大模型推理能力

Discovering Failure Modes in Vision-Language Models using RL

通过强化学习发现视觉-语言模型的失败模式

Kanishk Jain, Qian Yang, Shravan Nayak, Parisa Kordjamshidi, Nishanth Anand, Aishwarya Agrawal

机构 * Mila – Québec AI Institute（魁北克AI研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） 纠错

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

AI总结 本文提出基于强化学习的框架，自动发现视觉-语言模型在特定数据分布上的失败模式，通过生成问题来识别模型在细粒度视觉细节和技能组合上的不足。

DVGT-2: Vision-Geometry-Action Model for Autonomous Driving at Scale

DVGT-2：面向大规模自动驾驶的视觉-几何-动作模型

Sicheng Zuo, Zixun Xie, Wenzhao Zheng, Shaoqing Xu, Fang Li, Hanbing Li, Long Chen, Zhi-Xin Yang, Jiwen Lu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； University of Macau（澳门大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VGA范式，通过密集3D几何信息提升自动驾驶决策，引入DVGT-2实现在线处理，结合时间因果注意力和滑动窗口策略，提升效率与重建性能。

Comments Code is available at https://github.com/wzzheng/DVGT

Seeing Isn't Believing: Uncovering Blind Spots in Evaluator Vision-Language Models

看到并不等于相信：揭示评估者视觉-语言模型的盲区

Mohammed Safi Ur Rahman Khan, Sanjay Suryanarayanan, Tushar Anand, Mitesh M. Khapra

机构 * Nilekani Centre at AI4Bharat（AI4Bharat的Nilekani中心） ； Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯分校） ； BITS Pilani, Hyderabad（海得拉巴 BITS学院） 纠错

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

AI总结 本文系统评估了评估者视觉-语言模型在I2T和T2I任务中的可靠性，通过引入针对性扰动测试其在对象幻觉、空间推理等关键错误维度上的检测能力，发现当前模型存在显著盲区。

PanGuide3D: Cohort-Robust Pancreas Tumor Segmentation via Probabilistic Pancreas Conditioning and a Transformer Bottleneck

PanGuide3D：通过概率胰腺条件和一个Transformer瓶颈实现队列鲁棒的胰腺肿瘤分割

Sunny Joy Ma, Xiang Ma

机构 * Trailridge School（Trailridge学校） ； Department of Biochemistry, Grand View University（生物化学系，Grand View大学） ； Department of Computer Science, Iowa State University（计算机科学系，Iowa State大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PanGuide3D，通过概率胰腺条件和Transformer瓶颈提升跨队列鲁棒性，实现高效且实用的3D CT肿瘤分割，尤其在小肿瘤和复杂解剖位置表现优异。

LLM-guided phase diagram construction through high-throughput experimentation

通过高通量实验构建LLM引导的相图

Ryo Tamura, Haruhiko Morito, Yuna Oikawa, Guillaume Deffrennes, Shoichi Matsuda, Naruki Yoshikawa, Tomoaki Takayama, Taichi Abe, Koji Tsuda, Kei Terayama

机构 * Center for Basic Research on Materials（材料基础研究中心） ； National Institute for Materials Science（国家材料科学研究所） ； Graduate School of Frontier Sciences（前沿科学研究生院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（RIKEN高级智能项目中心） ； Core Facility Center（核心设施中心） ； Tohoku University（东北大学） ； Univ. Grenoble Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Grenoble INP（格勒诺布尔INP） ； SIMaP ； Center for Green Research on Energy and Environmental Materials（能源与环境材料绿色研究中心） ； Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技术大学） ； Research Center for Structural Materials（结构材料研究中心） ； Graduate School of Medical Life Science（医学生命科学研究生院） ； Tokyo Institute of Technology（东京技术大学） 纠错

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

AI总结 本文研究LLM在构建多组分合金相图中的应用，通过高通量实验和X射线衍射分析，展示了LLM在实验规划中的互补优势，验证了其在相图构建中的潜力。

Comments 39 pages

Variational Visual Question Answering for Uncertainty-Aware Selective Prediction

变分视觉问答用于不确定性感知的选择性预测

Tobias Jan Wieczorek, Nathalie Daun, Mohammad Emtiyaz Khan, Marcus Rohrbach

机构 * TU Darmstadt（图宾根大学） 纠错

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

AI总结 本文提出变分VQA方法，通过变分贝叶斯方法提升视觉问答和视觉推理任务的可靠性，尤其在低误差容忍度下表现优异，且优于AdamW训练模型。

Comments TMLR April 2026 version. 13 pages main paper, 31 pages with appendix. Updated bibliography

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (2026)

CLIPoint3D: Language-Grounded Few-Shot Unsupervised 3D Point Cloud Domain Adaptation

CLIPoint3D: 基于语言的少样本无监督3D点云领域适应

Mainak Singha, Sarthak Mehrotra, Paolo Casari, Subhasis Chaudhuri, Elisa Ricci, Biplab Banerjee

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； MDSR Labs Adobe（Adobe MDSR实验室） ； IIT Bombay（印度理工学院班加罗尔分校） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·科斯勒基金会） 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CLIPoint3D，首个基于CLIP的3D点云无监督领域适应框架，通过知识驱动的提示调优和熵引导视图采样策略，实现跨领域3D点云适应，实验表明在PointDA-10和GraspNetPC-10基准上性能提升3-16%。

Comments Accepted in CVPR 2026

ST-Prune: Training-Free Spatio-Temporal Token Pruning for Vision-Language Models in Autonomous Driving

ST-Prune：面向自动驾驶的视觉-语言模型中无训练的时空令牌修剪

Lin Sha, Haiyun Guo, Tao Wang, Cong Zhang, Min Huang, Jinqiao Wang, Qinghai Miao

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Carizon ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶中多视角相机和多帧视频输入的计算开销问题，ST-Prune提出无训练的时空令牌修剪框架，通过MTP和RSP模块有效压缩时空冗余，实现90%令牌减少下的近无损性能。

Comments 18 pages, 4 figures

Cell-Based Representation of Relational Binding in Language Models

基于细胞的语言模型中关系绑定的表示

Qin Dai, Benjamin Heinzerling, Kentaro Inui

机构 * Tohoku University（东大大学） ； RIKEN（日本科学技術研究所） ； AIP（Advanced Institute for Prognostic Studies） ； MBZUAI（马克斯·普朗克研究所） 纠错

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

AI总结 研究揭示语言模型通过细胞绑定表示进行关系绑定，通过多句子数据验证了细胞子空间的可解码性及跨上下文迁移能力。

Qwen3.5-Omni Technical Report

Qwen3.5-Omni 技术报告

Qwen Team

机构 * Qwen Team（通义实验室） 纠错

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

AI总结 Qwen3.5-Omni在多模态能力上取得突破，支持256k上下文长度和多语言理解，通过混合注意力MoE架构实现高效推理，并引入ARIA提升语音合成稳定性。

VLM-3R: Vision-Language Models Augmented with Instruction-Aligned 3D Reconstruction

VLM-3R：融合指令对齐3D重建的视觉-语言模型

Zhiwen Fan, Jian Zhang, Renjie Li, Junge Zhang, Runjin Chen, Hezhen Hu, Kevin Wang, Huaizhi Qu, Shijie Zhou, Dilin Wang, Zhicheng Yan, Hongyu Xu, Justin Theiss, Tianlong Chen, Jiachen Li, Zhengzhong Tu, Zhangyang Wang, Rakesh Ranjan

机构 * UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； XMU（厦门大学） ； TAMU（德克萨斯大学阿灵顿分校） ； UCR（加州大学河滨分校） ； UNC（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Meta ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 本文提出VLM-3R，通过融合3D重建指令微调，实现单目视频的3D空间辅助与具身推理，提升了视觉-空间推理和时间3D上下文理解的准确性和可扩展性。

Comments Project Page: https://vlm-3r.github.io/

AI Approach for MRI-only Full-Spine Vertebral Segmentation and 3D Reconstruction in Paediatric Scoliosis

基于AI的MRI-only全脊柱椎体分割及3D重建在儿童脊柱侧弯中的应用

Nathasha Naranpanawa, Maree T. Izatt, Robert D. Labrom, Geoffrey N. Askin, J. Paige Little

机构 * Biomechanics and Spine Research Group, School of Mechanical, Medical, and Process Engineering, Faculty of Engineering, Queensland University of Technology（生物力学与脊柱研究组，机械、医学与过程工程学院，工程学院，昆士兰理工大学） ； Centre for Biomedical Technologies, School of Mechanical, Medical and Process Engineering, Faculty of Engineering, Queensland University of Technology（生物医学技术中心，机械、医学与过程工程学院，工程学院，昆士兰理工大学） ； Orthopaedics Department, Queensland Children’s Hospital（骨科部门，昆士兰儿童医院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种AI框架，通过GAN将低剂量CT转换为MRI图像，结合已有MRI数据训练U-Net模型，实现全脊柱3D重建，提升分割精度并缩短处理时间，支持无辐射的脊柱侧弯评估。

Comments Presented at 2026 Spine Society of Australia 37th Annual Scientific Meeting

How Language Models Conflate Logical Validity with Plausibility: A Representational Analysis of Content Effects

语言模型如何将逻辑有效性与合理性混淆：内容效应的表征分析

Leonardo Bertolazzi, Sandro Pezzelle, Raffaella Bernardi

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Free University of Bozen-Bolzano（博赞-博洛尼亚自由大学） 纠错

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

AI总结 研究揭示语言模型中逻辑有效性与合理性概念的表征关联，通过构建去偏向量减少内容效应，提升推理准确性。

Comments ACL 2026 Findings

GeometryZero: Advancing Geometry Solving via Group Contrastive Policy Optimization

GeometryZero：通过群体对比策略优化推进几何求解

Yikun Wang, Yibin Wang, Dianyi Wang, Zimian Peng, Qipeng Guo, Dacheng Tao, Jiaqi Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GeometryZero，通过群体对比策略优化训练小型模型，实现高效的几何推理，实验表明其在Geometry3K和MathVista上优于RL基线方法。

RS-HyRe-R1: A Hybrid Reward Mechanism to Overcome Perceptual Inertia for Remote Sensing Images Understanding

RS-HyRe-R1: 一种混合奖励机制以克服遥感图像理解中的感知惯性

Gaozhi Zhou, Hu He, Peng Shen, Jipeng Zhang, Liujue Zhang, Linrui Xu, Zeyuan Wang, Ziyu Li, Xuezhi Cui, Wang Guo, Haifeng Li

机构 * School of Mechanical and Electrical Engineering, Central South University（中南大学机械与电气工程学院） ； School of Geosciences and Info-Physics, Central South University（中南大学地球科学与信息物理学院） 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RS-HyRe-R1混合奖励机制，旨在克服遥感图像理解中的感知惯性问题，通过引入空间推理激活奖励、感知正确性奖励和视觉-语义路径演化奖励，提升模型的全面视觉证据挖掘能力，实验显示其在多个任务上表现优异。

When Text Hijacks Vision: Benchmarking and Mitigating Text Overlay-Induced Hallucination in Vision Language Models

当文本劫持视觉：基准测试与减轻文本叠加引起的视觉语言模型幻觉

Cui Yakun, Xingqun Qi, TianTian Geng, Yuyao Zhang, Sirui Han, Yike Guo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 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VisualTextTrap基准测试，通过大规模人工验证样本和定制评估指标，减轻文本叠加引起的幻觉问题，并提出VTHM-MoE框架以提升视觉-文本解耦能力。

mEOL: Training-Free Instruction-Guided Multimodal Embedder for Vector Graphics and Image Retrieval

mEOL：无需训练的指令引导多模态嵌入器用于矢量图形和图像检索

Kyeong Seon Kim, Baek Seong-Eun, Lee Jung-Mok, Tae-Hyun Oh

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； POSTECH 纠错

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

AI总结 本文提出无需训练的指令引导多模态嵌入框架，通过多模态大语言模型将文本、位图和SVG代码映射到对齐的嵌入空间，利用模态特定指令和结构化SVG提示实现嵌入方向控制，构建首个文本到SVG检索基准，展示出优于传统基线的性能。

Comments Round 1 early acceptance to WACV 2026, Project page: https://scene-the-ella.github.io/meol

NaviFormer: A Deep Reinforcement Learning Transformer-like Model to Holistically Solve the Navigation Problem

NaviFormer：一种深度强化学习变换器模型，以整体解决导航问题

Daniel Fuertes, Andrea Cavallaro, Carlos R. del-Blanco, Fernando Jaureguizar, Narciso García

机构 * Grupo de Tratamiento de Imágenes, Information Processing and Telecommunications Center, ETSI Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid（图像处理与电信中心，信息处理与电信中心，电信工程学院，马德里理工大学） ； Idiap Research Institute（Idiap研究机构） 纠错

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

AI总结 NaviFormer通过预测高层路线和底层轨迹，整体解决导航问题，实验表明其在准确性和计算速度上表现优异，适用于实时任务。

Comments Published in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025

Agentic Large Language Models for Training-Free Neuro-Radiological Image Analysis

基于代理的大型语言模型用于无训练神经放射学图像分析

Ayhan Can Erdur, Daniel Scholz, Jiazhen Pan, Benedikt Wiestler, Daniel Rueckert, Jan C. Peeken

机构 * Department of Radiation Oncology, TUM University Hospital, Munich, Germany（放射肿瘤科，慕尼黑技术大学医院，德国） ； Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (TUM)（人工智能在医疗和健康领域的主任，慕尼黑技术大学） ； Chair for AI for Image-Guided Diagnosis and Therapy, Technical University of Munich (TUM)（人工智能在影像引导诊断和治疗领域的主任，慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich, Germany（慕尼黑机器学习中心（MCML），德国慕尼黑） ； Department of Computing, Imperial College London, London, UK（计算系，伦敦帝国学院，英国伦敦） ； Deutsches Konsortium für Translationale Krebsforschung (DKTK), Partner Site Munich, Munich, Germany（德国转化癌症研究联盟（DKTK），慕尼黑分部，德国慕尼黑） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无训练代理框架，利用外部工具实现脑MRI分析，涵盖预处理、病灶分割和体积分析，并通过公开BraTS数据集评估代理AI在神经放射学任务中的性能。

On the Robustness of LLM-Based Dense Retrievers: A Systematic Analysis of Generalizability and Stability

基于LLM的密集检索器的鲁棒性：通用性和稳定性系统分析

Yongkang Li, Panagiotis Eustratiadis, Yixing Fan, Evangelos Kanoulas

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

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

AI总结 本文系统分析了基于LLM的密集检索器的通用性和稳定性，发现指令微调模型在复杂推理任务中存在'专业化税'，而嵌入几何结构对鲁棒性有预测作用。

The Spectral Geometry of Thought: Phase Transitions, Instruction Reversal, Token-Level Dynamics, and Perfect Correctness Prediction in How Transformers Reason

思维的谱几何：相变、指令反向、令牌级动态以及完美正确性预测在Transformer推理中的表现

Yi Liu

机构 * DeepSeek-R1（深Seek-R1） ； Qwen（通义千问） ； Pythia ； Llama 纠错

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

AI总结 研究通过系统谱分析发现，大语言模型在推理与事实回忆时在隐藏激活空间中表现出谱相变现象，揭示了推理的谱压缩、指令调谐的谱反向等七种核心现象，建立了一套关于Transformer推理的谱理论。

Automating Crash Diagram Generation Using Vision-Language Models: A Case Study on Multi-Lane Roundabouts

利用视觉-语言模型自动化生成碰撞图：多车道环形交叉口的案例研究

Xiao Lu, Hao Zhen, Jidong J. Yang

机构 * Smart Mobility and Infrastructure Lab, College of Engineering University of Georgia Athens（智能移动与基础设施实验室，工程学院，佐治亚大学亚特兰大分校） 纠错

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

AI总结 本文研究利用视觉-语言模型自动化生成碰撞图，针对多车道环形交叉口这一挑战性案例，提出三步提示框架和10项评估指标，发现GPT-4o在空间推理和数据对齐方面表现最佳，为生成式AI在工程可视化中的应用奠定基础。

Comments 16 pages, 5 figures, 3 tables

Journal ref Applied Computing and Intelligence, 2026, 6(1): 38-57

SpaceMind: A Modular and Self-Evolving Embodied Vision-Language Agent Framework for Autonomous On-orbit Servicing

SpaceMind：一种模块化且自我进化的具身视觉-语言代理框架，用于自主在轨服务

Aodi Wu, Haodong Han, Xubo Luo, Ruisuo Wang, Shan He, Xue Wan

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Technology and Engineering Center for Space Utilization, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间利用技术与工程中心） 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SpaceMind框架，通过模块化和自我进化机制，实现自主在轨服务中的视觉感知、三维空间推理和多阶段任务执行，验证了其在不同环境下的鲁棒性和适应性。

Comments 23 pages, 6 figures, 7 tables. Code available at https://github.com/wuaodi/SpaceMind

Visual Preference Optimization with Rubric Rewards

基于评分标准的视觉偏好优化

Ya-Qi Yu, Fangyu Hong, Xiangyang Qu, Hao Wang, Gaojie Wu, Qiaoyu Luo, Nuo Xu, Huixin Wang, Wuheng Xu, Yongxin Liao, Zihao Chen, Haonan Li, Ziming Li, Dezhi Peng, Minghui Liao, Jihao Wu, Haoyu Ren, Dandan Tu

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 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rDPO框架，通过实例特定的评分标准提升多模态任务中的偏好优化效果，实验表明其在多个基准测试中优于现有方法。

Drawing on Memory: Dual-Trace Encoding Improves Cross-Session Recall in LLM Agents

基于记忆的绘制：双轨迹编码提升LLM代理跨会话回忆

Benjamin Stern, Peter Nadel

机构 * Tufts University（塔夫茨大学） 纠错

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

AI总结 本文提出双轨迹编码方法，通过将事实与具体场景描述结合，提升LLM代理在跨会话中的回忆能力，实验显示在时间推理、知识更新追踪和多会话聚合方面有显著提升。

Comments 16 pages, 2 tables, 2 figures

OmniHands: Towards Robust 4D Hand Mesh Recovery via A Versatile Transformer

OmniHands: 一种通过通用变压器实现鲁棒四维手形重建的方法

Dixuan Lin, Yuxiang Zhang, Mengcheng Li, Wei Jing, Qi Yan, Qianying Wang, Yebin Liu, Hongwen Zhang

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） ； Tsinghua University（清华大学） 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OmniHands，通过通用变压器架构解决单目或多视角输入下手形及相对运动重建问题，引入关系感知双手分词和四维交互推理模块，提升真实场景中手部交互重建性能。

Comments An extended journal version of 4DHands, featured with versatile module that can adapt to temporal task and multi-view task. Additional detailed comparison experiments and results presentation have been added. More demo videos can be seen at our project page: https://OmniHand.github.io

El Agente Estructural: An Artificially Intelligent Molecular Editor

结构代理：一种人工智能分子编辑器

Changhyeok Choi, Yunheng Zou, Marcel Müller, Han Hao, Yeonghun Kang, Juan B. Pérez-Sánchez, Ignacio Gustin, Hanyong Xu, Andrew Wang, Mohammad Ghazi Vakili, Chris Crebolder, Alán Aspuru-Guzik, Varinia Bernales

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Acceleration Consortium（加速联盟） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） ； Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR)（加拿大高等研究院） ； NVIDIA（英伟达） 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El Agente Estructural，一种多模态、自然语言驱动的几何生成与操控代理，用于自主化学和分子建模。该代理通过整合领域知识工具和视觉语言模型，实现对分子结构的精确操控，无需重建核心分子框架。

ReadMOF: Structure-Free Semantic Embeddings from Systematic MOF Nomenclature for Machine Learning

ReadMOF：基于系统化MOF命名的无结构语义嵌入用于机器学习

Kewei Zhu, Cameron Wilson, Bartosz Mazur, Yi Li, Ashleigh M. Chester, Peyman Z. Moghadam

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Wroclaw University of Science and Technology（弗罗茨瓦夫理工大学） 纠错

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

AI总结 ReadMOF通过系统化MOF命名生成无结构语义嵌入，无需原子坐标或连接图即可建模结构-性质关系，实现材料信息学中的性质预测、相似性检索与聚类，性能可与几何依赖方法相比拟。

Comments 29 pages, 8 figures

The Myth of Expert Specialization in MoEs: Why Routing Reflects Geometry, Not Necessarily Domain Expertise

专家专业化在MoEs中的神话：为什么路由反映几何，而非领域专业知识

Xi Wang, Soufiane Hayou, Eric Nalisnick

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了MoEs中专家专业化的机制，指出路由依赖于隐藏状态相似性，而非领域专业知识，并揭示了专业化的几何属性及在不同数据下的表现。

LADR: Locality-Aware Dynamic Rescue for Efficient Text-to-Image Generation with Diffusion Large Language Models

LADR：基于局部性的动态救援方法，用于高效文本到图像生成的扩散大语言模型

Chenglin Wang, Yucheng Zhou, Shawn Chen, Tao Wang, Kai Zhang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LADR方法，通过利用图像的空间马尔可夫性质加速推理，实现文本到图像生成的高效生成，同时保持生成质量。

Comments ACL2026 Main Conference