大模型推理能力

Embodied3DBench: Benchmarking Low-Level Embodied Spatial Intelligence of Vision Language Models

Embodied3DBench: 视觉语言模型低级具身空间智能的基准测试

Jiyao Zhang, Mingxu Zhang, Yitong Peng, Haoxuan Liu, Chenshuo Wang, Yuxing Long, Haoyang Huang, Dongjiang Li, Nan Duan, Hui Shen, Hao Dong

机构 * CFCS, School of CS, PKU（计算机学院CFCS，北京大学） ； Jingdong Technology Information Technology Co., Ltd（京东科技信息技术有限公司） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出Embodied3DBench基准，通过6类任务（空间结构理解与交互导向感知）系统评估视觉语言模型在3D环境中的低级空间智能，并合成130万QA对训练数据以弥补能力差距。

PrecisionCUA: Iterative Visual Refinement for Pixel-Precise Cursor Grounding in Code Editors

PrecisionCUA：代码编辑器中像素级光标定位的迭代视觉细化

Himangi Mittal, Gaurav Mittal, Nelson Daniel Troncoso, Yu Hu

机构 * Microsoft（微软公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出PrecisionCUA方法，通过迭代视觉反馈细化机制实现代码编辑器中像素级光标定位，显著提升点击精度和任务成功率。

Deformable Gaussian Occupancy: Decoupling Rigid and Nonrigid Motion with Factorized Distillation

可变形高斯占据：通过分解蒸馏解耦刚性与非刚性运动

Yang Gao, Wuyang Li, Po-Chien Luan, Alexandre Alahi

机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne（瑞士联邦理工学院洛桑校区） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出DeGO框架，通过解耦高斯变形和分解式4D基础模型蒸馏，在弱监督下实现动态场景中刚性与非刚性运动的分离，显著提升人体实例占据预测性能。

Comments CVPR 2026

KG-ViP: Bridging Knowledge Grounding and Visual Perception in Multi-modal LLMs for Visual Question Answering

KG-ViP：在多模态大语言模型中桥接知识基础与视觉感知以进行视觉问答

Zhiyang Li, Ao Ke, Yukun Cao, Xike Xie

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Data Darkness Lab, MIRACLE Center, USTC（数据黑暗实验室，MIRACLE中心，中国科学技术大学） ； School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技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 提出KG-ViP框架，通过检索与融合场景图和常识图，统一外部知识与细粒度视觉细节，缓解多模态大语言模型在视觉问答中的知识幻觉和视觉感知不足问题。

DinoComplete: 3D Shape Completion with Distilled Semantic Priors and State Space Models

DinoComplete: 利用蒸馏语义先验和状态空间模型进行3D形状补全

Furkan Mert Algan, Eckehard Steinbach

机构 * Chair of Media Technology（媒体技术教授职位） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence（慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； School of Computation Information and Technology, Technical University of Munich（计算信息科学学院，慕尼黑技术大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出DinoComplete框架，通过从DINO特征中蒸馏语义先验并结合多尺度体素Mamba模块，实现高效、鲁棒的3D形状补全，在未见类别和真实噪声扫描上优于现有方法。

OmniGF: A Dual-Branch Vision-Language Framework for Unified Gaze Following

OmniGF: 一种用于统一视线跟随的双分支视觉-语言框架

Qiaomu Miao, Haoyu Wu, Jingyi Xu, Minh Hoai, Dimitris Samaras

机构 * Stony Brook University（石英布大学） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出OmniGF框架，通过双分支解码策略（语言分支生成离散推理状态，连续空间分支利用密集隐藏状态）结合头部嵌入，实现多人场景下精确的空间视线估计、语义视线预测和复杂社会视线推理，在多个基准上达到新最优。

Not All Modalities Are Equal: Instruction-Aware Gating for Multimodal Videos

并非所有模态都平等：面向多模态视频的指令感知门控

Bonan Ding, Umair Nawaz, Ufaq Khan, Abdelrahman M. Shaker, Muhammad Haris Khan, Jiale Cao, Jin Xie, Fahad Shahbaz Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎伊德大学人工智能学院） ； Tianjin University（天津大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Linköping University（林奈大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出UniMVU框架，通过内模态和模态级指令感知动态门控实现多模态视频理解，在六个基准上优于静态融合方法。

Comments 19 pages, 8 figures, 7 tables, preprint

CAGE-SGG: Counterfactual Active Graph Evidence for Open-Vocabulary Scene Graph Generation

CAGE-SGG：用于开放词汇场景图生成的反事实主动图证据

Suiyang Guang, Chenyu Liu, Ruohan Zhang, Siyuan Chen

机构 * Institute of Intelligent Vision and Embodied Cognition（智能视觉与具身认知研究院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：verifier(abstract)

AI总结 提出基于反事实关系验证的开放词汇场景图生成框架，通过分解谓词为软证据基并使用反事实验证器确保关系有视觉证据支持，从而提升可靠性、可解释性和泛化能力。

Comments This manuscript has been withdrawn by the authors because we found a methodological flaw in the formulation and evaluation of the proposed approach. The issue affects the reliability of the experimental results and the conclusions drawn from them. Therefore, the authors consider the current version unsuitable for citation or further use

VertiCue-Bench: Diagnosing Whether MLLMs Use Height Cues to Resolve 2D Ambiguity in Remote Sensing Natural Scenes

VertiCue-Bench: 诊断多模态大语言模型是否利用高度线索解决遥感自然场景中的二维歧义

Jing Huang, Duanchu Wang, Junjie Yang, Zihang Cheng, Cheng Li, Lin Cui, Zhouyi Wu, Di Wang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出VertiCue-Bench基准，通过17个任务1534个实例诊断MLLMs是否真正利用冠层高度模型（CHM）的垂直线索解决遥感自然场景中的语义歧义，发现模型在感知高度线索与语义推理之间存在显著脱节。

OPAL: Omnidirectional Path-efficient Aerial 3D expLoration

OPAL: 全方位路径高效空中三维探索

Yoga Satwik Chappidi, Avideh Zakhor

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出OPAL框架，通过在歧义分支点进行360度偏航旋转替代计算密集的全局路径规划，实现计算简单、路径短且覆盖率高的自主探索。

Comments Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Perceive-then-Plan: Layout-as-Policy for Monocular 3D Scene Layout Estimation

感知-然后-规划：以布局为策略的单目3D场景布局估计

Junwei Zhou, Yu-Wing Tai

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出Perceive-then-Plan框架，通过视觉语言模型将单目3D布局估计转化为感知与迭代规划问题，以布局为策略（LaP）学习动作序列逐步优化场景假设，生成更物理一致且与观测对齐的3D布局。

Comments 21 pages

Drift-Resistant Navigation World Model with Anchored Epipolar Guidance

抗漂移导航世界模型与锚定对极引导

Po-Chien Luan, Zimin Xia, Wuyang Li, Yang Gao, Alexandre Alahi

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种抗漂移导航世界模型，通过锚定引导滚动和双向对极几何约束，同时减轻感知漂移和几何漂移，提升长期视觉质量、几何一致性和多视图连贯性。

Humans Cannot Detect AI-Generated Media But Communities May -- For Now: Collaborative AI Detection in r/RealOrAI on Reddit

人类无法检测AI生成的媒体，但社区可能可以——目前：Reddit上r/RealOrAI中的协作AI检测

Tuğrulcan Elmas

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 通过分析Reddit社区r/RealOrAI一年的活动，研究人类协作检测AI生成媒体的行为，发现社区检测准确率达72%但存在系统性假阳性偏差，且感知特征主导推理，而来源验证虽少但通过聚合被放大4.3倍。

Language Movement Primitives: Grounding Language Models in Robot Motion

语言运动基元：将语言模型锚定在机器人运动中

Yinlong Dai, Benjamin A. Christie, Daniel J. Evans, Dylan P. Losey, Simon Stepputtis

机构 * Collab , Dept. of Mechanical Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24061（合作组，机械工程系，弗吉尼亚理工学院，黑斯堡，VA 24061） ； TEA Lab , Dept. of Mechanical Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24061（TEA实验室，机械工程系，弗吉尼亚理工学院，黑斯堡，VA 24061） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出语言运动基元（LMP）框架，通过将视觉语言模型（VLM）推理与动态运动基元（DMP）参数化结合，实现零样本机器人操作任务。

Smart-Insertion-V: Photorealistic Video Insertion via a Closed-Loop Feedback Dual-Stream Framework

Smart-Insertion-V: 通过闭环反馈双流框架实现逼真的视频插入

Xiao Cao, Yansong Qu, Xiangzhen, Chang, Wen Xiao, Jiakui Hu, Heyuan Li, Jialun Liu, Zhiyong Huang, Xuelong Li

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出一种端到端双流框架Smart-Insertion-V，通过闭环反馈机制和双世界视角旋转位置编码解决参考对象与源视频风格域差异大的问题，实现无需掩码的逼真视频对象插入。

Semantic-Aware Guided Drone Exploration for Language-Conditioned 3D Indoor Mapping

语义感知引导的无人机探索：面向语言条件的三维室内建图

Nitin Vegesna, Avideh Zakhor

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Sciences（电气工程与计算机科学系） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出SAGE系统，结合CLIP语义提示与覆盖导向探索，在未知室内环境中优先发现目标物体，同时保持高覆盖率。

Comments 10 pages, 6 figures, 4 tables. To be presented at the 2nd 3D-LLM/VLA Workshop at CVPR 2026 (non-archival workshop)

4DThinker: Thinking with 4D Imagery for Dynamic Spatial Understanding

4DThinker: 用4D图像进行动态空间理解的思考

Zhangquan Chen, Manyuan Zhang, Xinlei Yu, Xiang An, Bo Li, Xin Xie, ZiDong Wang, Mingze Sun, Shuang Chen, Hongyu Li, Xiaobin Hu, Ruqi Huang

机构 * Tsinghua University, SIGS（清华大学 SIGS） ； Meituan（美团） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； LMMs-Lab（LMMs实验室） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出4DThinker框架，通过动态潜在心理图像（在连续隐藏空间中模拟场景演化）增强视觉语言模型的动态空间推理能力，并引入无标注数据生成、动态图像微调及4D强化学习，在多个基准上超越强基线。

Comments 21 pages, 16 figures

Eyes on VLM: Benchmarking Gaze Following and Social Gaze Prediction in Vision Language Models

Eyes on VLM: 视觉语言模型中注视跟随与社会性注视预测的基准测试

Hengfei Wang, Anshul Gupta, Pierre Vuillecard, Jean-Marc Odobez

机构 * Idiap Research Institute（Idiap研究机构） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出EyeVLM评估框架，通过零样本和微调方式测试视觉语言模型在注视跟随（几何视觉处理）和社会性注视预测（社交推理）两个核心任务上的能力，发现当前VLM缺乏精确的注视理解能力。

Comments Under review

GesVLA: Gesture-Aware Vision-Language-Action Model Embedded Representations

GesVLA: 一种具有手势感知能力的视觉-语言-动作模型嵌入表示

Wenxuan Guo, Ziyuan Li, Meng Zhang, Yichen Liu, Yimeng Dong, Chuxi Xu, Yunfei Wei, Ze Chen, Erjin Zhou, Jianjiang Feng

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Dexmal 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出GesVLA模型，通过引入手势作为平行指令模态，解决现有VLA系统在复杂场景中空间模糊问题，采用双VLM架构实现手势表示与动作策略的紧密耦合，并通过手势数据生成管道和两阶段训练策略提升目标定位准确性和人机交互效率。

Comments Project page: https://gwxuan.github.io/GesVLA/

GLeVE: Graph-Guided Lesion Grounding with Proposal Verification in 3D CT

GLeVE: 在3D CT中基于图的病变接地与提案验证

Shuo Jiang, Yuhao Hong, Chunbo Jiang, Weihong Chen, Huangwei Chen, Shenghao Zhu, Beining Wu, Mingxuan Liu, Zhu Zhu, Feiwei Qin, Min Tan, Yifei Chen

机构 * Zhejiang Key Laboratory of Space Information Sensing and Transmission（浙江空间信息感知与传输重点实验室） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Children's Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属儿童医院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出GLeVE框架，通过图引导的病变接地和解剖学先验验证，解决3D CT中自由文本叙述与体积解剖之间的语义-空间差距问题，提升病变定位的准确性。

Comments 11 pages, 4 figures

Propagation-Consistent Wireless Environment Digital Twin Construction Under Sparse Measurements

基于稀疏测量的无线环境数字孪生构建：传播一致性

Junjie Ai, Shurui Xu, Yanqing Ren, Zhuoyu Liu, Weicong Chen, Wankai Tang, Xiao Li, Chao-Kai Wen, Shi Jin

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种无线环境数字孪生（WEDT）构建方法，通过校准场景级电磁特性场，将重建的几何数字孪生转化为传播一致的无线环境表示，实现了从稀疏测量到密集概率监督的转换，并展示了其在不同场景下的有效性。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

3D LULC classification using multispectral LiDAR and deep learning: current and prospective schemes

基于多光谱LiDAR和深度学习的3D土地利用/覆盖分类：当前和未来方案

Narges Takhtkeshha, Aldino Rizaldy, Markus Hollaus, Juha Hyyppä, Fabio Remondino, Gottfried Mandlburger

机构 * D Optical Metrology (3DOM) Unit, Bruno Kessler Foundation (FBK)（3D光学计量（3DOM）单元，布鲁诺·凯塞尔基金会（FBK）） ； Department of Geodesy and Geoinformation, TU Wien（测绘与地理信息系，维也纳技术大学） ； Helmholtz-ZentrumDresden-Rossendorf (HZDR), Helmholtz Institute Freiberg for Resource Technology (HIF)（德累斯顿-罗斯托克赫尔姆霍尔茨研究中心（HZDR），资源技术赫尔姆霍尔茨研究所（HIF）） ； Freie Universität Berlin, Remote Sensing and Geoinformatics（柏林自由大学，遥感与地理信息学） ； Department of Remote Sensing and Photogrammetry, Finnish Geospatial Research Institute FGI, The National Land Survey of Finland（芬兰地理研究所（FGI），芬兰国家土地测绘局） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于多光谱LiDAR和深度学习的3D土地利用/覆盖分类方法，介绍了NMCA对齐的L1和L2分类方案，并引入了一个新的多光谱LiDAR基准数据集，评估了七种最先进的深度学习模型，并展示了光谱信息对分类性能的提升。

One Sentence, One Drama: Personalized Short-Form Drama Generation via Multi-Agent Systems

一句话，一出戏剧：通过多智能体系统实现个性化短剧生成

Yufei Shi, Weilong Yan, Naixuan Huang, Yucheng Chen, Chenyu Zhang, Tao He, Si Yong Yeo, Ming Li

机构 * MedVisAI Lab, Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University（MedVisAI实验室，李光前医学院，南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Guangming Laboratory（光明实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种多智能体框架，通过结构化中间模块和迭代优化，将用户的单句想法转化为完整短剧，解决了短剧生成中的叙事节奏、空间一致性及生产质量控制问题。

SceneGraphGrounder: Zero-Shot 3D Visual Grounding via Structured Scene Graph Matching

SceneGraphGrounder: 通过结构化场景图匹配实现零样本3D视觉定位

Xuefei Sun, Xujia Zhang, Brendan Crowe, Doncey Albin, Christoffer Heckman

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出SceneGraphGrounder框架，通过结构化场景图匹配将3D定位问题转化为结构化图匹配问题，利用视觉标记提示策略从2D视图推断物体间关系，并在3D场景图中建立持久编码，从而在ScanRefer基准测试中实现了零样本条件下与现有方法相当的性能，并在真实机器人部署中验证了其在长周期物理环境中的鲁棒空间推理能力。

SpineContextResUNet: A Computationally Efficient Residual UNet for Spine CT Segmentation

SpineContextResUNet: 一种计算高效的残差U-Net用于脊柱CT分割

K S Nithurshen, Saurabh J. Shigwan

机构 * Shiv Nadar University（施瓦德纳大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出SpineContextResUNet，一种高效的3D残差U-Net，用于快速脊柱定位，通过轻量级的上下文块在不牺牲性能的情况下减少了计算资源需求，适用于资源受限环境。

Comments 2 Figures, 3 Tables

STABLE: Simulation-Ready Tabletop Layout Generation via a Semantics-Physics Dual System

STABLE: 通过语义-物理双系统生成仿真准备的桌面布局

Zhen Luo, Yixuan Yang, Xudong Xu, Jinkun Hao, Zhaoyang Lyu, Feng Zheng, Jiangmiao Pang, Yanwei Fu

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出STABLE，一种通过语义-物理双系统生成仿真准备的桌面布局的方法，通过语义推理模块生成粗略布局，物理校正模块校正布局以确保物理合理性，从而提升场景的物理有效性。

Comments ICML 2026

HOI-PAGE: Zero-Shot Human-Object Interaction Generation with Part Affordance Guidance

HOI-PAGE：基于部分可及性的零样本人类-物体交互生成

Lei Li, Angela Dai

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出HOI-PAGE，一种通过部分可及性推理生成高保真4D人类-物体交互的零样本方法，利用大语言模型进行部分级机械推理，并通过结构化部分可及性图（PAG）引导三阶段合成，生成复杂多物体或多人物交互序列。

Comments ICML 2026. Project page: https://craigleili.github.io/projects/hoipage/ Video: https://www.youtube.com/watch?v=gwXjOffCFyk

IterSIMP-σ: Evaluating LLM-Assisted Spatial Interventions in Stress-Aware Topology Optimization

IterSIMP-σ：评估LLM辅助的应力感知拓扑优化中的空间干预

Shaoliang Yang, Jun Wang, Yunsheng Wang

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究多模态大语言模型（LLM）是否能作为可检查的空间提案模块用于应力感知拓扑优化。IterSIMP-σ保持SIMP优化器作为最小化合规性的有限元求解器，并在其周围放置一个确定性的应力传递、门控评估器和混合LLM/规则解释器。每次求解后，密度和von Mises应力场被渲染；解释器提出排名的空间干预；确定性的安全措施接受、拒绝或停止每个动作。主要动作是软密度种子，所选元素在下一次求解前被初始化为高密度，但在最优标准更新时仍保持自由。我们评估该循环在16问题2D控制器-政策基准、6问题探索性3D扩展、被动固体和输入消融、应力阈值敏感性以及固定体积归因研究中，比较LLM提案与确定性最大应力热点种子、随机应力区域种子和基于规则的控制。2D控制器-政策基准显示保留合规性差异较小（软种子LLM的几何均值低1.9%），但此诊断不显著（W=33，双侧p=0.382）且不是固定体积可行最终比较。在固定体积研究中，LLM条件完成了44/48次尝试评估；25/44次完成评估产生了全部门通过的保留状态。与基于规则的控制的可行最终评分分为4/4/1，确定性精确热点种子仍具竞争力。接受的LLM空间动作有每步记录的平均归一化种子到热点距离为0.221。结果支持IterSIMP-σ作为可检查的LLM辅助设计自动化框架用于空间干预，但尚未作为证据表明LLM视觉推理能改进应力约束优化。

Comments 44 pages, 19 figures, 14 tables

GaussianZoom: Progressive Zoom-in Generative 3D Gaussian Splatting with Geometric and Semantic Guidance

GaussianZoom: 一种结合几何和语义引导的渐进式缩放生成3D高斯点云

Jiale Shi, Jiarui Hu, Zesong Yang, Kaixuan Luan, Hujun Bao, Zhaopeng Cui

机构 * State Key Lab of CAD & CG（计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出GaussianZoom，一种结合几何一致场景建模和多尺度语义推理的生成式缩放3D重建系统，通过迭代渐进框架实现从低分辨率输入生成高保真的极端缩放渲染。

Comments 10 pages, 7 figures

Mamba-VGGT: Persistent Long-Sequence Video Geometry Grounded Transformer via External Sliding Window Mamba Memory

Mamba-VGGT: 通过外部滑动窗口Mamba内存实现持久长序列视频几何 grounded 变换器

Tianchen Deng, Zhenxiang Xiong, Nailin Wang, Fangjinhua Wang, Jiuming Liu, Jianfei Yang, Hesheng Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Cambridge University（剑桥大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出Mamba-VGGT框架，通过引入滑动窗口Mamba内存模块，解决传统VGGT在长序列视频中几何遗忘和累积漂移问题，提升3D场景重建的精度与稳定性。