大模型推理能力

MM-SCALE: Grounded Multimodal Moral Reasoning via Scalar Judgment and Listwise Alignment

MM-SCALE: 基于标量判断和列表对齐的 grounded 多模态道德推理

Eunkyu Park, Wesley Hanwen Deng, Cheyon Jin, Matheus Kunzler Maldaner, Jordan Wheeler, Jason I. Hong, Hong Shen, Adam Perer, Ken Holstein, Motahhare Eslami, Gunhee Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Epic Games 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 MM-SCALE通过5点标量评分和显式模态接地，提升多模态模型在道德推理任务中的表现。

RANKVIDEO: Reasoning Reranking for Text-to-Video Retrieval

RANKVIDEO: 文本到视频检索中的推理重排序

Tyler Skow, Alexander Martin, Benjamin Van Durme, Rama Chellappa, Reno Kriz

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Human Language Technology Center of Excellence（人机语言技术卓越中心） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 RANKVIDEO通过基于视频内容的推理机制，提升了文本到视频检索的重排序性能，实验显示在nDCG@10上平均提升31%，优于现有方法。

Triage: Hierarchical Visual Budgeting for Efficient Video Reasoning in Vision-Language Models

Triage: 分层视觉预算机制用于视觉语言模型中的高效视频推理

Anmin Wang, Nan Zhang, Wei Tao, Xiaoyang Qu, Guokuan Li, Jiguang Wan, Jianzong Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Ping An Technology (Shenzhen) Co., Ltd.（平安科技（深圳）有限公司） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 Triage通过分层视觉预算机制优化视频推理，提升效率并保持性能。

Comments Accepted to 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2026)

MiLDEdit: Reasoning-Based Multi-Layer Design Document Editing

MiLDEdit: 基于推理的多层设计文档编辑

Zihao Lin, Wanrong Zhu, Jiuxiang Gu, Jihyung Kil, Christopher Tensmeyer, Lin Zhang, Shilong Liu, Ruiyi Zhang, Lifu Huang, Vlad I. Morariu, Tong Sun

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； Adobe（Adobe公司） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 MiLDEdit通过引入基于推理的多层文档编辑代理，实现了对多层设计文档的精准编辑，显著超越现有方法，建立了该领域的首个强基线。

"Do I Trust the AI?" Towards Trustworthy AI-Assisted Diagnosis: Understanding User Perception in LLM-Supported Reasoning

我是否信任AI？：迈向可信的AI辅助诊断：理解用户在LLM支持推理中的感知

Yuansong Xu, Yichao Zhu, Haokai Wang, Yuchen Wu, Yang Ouyang, Hanlu Li, Wenzhe Zhou, Xinyu Liu, Chang Jiang, Quan Li

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文研究医生对LLM临床推理能力的感知，通过实验揭示医生对LLM诊断能力的评估，并探讨提升医生与LLM协作可信度的方法。

Comments Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'26), April 13--17, 2026, Barcelona, Spain

GraphPilot: GUI Task Automation with One-Step LLM Reasoning Powered by Knowledge Graph

GraphPilot: 基于知识图谱的GUI任务自动化：由LLM推理一步完成

Mingxian Yu, Siqi Luo, Xu Chen

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 GraphPilot通过基于知识图谱的LLM推理一步完成GUI任务自动化，显著提升任务完成率并降低延迟。

Comments This paper is accepted by the Journal of Intelligent Computing and Networking (JICN) for publication

Training-Free and Interpretable Hateful Video Detection via Multi-stage Adversarial Reasoning

无需训练的多阶段对抗推理 hateful 视频检测

Shuonan Yang, Yuchen Zhang, Zeyu Fu

机构 * Multimodal Intelligence Lab, Department of Computer Science, University of Exeter, United Kingdom（埃克塞特大学计算机科学系多模态智能实验室） ； Institute for Analytics and Data Science, University of Essex, United Kingdom（埃塞克斯大学分析与数据科学研究所） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 MARS通过多阶段对抗推理框架实现无需训练的可解释仇恨视频检测，提升检测可靠性与透明度。

Comments Accepted at ICASSP 2026. \c{opyright} 2026 IEEE. This is the author accepted manuscript. The final published version will be available via IEEE Xplore

Learning Consistent Taxonomic Classification through Hierarchical Reasoning

通过层次推理学习一致的分类

Zhenghong Li, Kecheng Zheng, Haibin Ling

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Ant Research（蚂蚁研究院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 VL-Taxon通过两阶段层次推理框架提升分类的叶级别准确性和层次一致性，实验表明其在iNaturalist-2021数据集上性能优于现有模型。

Comments 12 pages, 4 figures

Reasoning or Pattern Matching? Probing Large Vision-Language Models with Visual Puzzles

推理还是模式匹配？通过视觉谜题探测大型视觉-语言模型

Maria Lymperaiou, Vasileios Karampinis, Giorgos Filandrianos, Angelos Vlachos, Chrysoula Zerva, Athanasios Voulodimos

机构 * National Technical University of Athens（国家技术大学雅典） ； Instituto de Telecomunicações（电信研究所） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文通过视觉谜题探测大型视觉-语言模型的推理能力，揭示其在泛化、感知与推理整合及执行一致性方面的局限，并提出未来基准和系统的发展方向。

CellularSpecSec-Bench: A Staged Benchmark for Evidence-Grounded Interpretation and Security Reasoning over 3GPP Specifications

CellularSpecSec-Bench: 一个分阶段的基准，用于基于证据的解释和3GPP规范的保安推理

Ke Xie, Xingyi Zhao, Yiwen Hu, Shuhan Yuan, Tian Xie

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 CellularSpecSec-Bench通过分阶段基准和统一框架，提升对3GPP规范的解释和安全推理能力。

MMedExpert-R1: Strengthening Multimodal Medical Reasoning via Domain-Specific Adaptation and Clinical Guideline Reinforcement

MMedExpert-R1: 通过领域特定适应与临床指南强化多模态医学推理

Meidan Ding, Jipeng Zhang, Wenxuan Wang, Haiqin Zhong, Xiaoling Luo, Wenting Chen, Linlin Shen

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen University（深圳大学人工智能学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Information Processing（广东省智能信息处理重点实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； School of Biomedical Engineering, Shenzhen University（深圳大学生物医学工程学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 MMedExpert-R1通过领域特定适应和临床指南强化，提升多模态医学推理能力，实现多专科对齐和高精度推理性能。

STRIDE-QA: Visual Question Answering Dataset for Spatiotemporal Reasoning in Urban Driving Scenes

STRIDE-QA：用于城市驾驶场景时空推理的视觉问答数据集

Keishi Ishihara, Kento Sasaki, Tsubasa Takahashi, Daiki Shiono, Yu Yamaguchi

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 STRIDE-QA通过大规模视觉问答数据集提升自动驾驶中动态交通场景的时空推理能力，显著提升VLMs在空间定位和未来运动预测中的表现。

Comments Accepted to AAAI 2026 (Oral). project page: https://turingmotors.github.io/stride-qa/

RTV-Bench: Benchmarking MLLM Continuous Perception, Understanding and Reasoning through Real-Time Video

RTV-Bench: 通过实时视频对多模态大语言模型的连续感知、理解和推理进行基准测试

Shuhang Xun, Sicheng Tao, Jungang Li, Yibo Shi, Zhixin Lin, Zhanhui Zhu, Yibo Yan, Hanqian Li, Linghao Zhang, Shikang Wang, Yixin Liu, Hanbo Zhang, Ying Ma, Xuming Hu

机构 * HIT（哈尔滨工业大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； XJTU（西安交通大学） ； SDU（山东大学） ； CityU（城市大学） ； HUST（华中科技大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 RTV-Bench通过实时视频对多模态大语言模型的连续感知、理解和推理能力进行细粒度基准测试，揭示了实时模型在长时段视频处理中的性能优势与局限。

Comments Accepted by NeurIPS 2025 Datasets and Benchmarks Track;

VisualQuest: A Benchmark for Abstract Visual Reasoning in MLLMs

VisualQuest: 一个用于多模态大语言模型（MLLMs）抽象视觉推理的基准数据集

Kelaiti Xiao, Liang Yang, Dongyu Zhang, Paerhati Tulajiang, Hongfei Lin

机构 * School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian, China（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； School of Foreign Languages, Dalian University of Technology, Dalian, China（大连理工大学外语学院） ； School of Computer Science and Technology, Xinjiang Normal University, Urumqi, China（新疆师范大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 VisualQuest通过风格化图像和针对性问题，评估多模态大语言模型在抽象视觉推理上的能力，发现Gemini和GPT-4o在不同任务上表现突出，揭示多模态理解的挑战。

RULER-Bench: Probing Rule-based Reasoning Abilities of Next-level Video Generation Models for Vision Foundation Intelligence

RULER-Bench: 探索下一代视频生成模型的基于规则的推理能力以实现视觉基础智能

Xuming He, Zehao Fan, Hengjia Li, Fan Zhuo, Hankun Xu, Senlin Cheng, Di Weng, Haifeng Liu, Can Ye, Boxi Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 RULER-Bench通过评估视频生成模型的基于规则的推理能力，揭示了其在时间一致性等指标上的不足，为提升视频生成模型的推理能力提供新方向。

Reaching Agreement Among Reasoning LLM Agents

使推理LLM代理达成一致

Chaoyi Ruan, Yiliang Wang, Ziji Shi, Jialin Li

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 Aegean通过引入基于共识的协议，为多代理推理提供正式模型，有效减少延迟并保持答案质量。

HumanSense: From Multimodal Perception to Empathetic Context-Aware Responses through Reasoning MLLMs

HumanSense: 从多模态感知到通过推理的 empathetic 上下文感知响应

Zheng Qin, Ruobing Zheng, Yabing Wang, Tianqi Li, Yi Yuan, Jingdong Chen, Le Wang

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 HumanSense通过多阶段模态渐进强化学习提升MLLMs在多模态感知和交互任务中的性能，强调推理能力对共情反馈的重要性。

Comments Accepted by AAAI2026

FysicsWorld: A Unified Full-Modality Benchmark for Any-to-Any Understanding, Generation, and Reasoning

FysicsWorld: 一个统一的全模态基准用于任意到任意的理解、生成和推理

Yue Jiang, Dingkang Yang, Minghao Han, Jinghang Han, Zizhi Chen, Yizhou Liu, Mingcheng Li, Peng Zhai, Lihua Zhang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing（智能机器人与先进制造学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Fysics Intelligence Technologies Co., Ltd.（菲茨智能技术有限公司） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 FysicsWorld是一个统一的全模态基准，支持图像、视频、音频和文本之间的双向交互，通过16个主要任务和3,268个样本全面评估理解、生成和推理能力，揭示模型在多模态任务中的性能差异。

Comments The omni-modal benchmark report from Fysics AI

Synthetic Vasculature and Pathology Enhance Vision-Language Model Reasoning

合成血管和病理增强视觉-语言模型推理

Chenjun Li, Cheng Wan, Laurin Lux, Alexander Berger, Richard B. Rosen, Martin J. Menten, Johannes C. Paetzold

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Weill Cornell Medicine（韦尔·康奈尔医学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； New York Eye and Ear Infirmary of Mount Sinai（圣文森特医院） ； Cornell Tech（康奈尔科技） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本研究提出合成血管推理框架，通过生成具有糖尿病视网膜病变特征的图像和文本，提升视觉-语言模型在OCTA图像诊断中的推理能力与病理定位精度。

Comments 23 pages, 8 figures, 6 tables. Full paper under review for MIDL 2026 (Medical Imaging with Deep Learning)

Video-R2: Reinforcing Consistent and Grounded Reasoning in Multimodal Language Models

Video-R2: 通过强化一致性和基于现实的推理提升多模态语言模型

Muhammad Maaz, Hanoona Rasheed, Fahad Shahbaz Khan, Salman Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of AI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Linköping University（林肯皮大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 Video-R2通过强化学习提升多模态模型在视频推理中的时间对齐和逻辑一致性，提高准确性和可信度。

Comments Video-R2 Technical Report

POLARIS: Is Multi-Agentic Reasoning the Next Wave in Engineering Self-Adaptive Systems?

POLARIS：多智能体推理是否是工程自适应系统下一波浪潮？

Divyansh Pandey, Vyakhya Gupta, Prakhar Singhal, Karthik Vaidhyanathan

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 POLARIS通过多智能体推理框架提升自适应系统在复杂环境中的适应能力与预测性能。

Comments Accepted as a short paper at SEAMS 2026

ViRectify: A Challenging Benchmark for Video Reasoning Correction with Multimodal Large Language Models

ViRectify：一种用于多模态大语言模型视频推理纠错的挑战性基准

Xusen Hei, Jiali Chen, Jinyu Yang, Mengchen Zhao, Yi Cai

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 ViRectify是一个用于评估多模态大语言模型视频推理纠错能力的挑战性基准，通过构建大规模数据集和提出轨迹证据驱动的纠正框架，验证了模型在纠错任务中的性能差异。

Comments 22 pages, 11 figures

UnicEdit-10M: A Dataset and Benchmark Breaking the Scale-Quality Barrier via Unified Verification for Reasoning-Enriched Edits

UnicEdit-10M: 一个通过统一验证打破规模-质量壁垒的数据集和基准

Keming Ye, Zhipeng Huang, Canmiao Fu, Qingyang Liu, Jiani Cai, Zheqi Lv, Chen Li, Jing Lyu, Zhou Zhao, Shengyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉团队） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xinjiang University（新疆大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 UnicEdit-10M通过统一验证方法构建大规模高质量数据集和基准，解决图像编辑中规模与质量的矛盾，评估模型在空间和知识推理中的表现。

Comments 31 pages, 15 figures, 12 tables

Demystifying Errors in LLM Reasoning Traces: An Empirical Study of Code Execution Simulation

解析LLM推理轨迹中的错误：对代码执行模拟的实证研究

Mohammad Abdollahi, Khandaker Rifah Tasnia, Soumit Kanti Saha, Jinqiu Yang, Song Wang, Hadi Hemmati

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本研究通过实证分析揭示LLM推理轨迹中的错误类型，开发了九类错误分类体系，并展示工具增强推理可有效提升LLM的推理能力。

Video-CoM: Interactive Video Reasoning via Chain of Manipulations

Video-CoM：通过操作链进行交互式视频推理

Hanoona Rasheed, Mohammed Zumri, Muhammad Maaz, Ming-Hsuan Yang, Fahad Shahbaz Khan, Salman Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of AI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of California Merced（加州梅尔 Ced 大学） ； Google Research（谷歌研究院） ； Linköping University（林奈大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 Video-CoM通过操作链实现交互式视频推理，提升视频理解任务的性能和可解释性

Comments Technical Report

DualVLA: Building a Generalizable Embodied Agent via Partial Decoupling of Reasoning and Action

DualVLA: 通过推理与行动部分解耦构建通用具身代理

Zhen Fang, Zhuoyang Liu, Jiaming Liu, Hao Chen, Yu Zeng, Shiting Huang, Zehui Chen, Lin Chen, Shanghang Zhang, Feng Zhao

机构 * MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（脑启发智能感知与认知国家重点实验室，中国科学技术大学） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，北京大学计算机学院） ； CUHK（香港大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 DualVLA通过推理与行动部分解耦，提升通用具身代理的行动与多模态理解平衡能力。

Perceptual-Evidence Anchored Reinforced Learning for Multimodal Reasoning

基于感知证据的强化学习用于多模态推理

Chi Zhang, Haibo Qiu, Qiming Zhang, Yufei Xu, Zhixiong Zeng, Siqi Yang, Peng Shi, Lin Ma, Jing Zhang

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Meituan Inc（美团公司） ； The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 PEARL通过将推理锚定在验证的视觉证据上，提升多模态推理能力，有效解决视觉幻觉和奖励黑客问题。

CORA: Consistency-Guided Semi-Supervised Framework for Reasoning Segmentation

CORA: 一致性引导的半监督框架用于推理分割

Prantik Howlader, Hoang Nguyen-Canh, Srijan Das, Jingyi Xu, Hieu Le, Dimitris Samaras

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； UNC-Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 CORA通过一致性引导的半监督方法实现高效推理分割，在Cityscapes和PanNuke数据集上分别提升2.3%和2.4%

Comments WACV 2026 accepted

Reasoning Guided Embeddings: Leveraging MLLM Reasoning for Improved Multimodal Retrieval

基于推理的嵌入：利用多模态大语言模型推理提升多模态检索

Chunxu Liu, Jiyuan Yang, Ruopeng Gao, Yuhan Zhu, Feng Zhu, Rui Zhao, Limin Wang

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Sensetime Research（商汤科技研究院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于推理的嵌入方法，利用多模态大语言模型的推理能力提升多模态检索性能。

Supervised Multilabel Image Classification Using Residual Networks with Probabilistic Reasoning

Lokender Singh, Saksham Kumar, Chandan Kumar

机构 * Amrita School of Computing（阿姆里塔计算学院） ； Amrita Vishwa Vidyapeetham（阿姆里塔世界学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

Comments ICCCNT 2025 Conference Proceedings, IIT Indore