语言大模型 / LLM

Joint On-and-Off Policy Learning for Vision-and-Language Navigation

用于视觉与语言导航的联合在线与离线策略学习

Qingrong He, Lin Zhao, Kevin Zheng, Liang Lin

机构 * Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 研究视觉与语言导航问题，提出JOP-VLN框架，通过三阶段训练流程，协同结合离线策略模仿学习和在线策略探索，采用高熵轨迹采样和纠错优先轨迹排序策略，在相关基准上取得高成功率，创技术新水平。

Comments Accepted by IROS 2026

More Than Where You Are: Learning Semantics, Structure, and Geometry from Cross-View Localization

不仅仅是你在哪里：从跨视图定位中学习语义、结构和几何

Mao Chen, Xiangkai Zhang, Zhiyong Liu, Chuankai Liu, Xu Yang

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 Aerospace Control Center（北京航天飞行控制中心） 纠错

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

AI总结 研究如何在极端视角变化下通过跨视图定位让模型学习语义、结构和几何。提出CROSS框架，克服现有方法局限，经实验验证该框架在跨视图定位中性能最优，能有效学习多方面内容。

Antiproof: Synthesizing Vulnerability Detectors and Proofs of Exploitability

反证法：合成漏洞检测器与可利用性证明

Alon Shakevsky, Corban Villa, Ion Stoica, Raluca Ada Popa

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 研究旨在在不过高成本下实现高召回率漏洞发现与可靠自动验证。核心方法是结合神经符号检测器合成与可利用性预言机的反证法系统。主要贡献是在多数据集和系统扫描中表现出色，发现大量未知漏洞并获多个CVE编号。

Comments 17 pages, 7 figures

Parse, Search, and Confirmation: Training-Free Aerial Vision-and-Dialog Navigation with Chain-of-Thought Reasoning and Structured Spatial Memory

解析、搜索与确认：基于思维链推理和结构化空间记忆的免训练空中视觉与对话导航

Yu Qi, Hongyu Li, Shaofei Huang, Tianrui Hui, Yaxiong Wang, Lechao Cheng, Zhun Zhong, Si Liu, Meng Wang

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； Jianghuai Advance Technology Center（江淮先进技术中心） ； Anhui Provincial Key Laboratory of Humanoid Robots（安徽省人形机器人重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 研究免训练环境下的空中视觉与对话导航任务，提出PSC - AVDN框架，结合解析 - 搜索 - 确认推理管道与结构化空间记忆，整合多种空间线索，在免训练设置中取得新的最优性能。

Comments 10 pages, 4 figures. Accepted to CVPR 2026

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026, pp. 23859-23868

TreeSoc: Tree-Structured Dynamic Reasoning and Tool Synergy for Soccer Video Understanding

TreeSoc：用于足球视频理解的树状结构动态推理与工具协同

Thanh-Nhan Vo, Thanh-Khoi Nguyen, Trong-Thuan Nguyen, Trung-Hoang Le, Minh-Triet Tran

机构 * University of Science, VNU-HCM（胡志明市越南国立大学科学大学） 纠错

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

AI总结 针对当代视觉语言模型理解足球视频的挑战，提出TreeSoc框架，通过动态深度优先搜索机制分解查询，支持自适应工具路由，在多个数据集上取得优异成绩，证明其为视频理解的有效范式。

Comments Accepted to ICMV 2026

Interleaved POMDP Planning for Multi-Object Search in Unknown Multi-Room Household Environments

未知多房间家庭环境中多目标搜索的交错部分可观测马尔可夫决策过程规划

Ruochu Yang, Ziyi Xia, Huibo Zhang, Yatong Han, Yiming Zhao, Yingke Li, Fumin Zhang, Yorai Wardi, Mengxue Hou

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Ising AI（伊辛人工智能公司） ； MIT（麻省理工学院） ； Notre Dame University（圣母大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 研究未知多房间家庭环境下多目标搜索问题，提出Inter-POMDP算法，通过高级POUCT规划器与低级运动规划器相互作用，平衡规划质量与效率，相比基线方法减少碰撞、导航步数及检测次数。

WeaveEarth: Structured Evidence Construction and Reasoning for Training-Free UHR Remote Sensing Understanding

WeaveEarth：用于免训练超高分辨率遥感理解的结构化证据构建与推理

Xianzhi Ma, Shujun Wang, Xiaohan Li, Hao Liu, Changhua Pei, Jianhui li

机构 * School of Frontier Sciences, Nanjing University（南京大学前沿科学学院） ； Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） 纠错

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

AI总结 针对UHR遥感图像理解，提出免训练框架WeaveEarth，通过全局感知证据构建选最小支持证据集，经结构化证据推理增强VLM全局-局部联合推理能力，在多基准测试中表现优于现有方法。

Agentic Proof and Property-Based Testing via Property-Templates in Data-Intensive Computing

通过数据密集型计算中的属性模板进行智能体证明和基于属性的测试

Seongmin Lee, Yaoxuan Wu, Miryung Kim

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 研究软件工程中意图规范和验证问题，提出用属性模板解决验证候选属性和实施PBT的子问题，设计智能体双轨验证框架，经评估该框架能提高证明成功率、减少幻觉、降低成本并提升代码覆盖，还能发现模型与实现差距。

Comments 12 pages, 7 figures, 4 tables; supplementary material included as ancillary file

Automating Just-In-Time Python Type Annotation Updating

自动化即时Python类型注释更新

Zhipeng Xue, Zhipeng Gao, Xing Hu, Jingyuan Chen, Xin Xia, Shanping Li

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 研究Python项目中类型注释易过时问题，提出基于大语言模型的TypeUp方法自动更新类型注释，能依据旧注释和代码更改生成新注释，性能优于现有方法，在实际项目评估中展现实用价值。

Comments 12 pages, accepted by ICSE 2026

Understanding and Mitigating the Video-Action Generalization Gap via Temporal Ratio

通过时间比率理解和缓解视频动作泛化差距

Utkarsh A. Mishra, Yongxin Chen, Danfei Xu, Yang Liu, Xi Chen, Jiayuan Mao

机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Amazon FAR（亚马逊FAR） 纠错

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

AI总结 研究视频动作泛化差距，引入时间比率（TR），通过TR衡量动作头对未来潜在展开的依赖程度，提出推理时自适应引导方法，利用TR特性缓解组合泛化差距。

Comments 26 pages, 9 figures

Stable Phase Retrieval for Spans of Independent Random Variables

独立随机变量跨度的稳定相位恢复

Pedro Abdalla, Jaume de Dios Pont, João P. G. Ramos, Mitchell A. Taylor

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 研究独立实值中心随机变量\(L^2\)跨度上稳定相位恢复的条件，基于随机变量\(\ell^2\)系数分解给出两种证明，一种紧致性证明，一种定量证明，还给出结果在Lean 4中的自动形式化，完整刻画了此类子空间的稳定相位恢复。

Comments Lean verification available at https://github.com/jaumededios/RandomVarSPR

EAGOR: Embodied Reasoning in Omni-direction

EAGOR：全方位的具身推理

Shriram Damodaran, Soumyaratna Debnath, Yan Wu, Wei-Yun Yau, Addison Lin Wang

机构 * EmPACT Lab, NTU Singapore Institute for Infocomm Research, A*STAR Singapore（EmPACT实验室，南洋理工大学信息与通信研究所，A*STAR新加坡） 纠错

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

AI总结 研究针对现有视觉语言模型在处理360°观测时方向估计不一致的问题，提出无需训练的几何感知框架EAGOR，将方向推理表述为球面上的递归贝叶斯估计，引入球谐信念场，实验证明其性能优于现有方法。

Comments 12 Pages, 7 Figures, 4 Tables

RoboTALES: Learning Reasoning-Guided Robot Policies via Task-Aligned Simulated Futures

RoboTALES：通过任务对齐的模拟未来学习推理引导的机器人策略

Hanan Gani, Tejal Kulkarni, Madhoolika Chodavarapu, Nicklas Hansen, Manmohan Chandraker

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 针对预训练视频生成模型用于机器人策略规划的局限，提出RoboTALES框架，通过基于分层语言模型的规划器和基于视觉语言模型的评论家两大创新，学习任务对齐的模拟未来以训练机器人策略，在多样操纵任务中表现优于现有方法。

Comments Accepted at ECCV 2026

Progressive Reasoning with Primitive Correction for Compositional Zero-Shot Learning

基于原始校正的渐进推理用于组合零样本学习

Ziyi Chen, Haoyan Shi, Sunhan Xu, Congyan Lang

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Big Data & Artificial Intelligence in Transportation (Ministry of Education)（交通运输大数据与人工智能教育部重点实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：post-training(abstract)

AI总结 研究组合零样本学习问题，提出PRPC框架，通过逐步推理明确建模属性和对象间双向依赖性，对原语相互校正，将其公式化为结构化推理过程并结合强化学习后训练，在基准测试中达最优性能。

Beyond Isolated Objects: Relationship-aware Open Vocabulary Scene Understanding via 3D Scene Graph Analysis

超越孤立对象：基于3D场景图分析的关系感知开放词汇场景理解

Xianhao Chen, Jiarui Hu, Yuanbo Yang, Xiyu Zhang, Tengyue Wang, Hujun Bao, Guofeng Zhang, Zhaopeng Cui

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； 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 针对现有开放词汇3D理解方法忽略对象关系的问题，提出RelGraphOV框架，通过3D场景图与自适应门控双流式图注意力网络，提升场景理解性能与泛化性。

Comments Project Page: https://cxavireh.github.io/relgraphov-projectpage

PixelPilot: Scalable Vision-Language-Action Models for End-to-End Autonomous Driving

PixelPilot：用于端到端自动驾驶的可扩展视觉-语言-动作模型

Pin Tang, Guoqing Wang, Xiangxuan Ren, Zhongdao Wang, Guodongfang Zhao, Bailan, Chao Ma

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, Institute of AI, Shanghai Jiao Tong University（教育部人工智能重点实验室，上海交通大学人工智能研究院） ； Central Research Institute, Huawei（华为中央研究院） 纠错

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

AI总结 针对现有视觉-语言-动作模型在自动驾驶场景中数据可扩展性有限等问题，提出PixelPilot，采用解耦规划和提升范式，通过知识灌输策略学习，提升了模型性能。

Comments Accepted by ECCV 2026

ACE-Brain-0.5: A Unified Embodied Foundational Model for Physical Agentic AI

ACE-Brain-0.5：用于物理智能体人工智能的统一具身基础模型

Brain Team, Ziyang Gong, Haoming Gu, Zehang Luo, Tianyi Zhang, Tao Tao, Yixiao Chi, Zhe Liu, Lingsi Zhu, Jingyuan Liu, Anke Tang, Songze Li, Yilun Kong, Ningjing Liu, Tianyu Zhu, Yunpeng Qing, Shuang Luo, Xiang Liu, Shi Fu, Dawei Nie, Sixiang Liu, Zhexi Wen, Feng Pan, Xiaofeng Wang, Zhi Hou, Chunxiao Liu, Xue Yang, Junchi Yan, Hengshuang Zhao, Dacheng Tao, Xiaogang Wang

机构 * ACE-Brain Team（ACE-Brain团队） 纠错

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

AI总结 研究针对具身人工智能从模块向物理智能体发展的问题，提出ACE-Brain-0.5统一基础模型，通过耦合的五个功能及SSR+等方法，提升空间感知等能力，在多基准测试中有进步。

Swarm-Driven Multi-Agent Reasoning for Smart City Security

用于智慧城市安全的群体驱动多智能体推理

Saeid Jamshidi, Kawser Wazed Nafi, Carol Fung, Foutse Khomh

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 研究智慧城市安全问题，提出基于大语言模型的多智能体方法TPSC-Sec，通过专门智能体分析并经威胁信息素群体共识机制聚合假设，还引入Adaptive Verified TPSC，实验表明该方法能实现高效安全推理。

LogSemFuse: Semantic Evidence Fusion for Explainable Log Anomaly Detection

LogSemFuse：用于可解释日志异常检测的语义证据融合

Hassan Jabri, Zeyang Ma, Zhijie Wang, Tse-Hsun Chen

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 研究日志异常检测，提出LogSemFuse框架，结合骨干预测与多源语义证据，增强现有检测器，能产生异常决策和基于证据的解释，提升检测效果与可解释性，且开销小。

GRCD: Grounded Region Change Detection for Multi-Finding Chest X-Ray Pairs

GRCD：用于多发现胸部X光对的地面区域变化检测

OFM Riaz Rahman Aranya, Peyman Najafirad, Kevin Desai

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对现有胸部X光多发现报告自动生成方法不足，提出GRCD框架。通过修正标注错误构建数据集，引入模块编码区域变化并注入语言模型，在多发现测试集上性能优于基线，消融实验验证设计有效性。

GMO-E$^2$DIT: Grounded Multi-Operation Editing for E-Commerce Images

GMO-E$^2$DIT：面向电商图像的接地多操作编辑

Zipeng Guo, Xiaoan Liu, Lichen Ma, Cheng Wang, Yu He, Xiaolong Fu, Jingling Fu, Xinyuan Shan, Shaojie Guo, Luohang Liu, Junshi Huang, Yan Li

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 提出GMO-E$^2$DIT框架，通过VLM代理构建区域接地编辑议程，结合掩码条件图像编辑器和反思循环，实现多操作、可审计的电商图像编辑，在指令准确性和编辑保真度上超越现有基线。

Knowledge-Enhanced Agentic Vulnerability Repair

知识增强的智能体漏洞修复

Sicong Cao, Hao Ma, Le Yu, Kangyi Ding, Xiaolei Liu, Terry Yue Zhuo, Bo Wang, Xingwei Lin, Xiaobing Sun, Linzhang Wang, David Lo

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

AI总结 提出KeaRepair，一种基于智能体的自动化漏洞修复方法，通过提取历史漏洞知识并利用工具增强的智能体进行诊断，生成并迭代优化补丁，在55个C/C++漏洞上修复率达83.64%。

AeroVerse-SatAgent: UAV-Satellite Collaborative Spatial Reasoning Inspired by the Dual Visual Pathway Theory of Cognitive Neuroscience

AeroVerse-SatAgent: 受认知神经科学双视觉通路理论启发的无人机-卫星协同空间推理

Wenyi Zhang, Fanglong Yao, Youzhi Liu, Peng Hu, Zhengqiu Zhu, Chen Gao, Xian Sun, Kun Fu

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT), Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院目标认知与应用技术重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 针对单视角感知易受遮挡和视角变化影响的问题，提出受人类视觉双通路机制启发的无人机-卫星协同空间推理模型SatAgent，通过几何感知3D重建编码器、多视角拓扑语义对齐模块和一致性损失，在复杂城市环境中实现鲁棒推理，构建首个大规模协同数据集，性能超越现有模型。

Comments 21 pages, 10 figures and 8 tables

Decodable Is Not Grounded: A Vision-Ablation Arbiter for VLM Spatial Reasoning

可解码不等于已接地：用于VLM空间推理的视觉消融仲裁器

Chih-Ting Liao, Fei Shen, Xin Cao, Tat-Seng Chua

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种视觉消融仲裁方法，通过将图像替换为灰色空白，揭示视觉语言模型在空间推理中存在的三种接地机制：接地、先验和反转，并证明线性探针和转向恢复会系统性地高估模型的实际视觉接地能力。

TaxoMIL: Taxonomy-Constrained Learning for Hierarchical Whole Slide Image Analysis

TaxoMIL：用于层次化全切片图像分析的分层约束学习

Chaeyeon Lee, Khang Nguyen Quoc, Jinsol Song, Yosep Chong, Kwangil Yim, Jin Tae Kwak

机构 * School of Electrical Engineering, Korea University（韩国大学电气工程学院） ； Department of Hospital Pathology, The Catholic University of Korea College of Medicine（韩国天主教大学医学院医院病理学系） 纠错

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

AI总结 提出TaxoMIL框架，将WSI诊断重构为多粒度文本生成任务，通过双头Transformer解码器和分类学引导目标，实现层次感知的准确预测。

Comments Accepted at ECCV 2026

Hierarchical 3D Scene Graph Construction and Belief-based Planning for Semantic Navigation

层次化3D场景图构建与基于信念的语义导航规划

Bing Wu, Zuyao Chen, Changwen Chen

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出零样本语义导航框架，通过在线维护层次化3D场景图（HSG）实现多粒度语义拓扑，并基于信念规划进行有限视野推演，在长距离导航中显著提升成功率与路径效率。

Comments Camera-ready version accepted at ECCV 2026

ReScene: Structured Indoor Scene Reconstruction from Multi-View Captures

ReScene: 基于多视角图像的结构化室内场景重建

Haoran Xu, Lechao Zhang, Daoguo Dong, Yan Gao, Xin Tan

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出ReScene框架，通过层级视图选择和关系感知组装，解决多视角场景重建中跨视角关系融合与物理一致性难题，在ScanNet上实现几何、渲染和感知质量的最优性能。

zQR: A Verifiable QR-Driven zkSNARK Proof Verification Framework for Mobile Platforms

zQR: 一种面向移动平台的可验证QR驱动zkSNARK证明验证框架

Goshgar Can Ismayilov

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

AI总结 提出zQR框架，利用二维码编码零知识证明，结合区块链和大型语言模型，实现移动平台上的可离线验证隐私保护方案。

Falcon: Functional Assembly and Language for Compositional Reasoning in X-ray

Falcon: X射线中组合推理的功能组装与语言

Yonathan Michael, Mohamad Alansari, Natnael Takele, Andreas Henschel, Naoufel Werghi

机构 * Khalifa University（哈利法大学） 纠错

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

AI总结 针对X射线安检中威胁来自分散组件功能兼容性的问题，提出Falcon框架，通过结构化安全状态表示实现组合威胁推理，并构建Falcon-X基准验证其有效性。

Comments Accepted at ECCV2026; Project Page: https://yonathan-kiflom.github.io/FALCON/page/

C2RM-Seg: Causal Counterfactual Reasoning with Structural-Semantic Priors for Weakly Supervised Histopathological Tissue Segmentation

C2RM-Seg: 基于结构语义先验的因果反事实推理用于弱监督组织病理学组织分割

Hualong Zhang, Siyang Feng, Zihan Huan, Yi Qian, Zhenbing Liu, Rushi Lan, Xipeng Pan

机构 * Guangxi Key Laboratory of Image and Graphic Intelligent Processing, Guilin University of Electronic Technology（广西图像图形智能处理重点实验室，桂林电子科技大学） ； International Joint Research Laboratory of Spatio-temporal Information and Intelligent Location Services, Guilin University of Electronic Technology（时空信息与智能定位服务国际联合研究实验室，桂林电子科技大学） ； School of Computer Science and Information Security, Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学计算机与信息安全学院） 纠错

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

AI总结 提出C2RM-Seg框架，通过因果反事实推理模块生成形态对齐的CAM，结合双路径结构语义架构和不确定性门控边缘损失，解决弱监督组织分割中伪标签噪声问题，在公共数据集上达到最优性能。

Comments 11 pages, 3 figures. Code is available at https://github.com/OceanPetal/C2AM-Seg