多模态大模型

SPyCE: Skill-Policy Co-evolution for Multimodal Agents

SPyCE：多模态智能体的技能-策略协同进化

Ru Zhang, Weijie Qiu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究多模态智能体，提出SPyCE框架，将推理轨迹提炼为分层技能库与策略协同进化，执行技能捕获局部操作，工作流技能编码高级先验，实验证明该框架优于基线，为构建多模态智能体提供新范式。

Multi-Agent Collaborative Reasoning with Tool-Augmented Evidence for Urban Region Profiling

基于工具增强证据的多智能体协作推理用于城市区域剖析

Xixuan Hao, Yutian Jiang, Jiabo Liu, Yihang Yang, Guangyin Jin, Song Gao, Yuxuan Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Chang’an University（长安大学） ； University of Wisconsin - Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对城市区域剖析问题，提出UrbanAgent框架，通过多智能体协作推理解决跨模态不一致，将指标预测扩展为闭环过程，经实验验证其性能优于现有基线，在未见城市设置中有强泛化性。

Comments Accepted by KDD 2026

VisualRepair: Dynamic Tool Calling and Region Focusing for Visual Software Issue Repair

VisualRepair：用于视觉软件问题修复的动态工具调用和区域聚焦

Jingyu Xiao, Zhongyi Zhang, Haoran Hou, Yuxuan Wan, Yuan Jiang, Yintong Huo, Michael R. Lyu

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract)

AI总结 针对现代软件视觉信息利用难题，提出VisualRepair框架，通过图像类型感知工具调用和动态测试时区域聚焦两模块，在SWE-bench基准测试中性能超现有方法，有效提升自动视觉软件问题修复能力。

Comments The paper was completed in March 2026 and is currently under review. The code will be released upon acceptance

Grounded world models in biological organisms and future embodied AI

生物有机体和未来具身人工智能中的基础世界模型

Giovanni Pezzulo, Davide Nuzzi, Marco D'Alessandro, Riccardo Proietti, Roberto Bottini, Paul Cisek

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨生物有机体中基础世界模型，通过五个神经回路例子揭示当前具身人工智能缺失的特征，如内在动力学作用等，还讨论了生物系统原则对未来具身人工智能的影响。

Self in Space: Benchmarking Self-Awareness and Spatial Cognition in UAV Embodied Intelligence

自我在空间中：无人机具身智能中的自我意识与空间认知基准测试

Zhishan Zou, Guoyan Sun, Zhiwei Wei, Jiancheng Pan, Yujie Li, Mugen Peng, Wenjia Xu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Hunan Normal University（湖南师范大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对无人机具身智能中自我意识与空间认知问题，引入SIS - Bench基准，通过多维度层次评估，揭示现有模型局限，探索运动感知表征提升性能，强调自我意识重要性，提供新基准和实证依据。

Comments Website:https://choucisan.github.io/publications/self-in-space ; Code:https://github.com/IntelliSensing/Self-in-Space

Beyond Description: Cognitively Benchmarking Fine-Grained Action for Embodied Agents

超越描述：为具身智能体进行细粒度动作的认知基准测试

Dayong Liu, Chao Xu, Weihong Chen, Suyu Zhang, Juncheng Wang, Jiankang Deng, Baigui Sun, Yang Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Wolf 1069 b（沃尔夫1069b） ； Sany Group（三一集团） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CFG-Bench基准测试，旨在评估具身智能体在物理交互中的细粒度动作能力，揭示现有MLLMs在高层次推理中的不足，并通过监督微调提升其性能。

Comments Accepted to ECCV2026

Mind the Gap: Action Rebinding Attacks against Android GUI Agents

零权限操纵：我们能否信任由大型多模态模型驱动的GUI代理？

Yi Qian, Kunwei Qian, Xingbang He, Ligeng Chen, Jikang Zhang, Tiantai Zhang, Haiyang Wei, Linzhang Wang, Hao Wu, Bing Mao

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） ； Hornor Device Co., Ltd（Hornor设备有限公司） ； Institute of Dataspace, Hefei Comprehensive National Science Center（数据空间研究所，合肥综合性国家科学中心） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究揭示了由大型多模态模型驱动的GUI代理在Android中存在视觉原子性假设的漏洞，通过零权限攻击实现对代理执行的重新绑定，并利用意图对齐策略绕过验证门，展示了代理-操作系统集成中的安全缺陷。

A 3DGS-Driven Dynamic Viewpoint and Vibrotactile Framework for Subsea Teleoperation Validated via fNIRS

一种由 3DGS 驱动的用于水下遥操作的动态视点和振动触觉框架，并通过功能近红外光谱法进行验证

Fang Xu, Tianyu Zhou, Ruitong Tian, Md Jahidul Islam, Jing Du

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)

AI总结 研究针对水下遥操作受限于二维视图和通信延迟的问题，提出基于 ROS - Unity 框架的多模态架构，用 3DGS 驱动的 DAVS 及振动触觉套装辅助，经实验验证该方式能提升操作员性能与认知耐力。

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