多模态大模型

Imaginative Perception Tokens Enhance Spatial Reasoning in Multimodal Language Models

想象感知标记增强多模态语言模型的空间推理能力

Mahtab Bigverdi, Linjie Li, Weikai Huang, Yiming Liu, Jaemin Cho, Tuhin Kundu, Chris Dongjoo Kim, Zelun Luo, Jieyu Zhang, Linda Shapiro, Ranjay Krishna

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（Allen人工智能研究所） ； Microsoft（微软） ； OpenAI（开放人工智能研究院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title)；分类 cs.AI

AI总结 提出想象感知标记（IPT）作为中间感知表征，通过监督学习提升多模态语言模型在不可见视角推理、遮挡路径追踪等空间推理任务上的性能，在三个新构建的数据集上优于文本思维链训练。

LoDA: A Level of Detection Aware Method and a Multimodal Sensing Benchmark for Object Level Change Detection

LoDA：一种面向目标级变化检测的检测级别感知方法及多模态感知基准

Haitian Wang, Xinyu Wang, Sheldon Fung, Xian Zhang, Zichen Geng

机构 * Western Australia Machine Intelligence Group Pty Ltd（西澳大利亚机器智能集团有限公司） ； The University of Western Australia（西澳大利亚大学） ； Curtin University（科廷大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对自动驾驶等领域的目标级变化检测问题，提出LoDA检测级别感知方法，构建LoDA基准，在Subiaco和Urb3DCD-V2基准上均超越现有最佳基线，提升了变化检测性能。

GLI-AL: A Multi-Modal Glioma MRI Label Resource with Unified Anatomy-Lesion Labels

GLI-AL：一个具有统一解剖-病变标签的多模态胶质瘤MRI标签资源

Xingyu Xiang, Shuang Hao, Fan Wang, Jianhua Ma, Chunfeng Lian

机构 * Key Laboratory of Biomedical Information Engineering of Ministry of Education, School of Life Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（教育部生物医学信息工程重点实验室，西安交通大学生命科学与技术学院） ； School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学院） ； Research Center for Intelligent Medical Equipment and Devices (IMED), Xi’an Jiaotong University（西安交通大学智能医疗设备与器械研究中心） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对现有BraTS-GLI数据集不足，引入BraTS-GLI Anatomy-Lesion资源，提供统一解剖-病变标签集及元数据。通过WMH感知监督，提升对共存病变敏感性，保持健康组织分割性能，支持多方面研究，数据和代码可获取。

Comments Minor revision: Figure 1 was repositioned. The scientific content remains unchanged

Thalia: A Global, Multi-Modal Dataset for Volcanic Activity Monitoring

Thalia：用于火山活动监测的全球多模态数据集

Nikolas Papadopoulos, Nikolaos Ioannis Bountos, Maria Sdraka, Andreas Karavias, Gustau Camps-Valls, Ioannis Papoutsis

机构 * Remote Sensing Lab, National Technical University of Athens, Greece（希腊国家技术大学远程传感实验室） ； Department of Informatics and Telematics, Harokopio University of Athens, Greece（希腊雅典霍罗科普利奥大学信息与电信系） ； Image Processing Laboratory (IPL), Universitat de València, Spain（西班牙瓦伦西亚大学图像处理实验室） ； National Observatory of Athens, Greece（希腊国家天文台） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(title)；分类 cs.CV

AI总结 针对火山监测中InSAR数据复杂且标注数据集稀缺的问题，本文构建了Thalia数据集，整合多源高分辨率时空数据，并提供专家标注和基准评估，推动深度学习在火山变形监测中的应用。

Can We Defend Against AI-Generated Video Attacks on Real-World Crisis Events? A Systematic Evaluation of Detectors, Generators and Social Dissemination

我们能否防御AI生成视频对现实世界危机事件的攻击？对检测器、生成器及社交传播的系统性评估

Shuo Liang, Yixing Ma, Pengfei Zhou, Zhenglin Wan, Xingyan Chen, Zihan Mei, Manting Li, Feihan Chen, Zhiwen Wang, Bin Xu, Haotian Zhang, Jiajun Song, Shiya Su, Run Liu, Zhenghang Ni, Yifa Yu, Jintao Hong, Bolong Feng, Yifei Liu, Zirui Zhang, Jingxuan Zhang, Songlin Zhao, Yifan Bai, Kang Tan, Yizhe Liu, Junhao Du, Yongtao Ge, Zhaopan Xv, Xinyuan Zhang, Mengru Ma, Chunhua Shen, Wei Wang, Yang You, Zheng Zhu, Kaipeng Zhang, Wangbo Zhao

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本研究推出RA-Bench基准，系统评估AI生成视频检测器、生成器及社交传播特性，发现现有检测器泛化性差、难以检测逼真生成视频，需鲁棒检测器。

Comments 63 pages, 20 figures, 32 tables

LakeQuest: A Three-Domain Benchmark for Grounded Question Answering across Data Lakes

LakeQuest：用于跨数据湖的有基础问答的三领域基准测试

Michael Solodko, Steven Gong, Guangwei Yu, Satya Krishna Gorti, Jesse C. Cresswell, Victor Zhong

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 介绍LakeQuest基准测试，用于评估跨数据湖的有基础问答。它跨越三个领域，含9846个QA对及证据指针，能暴露系统故障模式。通过基线评估发现高质量检索不能保证正确推理，凸显未来智能QA系统需强大发现和跨文件组合机制。

Comments 24 pages, 4 figures, 18 tables. Accepted at the Conference on Language Modeling (COLM) 2026

Not Truly Multilingual: Script Consistency as a Missing Dimension in VLM Evaluation

并非真正的多语言：脚本一致性作为VLM评估中缺失的维度

Prabhjot Singh, Bhushan Pawar, Madhu Reddiboina, Rajvee Sheth

机构 * RediMinds Inc.（RediMinds公司） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 提出PuMVR基准，评估10个VLM在旁遮普语三种文字上的表现，发现显著的脚本差距，并提出脚本一致性率（SCR）作为必要评估指标。

Semantic Router: On the Feasibility of Hijacking MLLMs via a Single Adversarial Perturbation

语义路由器：通过单一对抗扰动劫持多模态大语言模型的可行性研究

Changyue Li, Jiaying Li, Youliang Yuan, Jiaming He, Zhicong Huang, Pinjia He

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）） ； School of Data Science, School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（数据科学学院、人工智能学院、香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出语义感知通用扰动（SAUP），作为语义路由器同时劫持多个无状态决策，通过理论分析和SORT优化策略实现，在Qwen上对五个目标达到66%攻击成功率。

Comments Accepted to ICML 2026

FieldWorkArena: Agentic AI Benchmark for Real Field Work Tasks

FieldWorkArena：面向真实作业任务的代理AI基准测试

Jun Takahashi, Atsunori Moteki, Akiyoshi Uchida, Shoichi Masui, Fan Yang, Kanji Uchino, Yueqi Song, Yonatan Bisk, Graham Neubig, Ikuo Kusajima, Yasuto Watanabe, Hiroyuki Ishida, Koki Nakagawa, Shan Jiang

机构 * Fujitsu Limited（富士通株式会社） ； Fujitsu Research of America（富士通美国研究部） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Master’s Student, The University of Tokyo（东京大学硕士研究生） ； Agent Research Collective（代理研究集体） 纠错

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

AI总结 本文提出FieldWorkArena，用于评估代理AI在真实制造业和零售环境中的性能，通过现场采集的数据和实地访谈设计任务，验证多模态大语言模型的评估可行性。

Comments 27 pages, 10 figures, 7 tables [ICPR 2026 Accepted] Changes from previous version: added supplemental material

Variational Neural Belief Parameterizations for Robust Dexterous Grasping under Multimodal Uncertainty

变分神经信念参数化用于多模态不确定性下的鲁棒灵巧抓取

Clinton Enwerem, Shreya Kalyanaraman, John S. Baras, Calin Belta

机构 * Department of Electrical & Computer Engineering and Institute for Systems Research, University of Maryland, College Park, MD, USA（电气与计算机工程系和系统研究所，马里兰大学，College Park, MD, USA） ； Maryland Applied Graduate Engineering, A. James Clark School of Engineering, University of Maryland, College Park, MD, USA（马里兰应用研究生工程学院，A. James Clark工程学院，马里兰大学，College Park, MD, USA） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title)

AI总结 本文提出变分推理方法，通过可微高斯混合模型表示信念，利用Gumbel-Softmax和位置-尺度重参数化实现平滑采样，提升抓取鲁棒性并减少规划时间。

Comments 11 pages, 10 figures. Accepted for publication at IROS 2026. Code, simulation assets, and dataset at https://github.com/coenwerem/vnb-grasp

Accelerating Structure-Property Relationship Discovery with Multimodal Machine Learning and Self-Driving Microscopy

利用多模态机器学习和自驱动显微镜加速结构-性能关系发现

Jiawei Gong, Danqing Ma, Ralph Bulanadi, Robert Moore, Rama Vasudevan, Lianfeng Zhao, Yongtao Liu

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title)

AI总结 提出结合自主显微镜与双新颖深度核学习及双变分自编码器的框架，用于高效采集光谱数据并构建结构-性能关系图，应用于钙钛矿薄膜揭示了纳米结构特征与迟滞行为的关联。

Comments 20 pages, 6 figures

Benchmarking Foundation and Large Language Models for Few-Shot Medical Image Segmentation

基准测试用于小样本医学图像分割的基础模型与大语言模型

Jinghong Liu, Yuchuan Deng, Fanping Liu, Meng Huang, Xirong Li

专题命中 多模态评测 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 该研究推出统一基准FAME，涵盖四类模型，含14958个样本，评估得出小样本分割的关键规律，助力开发更有效的小样本医学分割方法。

Exploring Instruction Data Quality for Explainable Image Quality Assessment

探索可解释图像质量评估的指令数据质量

Yunhao Li, Sijing Wu, Jun Jia, Kang Fu, Qi Jia, Yucheng Zhu, Wei Sun, Guangtao Zhai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对可解释图像质量评估任务，提出Q-Selector数据选择框架，仅用10%训练数据就达到全数据微调的102.1%和103.7%性能，证明指令数据存在冗余。

Omni-Persona: Systematic Benchmarking and Improving Omnimodal Personalization

Omni-Persona：系统性基准测试与改进多模态个性化

Yeongtak Oh, Dongwook Lee, Sangkwon Park, Heeseung Kim, Sungroh Yoon

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（首尔国立大学电气与计算机工程系） ； Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University（首尔国立大学人工智能跨学科项目） ； Department of Artificial Intelligence, University of Seoul（首尔大学人工智能系） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Omni-Persona提出首个多模态个性化基准，通过Persona Modality Graph任务组和细粒度任务，系统分析多模态个性化中的接地行为，提出Calibrated Accuracy评估方法，揭示开源模型在音频与视觉接地上的差距及SFT与RLVR的局限性。

Comments Project Page: https://github.com/oyt9306/Omni-Persona

CC-OCR V2: Fine-Grained Attribution of LMM Failures in Real-World Visual Document Understanding

CC-OCR V2：真实场景视觉文档理解中多模态大模型失效的细粒度归因

Chunyi Peng, Zhipeng Xu, Yuqi Xiong, Zulong Chen, Junhao Ji, Qing Liu, Zhenghao Liu, Zubao Qin, Bing Zhao, Jianqiang Wan, Jun Tang, Zhibo Yang, Shuai Bai, Dayiheng Liu, Maosong Sun

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 该研究针对真实文档采集条件下多模态大模型（LMMs）的失效归因问题，构建了含7093个样本的CC-OCR v2基准，经17个LMMs实验发现，基准性能与实际部署可靠性存在显著差距。

UniREditBench: A Unified Reasoning-based Image Editing Benchmark

UniREditBench: 一个基于推理的图像编辑统一基准

Feng Han, Yibin Wang, Chenglin Li, Zheming Liang, Dianyi Wang, Yang Jiao, Zhipeng Wei, Chao Gong, Cheng Jin, Jiaqi Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UniREditBench通过多模态双参考评估和大规模合成数据集，提升图像编辑模型在复杂推理场景中的评估可靠性与性能表现。

Comments Project page: https://maplebb.github.io/UniREditBench

M3MAD-Bench: Multi-Dimensional Evaluation of Multi-Agent Debate Across Domains and Modalities

M3MAD-Bench: 多智能体辩论在不同领域和模态中真的有效吗？

Ao Li, Jinghui Zhang, Luyu Li, Yuxiang Duan, Lang Gao, Mingcai Chen, Weijun Qin, Shaopeng Li, Fengxian Ji, Ning Liu, Lizhen Cui, Xiuying Chen, Yuntao Du

机构 * Shandong University（山东大学） ； MBZUAI ； Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） ； BOB Cloud（BOB云） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；multi-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 M3MAD-Bench通过多领域、多模态和多维指标评估多智能体辩论方法的有效性，提供全面的性能-成本分析。

Comments Accepted by ACMMM 2026

BenthiCat: An opti-acoustic dataset for advancing benthic classification and habitat mapping

BenthiCat：用于推进底栖生物分类和栖息地测绘的光声数据集

Hayat Rajani, Valerio Franchi, Borja Martinez-Clavel Valles, Raimon Ramos, Rafael Garcia, Nuno Gracias

机构 * Computer Vision and Robotics Research Institute, University of Girona, Spain（计算机视觉与机器人研究研究所，加泰罗尼亚大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 为解决底栖生物分类和栖息地测绘领域大型标注数据集稀缺问题，本文介绍含约百万侧扫声纳图块等的多模态数据集，通过空间关联促进跨模态学习，提供工具，旨在建立标准化基准推动相关领域进步。

Comments Article under review by Earth System Science Data (ESSD)

SCLARO: A Dataset for Grounded Scenario-Level Scene Understanding and ScenarioCLIP for Benchmarking

SCLARO：面向场景级场景理解的数据集及用于基准测试的ScenarioCLIP

Advik Sinha, Saurabh Atreya, Aashutosh A, Sk Aziz Ali, Abhijit Das

机构 * Machine Intelligence Group, Department of CS&IS, Birla Institute of Technology and Science, Pilani – Hyderabad Campus（人工智能组，计算机科学与信息系，比拉理工学院和科学学院，比拉-海得拉巴校区） 纠错

专题命中 多模态评测 ：cross-modal(abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SCLARO数据集（615,805张图像，含动作、对象和关系标注）及ScenarioCLIP模型，通过解耦编码器和知识蒸馏联合编码场景上下文、对象和关系，在零样本检索等任务上优于先前方法。

SOCO: Benchmarking Semantic Object Correspondence in Vision Foundation Models

SOCO: 视觉基础模型中语义对象对应关系的基准测试

Olaf Dünkel, Basavaraj Sunagad, Haoran Wang, David T. Hoffmann, Christian Theobalt, Adam Kortylewski

机构 * Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克研究所信息学研究所） ； Saarland Informatics Campus（萨尔州信息学校园） ； CISPA Helmholtz Center for Information Security（信息安全霍夫曼中心） ； University of Freiburg（弗赖堡大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；multimodal foundation model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SOCO基准，通过引入对应类型分类法和100个类别上超过100万对功能上有意义的关键点注释，系统评估视觉基础模型中的语义对应能力，并揭示模型在跨类别迁移、语言引导定位与视觉对应之间的差距。

Comments Project page: https://genintel.github.io/SOCO/

SegFly: A Dataset and 2D-3D-2D Paradigm for Aerial RGB-Thermal Semantic Segmentation at Scale

SegFly：大规模航空RGB-热红外语义分割的数据集与2D-3D-2D范式

Markus Gross, Sai Bharadhwaj Matha, Rui Song, Viswanathan Muthuveerappan, Conrad Christoph, Julius Huber, Daniel Cremers

机构 * Fraunhofer Institute IVI（弗劳恩霍夫交通与基础设施系统研究所） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） ； MCML（慕尼黑机器学习中心） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Uni Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multi-modal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对航空RGB-T数据集规模小、标注成本高和对齐困难的问题，提出几何驱动的2D-3D-2D范式，通过少量RGB标注自动生成密集伪标签并实现跨模态对齐，构建含2万+RGB图像和1.5万+RGB-T对的SegFly基准，实验表明该范式有效提升分割性能。

Journal ref ECCV 2026

Goku: A Million-Scale Universal Dataset and Benchmark for Instruction-Based Video Editing

Goku：百万级通用指令视频编辑数据集与基准

Sen Liang, Cong Wang, Zhentao Yu, Fengbin Guan, Zhengguang Zhou, Teng Hu, Youliang Zhang, Yuan Zhou, Xin Li, Qinglin Lu, Zhibo Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

专题命中 多模态评测 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出首个百万级多任务视频编辑数据集Goku，包含200万高质量指令对齐对，并设计高效数据合成流程和渐进过滤系统，基于此提出双分支模型Goku-Edit及包含1000个测试用例的基准Goku-Bench，在指令遵循上提升8%。

Comments Project Page: https://flying-sky999.github.io/Goku.github.io/

SLU-2K: A Question-Based Benchmark for Semantic Evaluation of Sign Language Translation

SLU-2K：基于问题的手语翻译语义评估基准

Zeno Testa, Antonino Furnari, Lorenzo Baraldi, Natalia Díaz-Rodríguez

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学） ； University of Catania（卡塔尼亚大学） ； University of Granada（格拉纳达大学） ； CITIC & DaSCI Institute（CITIC与DaSCI研究所） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出SLU-2K基准，通过2350个视频问答对评估手语翻译的语义理解，揭示当前系统在语义正确性上的不足。

Comments Accepted at the GenSign Workshop, CVPR 2026

MedVeriSeg: Teaching LISA-Like Medical Segmentation Models to Verify Query Validity Without Extra Training

MedVeriSeg: 教授LISA-like医学分割模型验证查询的有效性而无需额外训练

Qinyue Tong, Xiaozhen Wang, Ziqian Lu, Jun Liu, Yunlong Yu, Zheming Lu

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Zhejiang University（浙江大学航空宇航学院） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； School of Computer Science and Technology (School of Artificial Intelligence), Zhejiang Sci-Tech University（浙江科技学院计算机科学与技术学院（人工智能学院）） ； College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MedVeriSeg，一种无需训练的查询验证框架，使LISA-like医学分割模型能够拒绝虚假分割查询。通过相似性响应质量评分模块和轻量级路由多代理验证模块，提升验证鲁棒性，并构建MedVeriSeg-Bench基准，有效减少幻觉分割。

Comments 13 pages, 9 figures

CP-MoE: Consistency-Preserving Mixture-of-Experts for Continual Learning

CP-MoE：一致性保留的混合专家用于持续学习

Yang Liu, Toan Nguyen, Flora D. Salim

机构 * School of Computer Science and Engineering University of New South Wales（计算机科学与工程学院 新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CP-MoE，一种基于瞬时专家的持续学习框架，通过一致性保留的路由偏置和瞬时专家引导的正则化机制，减少参数干扰和遗忘，同时保留跨任务知识转移。

Comments Accepted at CoLLAs 2026

ARMOR: A Robust Self-Supervised Framework for Root Cause Analysis in Microservices under Missing Modality

面向缺失数据的多模态融合用于统一微服务故障管理

Wenzhuo Qian, Hailiang Zhao, Ziqi Wang, Zhipeng Gao, Jiayi Chen, Zhiwei Ling, Shuiguang Deng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 本文提出ARMOR框架，通过自监督学习解决微服务故障管理中多模态数据缺失问题，提升异常检测、故障分类和根本原因定位的性能。

Comments Accepted by the Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE '26), 2026. This is the authors' version of the work; the definitive Version of Record is forthcoming

VistaHop: Benchmarking Long-Horizon Visual DeepSearch

VistaHop: 视觉深度搜索的多跳视觉推理基准

Hang He, Chuhuai Yue, Chengqi Dong, Chengcheng Wan, Ting Su, Haiying Sun, Jiajun Chai, Xiaohan Wang, Guojun Yin

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Meituan（美团） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出VistaHop基准，通过多跳问答任务评估多模态大推理模型在视觉深度搜索中的迭代图像检查、视觉锚点定位和跨证据链推理能力，实验表明现有模型表现有限。

Artificial Intelligence for Mathematical Reasoning: An Integrated Survey of Language Models, Neuro-symbolic Systems, and Verified Discovery

人工智能数学推理：语言模型、神经符号系统与验证发现的综合综述

Syed Rifat Raiyan, Mohsinul Kabir, Hasan Mahmud, Md Kamrul Hasan, Sophia Ananiadou

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了数学推理领域从早期规则系统到当代推理模型、多智能体系统及验证发现工作流的演变，沿非正式推理、形式推理、数学发现及推理技术四轴组织，并评估了基准测试、失败模式及未来方向。

Comments Under review, 47 pages, 14 figures, 22 tables

UniLM-Nav: A Unified Framework for Zero-Shot Last-Mile Navigation

UniLM-Nav：零样本最后一英里导航的统一框架

Zhuofan Zhang, Tianxu Wang, Guoxi Zhang, Yixiong Lin, Xilin Wang, Hongming Xu, Qing Li, Song-Chun Zhu, Lifeng Fan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，字节跳动公司人工智能研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 研究移动操作中最后一英里导航问题，提出UniLM-Nav统一框架，通过多模态大语言模型后端分解任务为视图选择、功能接地和姿态推理，在OVMM基准上优于现有方法，还验证了在实际机器人上的适用性。

Comments Project page: https://unilm-nav.github.io

IntentVLA: Short-Horizon Intent Modeling for Aliased Robot Manipulation

IntentVLA：用于有歧义机器人操作的短周期意图建模

Shijie Lian, Bin Yu, Xiaopeng Lin, Zhaolong Shen, Laurence Tianruo Yang, Yurun Jin, Haishan Liu, Changti Wu, Hang Yuan, Cong Huang, Kai Chen

机构 * HUST（华中科技大学） ； ZGCA（中钢集团人工智能研究院） ； ZGCI（中钢智能科技有限公司） ； HIT（哈尔滨工业大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； BUAA（北京航空航天大学） ； ZZU（浙江工业大学） ； ECNU（华东师范大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； DeepCybo 纠错

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

AI总结 IntentVLA通过编码近期视觉观测为紧凑的短周期意图表示，提升机器人操作的执行稳定性，并在多个基准测试中优于现有VLA基线。

Comments Code can be found in https://github.com/ZGC-EmbodyAI/IntentVLA