多模态大模型

MMDynOpt-Agent: Dynamic Optimization for Multimodal Large Language Model Reasoning via Reinforcement Learning

MMDynOpt-Agent：基于强化学习的多模态大语言模型推理动态优化方法

Wenjin Liu, Haoran Luo, Fayuan Ke, Zhenghong Lin, Yue Lu, Zhe Cui, Anh Tuan Luu, Carl Yang

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

AI总结 该研究针对多模态大语言模型推理效率不足的问题，提出MMDynOpt-Agent，通过强化学习将多模态推理动态优化建模为马尔可夫决策过程，结合多轮优化提示与多维度奖励机制，在15个公开数据集上性能优于基线方法。

CLAIR-Fin: An Adversarial Multi-Agent Framework for Claim-Level Verification and Adaptive Debate in Cross-Modal Financial QA

CLAIR-Fin：用于跨模态金融问答中声明级验证与自适应辩论的对抗性多智能体框架

Fatema Tuj Johora Faria, Mukaffi Bin Moin, Jubayer Al Mahmud, M. F. Mridha, Md. Alam Hossain

机构 * Ahsanullah University of Science and Technology（阿萨努拉科技大学） ； Jashore University of Science and Technology（杰索尔科技大学） ； American International University - Bangladesh（孟加拉国美国国际大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：cross-modal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究提出CLAIR-Fin九智能体框架，针对跨模态金融问答的声明级验证与自适应辩论，在BB-FinQA-X数据集上提升了模型忠实度，且弃权比例合理，优于相关基线方法。

Reuse Before You Retrieve: Diagnosing Headroom and Complementarity for Test-Time Augmentation of Embodied Multimodal Policies

检索前先复用：诊断具身多模态策略测试时增强的余量与互补性

Yuhwan Jeong, Kuk-Jin Yoon

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title)

AI总结 该研究提出通过可恢复余量与检索互补性两个因素，为具身多模态冻结 VLA 策略的测试时增强选择采样或检索干预，在 LIBERO 上成功提升最高 21.0 个百分点，且可迁移至其他机器人与环境。

Comments Accepted to ECCV 2026 workshop

Co-RL: Unsupervised Reasoning Emerges from Diverse Cohort in Multi-agent RL

Co-RL：多智能体强化学习中多样群体涌现的无监督推理

Yunhao Yang, Yuexin Bian, Yunjie Tian, Di Fu, Tianjin Huang, Yuanyuan Shi, Ziang Xiao, Nuno Vasconcelos, Yijiang Li

机构 * University of Exeter（埃克塞特大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出Co-RL框架，通过参数不共享的多智能体协作训练，利用同伴奖励减少对真实标注的依赖，提升纯文本及多模态任务的推理性能，缓解训练崩溃与响应同质化问题。

Comments 30 pages, 5 figures, 11 tables

Teach and Grow: An Agent-Centered Architecture for General Robot Learning

教学与成长：面向通用机器人学习的智能体中心架构

Chang Nie, Zhe Liu, Hesheng Wang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出TGL智能体中心架构，通过将演示转化为可复用技能块，无需特定任务再训练即可实现通用机器人学习，在LIBERO评估中达SOTA性能，还提出相关缩放定律假设。

Every Picture Tells a Dangerous Story: Memory-Augmented Multi-Agent Jailbreak Attacks on VLMs

每幅画都讲述一个危险的故事：基于内存增强的多智能体 jailbreak 攻击 VLMs

Jianhao Chen, Haoyang Chen, Hanjie Zhao, Haozhe Liang, Zheng Wang, Tieyun Qian

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Tianjin University（天津大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MemJack框架，通过视觉语义引导多智能体协作，利用迭代空域投影过滤器提升对VLMs的攻击成功率，实验表明其在COCO数据集上达到71.48%的攻击成功率。

Comments 15 pages, 2 figures

Towards Unified World Models for Visual Navigation via Memory-Augmented Planning and Foresight

通过记忆增强的规划和前瞻性构建视觉导航的统一世界模型

Yifei Dong, Fengyi Wu, Guangyu Chen, Lingdong Kong, Qiyu Hu, Yuxuan Zhou, Xu Zhu, Jingdong Sun, Jun-Yan He, Qi Dai, Alexander G. Hauptmann, Zhi-Qi Cheng

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Apple（苹果公司） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出UniWM，一种整合视觉前瞻性与规划的统一世界模型，通过记忆机制提升导航鲁棒性和泛化能力，在多个基准测试中显著提升导航成功率。

Comments Accepted to ECCV 2026. 22 pages, 12 figures, code: this https URL (https://github.com/UWMILab/UniWM)

DeAR: Decentralized Agentic Reasoning via Capability Grounding and Collaborative Thought Navigation

DeAR：基于能力锚定与协作思维导航的去中心化智能体推理

Xing Wei, Changmeng Zheng, XiaoYong Wei, Xiufen Ye, Qing Li

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

AI总结 针对现有智能体推理系统的路由瓶颈与静态角色分配问题，提出DeAR框架，通过三种机制实现去中心化协作，在9类基准测试中性能优于基线方法，提升了知识密集型推理任务的准确性。