Accepted at the ECCV 2026 Workshop

Mr3D-VL: A generalist vision language foundation model for Multiparametric 3D Magnetic Resonance Imaging

Mr3D-VL：面向多参数3D磁共振成像的通用视觉语言基础模型

Zhi Qiao, Xintong Wu, Yichu He, Feng Shi

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

AI总结 本文针对现有3D视觉语言模型无法满足多参数3D MRI跨模态协同推理需求的问题，提出Mr3D-VL模型，通过特定设计实现性能提升，在多项任务上优于同规模的领域及通用模型。

A Neighborhood Attention Transformer Network for Enhanced 3D Segmentation of the Left Anterior Descending Artery

用于增强左前降动脉三维分割的邻域注意力Transformer网络

Rafi Ibn Sultan, Chengyin Li, Yiannos Demetriou, Ahmed I. Ghanem, Joshua P. Kim, Justine Cunningham, Hassan Bagher-Ebadian, Dongxiao Zhu, Kundan S. Thind

机构 * Wayne State University（韦恩州立大学） ； Henry Ford Health（亨利福特医疗集团） ； Alexandria University（亚历山大大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； Oakland University（奥克兰大学） ； Institute for AI and Data Science, Wayne State University（韦恩州立大学人工智能与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出NA-UNETR模型，结合邻域注意力等模块，经预训练和LoRA微调，在低对比度CT中提升左前降动脉分割精度，为放疗规划提供高效心脏亚结构分割框架。

Comments Acceteed by Medical Physics 2026

HSTGFormer: Hyper Spatial-Temporal Graph Transformer for 3D Human Pose Estimation

HSTGFormer：用于3D人体姿态估计的超时空图变换器

Ruochen Li, Shuang Chen, Wenke E, Farshad Arvin, Amir Atapour-Abarghouei

机构 * Durham University（杜伦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HSTGFormer框架，通过超时空图与自适应双尺度时间图实现时空耦合推理，在Human3.6M等数据集上以高准确率与计算效率完成3D人体姿态估计。

Comments Accepted to BMVC 2026, full paper

CT-$Δ$Bench: A Benchmark for Longitudinal 3D Medical Imaging Difference Reporting with Vision-Language Models

CT-ΔBench：基于视觉语言模型的纵向3D医学影像差异报告基准

Kegeng Tang, Jingbo Wang, Shaogang Ren, Zihao Wang

机构 * University of Tennessee at Chattanooga（田纳西大学查塔努加分校） 纠错

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

AI总结 本文针对现有医学基础模型缺乏纵向影像差异处理能力的问题，构建了专用基准CT-ΔBench，开发感知变化指标与医师验证流程，对比不同推理方式并提出基线模型DeltaMed，为时间感知医学基础模型奠定基础。

Comments Accepted by COLM 2026

UniProbe: A Learnable Token-Level Hallucination Detector for Large VLMs using Multi-Structural Internal Representations

UniProbe：基于多结构内部表征的可学习大视觉语言模型（VLM） token 级幻觉检测器

Dvir Samuel, Guy Bar-Shalom, Fabrizio Frasca, Ethan Fetaya, Yftah Ziser, Gal Chechik, Haggai Maron

机构 * NVIDIA Research（英伟达研究院） ； Technion（以色列理工学院） ； Bar-Ilan University（巴伊兰大学） ； University of Groningen（格罗宁根大学） 纠错

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

AI总结 UniProbe 是基于 LVLM 异构计算轨迹的可学习 token 级幻觉检测器，通过多结构模块交互实现 SOTA 检测性能，解码时可降 55% 对象幻觉且延迟仅增 6%

Comments Project Page: https://research.nvidia.com/labs/par/uniprobe/

CEAA: A Cognitive Embodied Agents Architecture for Interactive Computing Systems

CEAA：面向交互式计算系统的认知具身智能体架构

Aimilios Hadjiliasi, Louis Nisiotis

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

AI总结 该研究针对具身IVAs在实时交互式虚拟环境中实现认知能力的挑战，提出基于Sense-Think-Act等框架的模块化认知架构，弥合高级推理与实时执行的差距，用于部署可扩展的具身IVAs。

NeuroRefiner: Morphology-Aware Multi-Agent Refinement for 3D Fluorescence Microscopy Neuron Segmentation

NeuroRefiner：面向3D荧光显微镜神经元分割的形态感知多智能体细化方法

Haiyang Yan, Jinyue Guo, Yanchao Zhang, Bingqing Wang, Zhenchen Li, Jing Liu, Jiazheng Liu, Linlin Li, Hua Han

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

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

AI总结 针对3D荧光显微镜神经元分割的拓扑与细节保留难题，本文提出NeuroRefiner多智能体系统结合TopoRefineNet工具，在多数据集上实现优于现有方法的分割性能，ZBFWB数据集F1分数提升3.02%。

Comments Accept by ECCV 2026

Exploring LLM Capabilities for Situational Understanding and COLREG compliance on real-world maritime navigation scenarios

探索大语言模型（LLM）在现实世界海事航行场景中的情境理解与《国际海上避碰规则》（COLREG）遵从能力

Julius Wirbel, P. Nicholas Hansen, Line K. H. Clemmensen, Roberto Galeazzi

机构 * Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） 纠错

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

AI总结 本研究探索LLM在海事航行中的应用，构建含50个真实场景的AIS数据集，评估不同LLM的理解与推理能力，发现不微调则难以解决海事航行任务。

Comments Submitted and accepted to the IFAC WC 2026 as an invited session paper for track 7.2 Transportation and Vehicle Systems - Marine Systems

AeroDPO: Unleashing Lightweight UAV Navigation with High-Fidelity Perception and Automated Preference Optimization

AeroDPO：释放具备高保真感知与自动偏好优化的轻量级无人机导航能力

Peng Xu, Chengcheng Wang, Shaohua Wan

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

AI总结 本文提出AeroDPO，通过高保真感知与自动偏好优化，使20亿参数轻量级无人机导航模型达到70亿参数模型的成功率，同时降低分布外场景碰撞率，成为自主空中智能体新SOTA。

Comments 7 pages, 3 figures, 4 tables

Learning an Interior Layout Policy in a Domain Specific Language Action Space

在领域特定语言动作空间中学习室内布局策略

Yuhao Lu, Weichen Zhang, Wenyi Xiao, Haohui Chen, Yiyun Fei

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝与天猫集团） 纠错

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

AI总结 针对现有室内布局生成方法的缺陷，该研究提出基于LLM的LayoutDSL框架，通过领域特定语言动作空间学习布局策略，结合数据集构建与强化学习优化，显著提升了布局的空间合理性与设计逻辑性。

LMM Modality Transfer: A Pre-requisite for Autonomous GIS Agents

多模态大模型模态迁移：自主地理信息系统智能体的先决条件

Ivan Majic, Zexian Huang, Franziska Hübl, Krzysztof Janowicz, Meilin Shi, Mina Karimi, Zilong Liu, Alexandra Fortacz-Lazan

机构 * Graz University of Technology（格拉茨工业大学） ； University of Vienna（维也纳大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

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

AI总结 本文针对自主GIS智能体的先决条件，提出LMM模态迁移任务，发现现有LMM在图像与文本模态间传递空间信息的能力不足，需加强多模态对齐以实现地理空间理解。

Graph Machine: Exploring Edge Mechanisms as an Inductive Bias

图机：将边机制作为归纳偏置的探索

Lintai Hou

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

AI总结 该研究提出Graph Machine架构，含边增强注意力与以边为中心的引用两种边机制，在数独任务上优于Transformer基线，证明显式边机制是有前景的架构设计。

Capek 0.5: An Execution-Centric Vision-Language Model for Embodied Intelligence

Capek 0.5：面向具身智能的以执行为中心的视觉语言模型

Ying Chen, Weizhen Li, Zhe Hu, Zhenjiang Li, Rui Jiang, Zhifeng Gu, Lihuang Fang, Jiangping Liu, Lei Yi, Jie Chen

机构 * Xiaopeng（小鹏汽车） 纠错

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

AI总结 提出以执行为中心的具身视觉语言模型Capek 0.5，通过分类法整合四类具身能力，在多维度评估中表现优于初始化模型，可迁移至闭环具身任务执行。

Corrupting Attention: Evasion-Based Adversarial Attacks on Encoder Attention in Detection Transformers

破坏注意力：对检测 Transformer 中编码器注意力的基于规避的对抗攻击

Ridma Jayasundara, Shaheer Mohamed, Tharindu Fernando, Harshala Gammulle, Basura Fernando, Sanka Rasnayake, A V Subramanyam, Sridha Sridharan, Clinton Fookes

机构 * Queensland University of Technology（昆士兰科技大学） ； Agency for Science, Technology and Research, Singapore（新加坡科技研究局） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Indraprastha Institute of Information Technology, Delhi（英迪拉普拉斯塔信息技术学院（德里）） 纠错

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

AI总结 本文提出首个针对检测 Transformer 编码器注意力的对抗攻击，在不可察觉扰动下破坏注意力结构，使 DETR-R50、DINO-Swin-L 等主流检测器 mAP 大幅下降，性能优于现有攻击。

Comments 8 pages, 6 figures, 6 tables

Hijacking Robots with a Piece of Paper: A Systematic Study of Physical Prompt Injection in VLM-Controlled Robots

用一张纸劫持机器人：对VLM控制机器人的物理提示注入的系统研究

S. M . Bhagya P. Samarakoon, M. A. Viraj J. Muthugala, W. K. R. Sachinthana, Mohan Rajesh Elara

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

AI总结 该研究针对VLM控制的分拣机器人，系统分析了四类物理提示注入攻击的成功率，发现其存在显著脆弱性，且三种简单防御措施可大幅降低风险。

NSF-HRPT: Neural Semantic Field meets Hierarchical Risk Perception Tree for Safety-Critical Scenario Assessment

NSF-HRPT：神经语义场结合分层风险感知树的安全关键场景评估方法

Yu Zhao, Jiangyu Pan, Tao Hu, Ming Yin, Fan Yang, Jiangfan Liu, Xiubo Liang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出NSF-HRPT框架，结合神经语义场与分层风险感知树，引入Sim2Real策略，实现单目视觉输入下安全关键场景的高效风险评估，在合成与现实数据集上均取得优异性能。

Comments 13 pages, 5 figures

EmpaAva: An Open-source Agentic 3D-Avatar Empathetic Live Chatbot

EmpaAva：开源智能体式3D化身共情实时聊天机器人

Jie Yang, Wenhao Xu, Shuhui Lin, Hao Fei

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出首个开源智能体式3D化身共情聊天机器人EmpaAva，通过三智能体架构实现闭环多模态交互，在评估中优于多款基准模型，将开源并提供在线演示。

Comments Project&Demo: https://empaava.top/

Chat Debugging: An Exploratory Study of Human-AI Collaboration to Debug Analog Circuits

聊天调试：人机协作调试模拟电路的探索性研究

John Hu, Andrew Ash

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

AI总结 该研究通过分析本科生与开源大型语言模型（LLMs）协作调试模拟电路的聊天记录，揭示了人机协作调试的模式、LLMs的优势与不足及学生的技能短板，为优化人机协作调试提供了依据。

Comments This is the accepted version of a paper to be presented at the 2026 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE). The final version will be available via IEEE Xplore