语言大模型 / LLM

Beyond the Linear Separability Ceiling: Aligning Representations in VLMs

超越线性可分上限：对齐视觉-语言模型中的表征

Enrico Vompa, Tanel Tammet, Mohit Vaishnav

机构 * Applied Artificial Intelligence Group（应用人工智能小组） ； Tallinn University of Technology（塔林技术大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 提出线性可分上限（LSC）诊断框架，发现VLM存在对齐差距，并通过对比目标重塑视觉流形，使模型在抽象组合推理任务上显著超越LSC。

Comments Accepted TMLR

Bridging Modality Disconnect in Self-Reflection via Closed-Loop Visually Grounded Verification

通过闭环视觉基础验证弥合自我反思中的模态脱节

Haoyu Zhang, Yuwei Wu, Pengxiang Li, Xintong Zhang, Zhi Gao, Rui Gao, Mingyang Gao, Che Sun, Yunde Jia

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 提出MIRROR框架，通过闭环视觉反思（草稿-批评-区域验证-修订）减少VLM幻觉，并构建ReflectV数据集训练视觉基础的多轮反思。

Multi-Robot Motion Planning from Vision and Language using Heat-Inspired Diffusion

基于热启发的扩散模型实现从视觉和语言的多机器人运动规划

Jebeom Chae, Junwoo Chang, Seungho Yeom, Yujin Kim, Jongeun Choi

机构 * Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（燕山大学人工智能学院） ； School of Mechanical Engineering, Yonsei University（燕山大学机械工程学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 提出LHD框架，结合CLIP语义先验与碰撞避免扩散核，实现语言条件化的多机器人无碰撞轨迹规划，在成功率上优于先前方法并降低延迟。

Comments 8 pages, 6 figures, accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 6, pp. 7118-7125, June 2026

PoseGAM: Robust Unseen Object Pose Estimation via Geometry-Aware Multi-View Reasoning

PoseGAM: 通过几何感知多视图推理实现鲁棒的未见物体姿态估计

Jianqi Chen, Biao Zhang, Xiangjun Tang, Peter Wonka

机构 * KAUST（卡塔尔科技大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(abstract)

AI总结 提出PoseGAM，一种基于多视图基础模型的几何感知框架，直接预测未见物体的6D姿态，无需显式匹配，通过点云几何和特征网络整合几何信息，在多个基准上平均AR提升5.1%。

Comments Accepted by CVPR 2026 (Oral). Project page: https://windvchen.github.io/PoseGAM/

Auditing CoT Answer-Hijack Patches: Source-Control Certificates with Type-I Guarantees

链式思维答案劫持的选择感知诊断

Jianwei Tai

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 针对链式思维答案劫持攻击，提出选择感知诊断方法，通过激活修补定位脆弱区域，并验证恢复依赖于同问题干净源。

How Auxiliary Reasoning Unleashes GUI Grounding in VLMs

辅助推理如何释放VLM中的GUI定位能力

Weiming Li, Yan Shao, Jing Yang, Yujing Lu, Ling Zhong, Yuhan Wang, Min Yu, Tongxiao Ruan, Manni Duan

机构 * Zhejiang Lab（浙江实验室） ； Hangzhou Research and Development Center（杭州研发中心） ； China Mobile（中国移动） ； Innovation Center of Yangtze River Delta（长江三角洲创新中心） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 针对VLM在GUI定位任务中隐式空间理解强但显式坐标输出弱的问题，提出三种零样本辅助推理方法（如标记网格），通过输入图像添加空间线索，显著提升定位性能，在多个基准上达到接近最优微调方法的效果。

Discrete-WAM: Unified Discrete Vision-Action Token Editing for World-Policy Learning

Discrete-WAM：面向世界-策略学习的统一离散视觉-动作标记编辑

Ziyang Yao, Haochen Liu, Yuncheng Jiang, Zeyu Zhu, Zibin Guo, Jingru Wang, Tianle Liu, Jianwei Cui, Kuiyuan Yang, Hongwei Xie, Jingwei Zhao, Guang Chen, Hangjun Ye

机构 * Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：pretraining(abstract)

AI总结 提出Discrete-WAM，通过将未来视觉状态和自车动作对齐为离散标记，构建统一离散扩散框架，实现世界建模、世界-动作策略和分层决策策略的联合学习，支持可控生成和反事实推理，提升自动驾驶决策可靠性。

CodeGraphVLP: Code-as-Planner Meets Semantic-Graph State for Non-Markovian Vision-Language-Action Models

CodeGraphVLP：代码规划器与语义图状态的结合用于非马尔可夫视觉-语言-动作模型

Khoa Vo, Sieu Tran, Taisei Hanyu, Yuki Ikebe, Duy Nguyen, Nghi D. Q. Bui, Minh Vu, Anthony Gunderman, Chase Rainwater, Anh Nguyen, Ngan Le

机构 * University of Arkansas（亚拉巴马大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems and the University of Stuttgart（马克斯·普朗克智能系统研究学校和斯图加特大学） ； Center of AI Research, VinUniversity（Vin大学人工智能研究中心） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：prompting(abstract)

AI总结 CodeGraphVLP结合语义图状态与可执行代码规划器，提升非马尔可夫长周期任务的视觉语言动作执行效率，降低规划延迟并提高任务完成率。