视觉大模型 / VLM

ViPlan: A Benchmark for Visual Planning with Symbolic Predicates and Vision-Language Models

ViPlan：一个用于视觉规划的基准，结合符号谓词和视觉-语言模型

Matteo Merler, Nicola Dainese, Minttu Alakuijala, Giovanni Bonetta, Pietro Ferrazzi, Yu Tian, Bernardo Magnini, Pekka Marttinen

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·科塞拉基金会） ； Department of Computer Science, Aalto University（艾尔沃斯大学计算机科学系） ； Department of Mathematics, Università degli Studi di Padova（帕多瓦大学数学系） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract)；visual reasoning(abstract)；grounding(abstract)

AI总结 ViPlan是一个用于视觉规划的基准，比较基于VLMs的符号方法与直接VLM规划方法，发现不同方法在不同任务中的表现差异。

Comments 8 pages, 5 figures and 1 table in the main text; 50 pages, 16 figures and 19 tables including supplementary material

Through the Lens of Contrast: Self-Improving Visual Reasoning in VLMs

通过对比的视角：VLMs中的自改进视觉推理

Zhiyu Pan, Yizheng Wu, Jiashen Hua, Junyi Feng, Shaotian Yan, Bing Deng, Zhiguo Cao, Jieping Ye

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Alibaba Cloud（阿里云） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title,abstract)；vision language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 通过视觉对比提升VLMs的推理能力，提出VC-STaR框架，有效减少推理幻觉并提升多种VLMs的视觉推理性能。

Comments 19 pages, 9 figures, accepted to ICLR 2026 (oral)

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic Shuffle

Shuffle-R1: 通过数据导向的动态洗牌提升多模态大语言模型的强化学习框架

Linghao Zhu, Yiran Guan, Dingkang Liang, Jianzhong Ju, Zhenbo Luo, Bin Qin, Jian Luan, Yuliang Liu, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（MiLM Plus，小米公司） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(title,abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 Shuffle-R1通过动态洗牌和轨迹采样提升多模态大语言模型的强化学习效率，实现更高效的训练效果。

Comments This paper has been accepted by ICLR 2026. Conference link: https://iclr.cc/virtual/2026/poster/10007559 OpenReview link: https://openreview.net/forum?id=mYP33u1QBK Project page at: https://xenozlh.github.io/Shuffle-R1/

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

RuCL: Stratified Rubric-Based Curriculum Learning for Multimodal Large Language Model Reasoning

RuCL：基于分层评分标准的课程学习用于多模态大语言模型推理

Yukun Chen, Jiaming Li, Longze Chen, Ze Gong, Jingpeng Li, Zhen Qin, Hengyu Chang, Ancheng Xu, Zhihao Yang, Hamid Alinejad-Rokny, Qiang Qu, Bo Zheng, Min Yang

机构 * Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； School of Biomedical Engineering, UNSW Sydney（新南威尔士大学生物医学工程学院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(title,abstract)；visual reasoning(abstract)

AI总结 RuCL通过分层评分标准课程学习提升多模态大语言模型的推理能力，实现7.83%的准确率提升。

Comments 8 pages

Nodes Are Early, Edges Are Late: Probing Diagram Representations in Large Vision-Language Models

节点早于边，边晚于节点：在大规模视觉-语言模型中探测图表示

Haruto Yoshida, Keito Kudo, Yoichi Aoki, Ryota Tanaka, Itsumi Saito, Keisuke Sakaguchi, Kentaro Inui

机构 * Tohoku University（东大大学） ； Human Informatics Labs.（人文学信息实验室） ； NTT, Inc.（NTT公司） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究发现大规模视觉-语言模型在处理图结构时，节点信息早于边信息被线性编码，导致模型在理解边关系时存在困难。

Perception-R1: Advancing Multimodal Reasoning Capabilities of MLLMs via Visual Perception Reward

Perception-R1: 通过视觉感知奖励提升多模态大语言模型的多模态推理能力

Tong Xiao, Xin Xu, Zhenya Huang, Hongyu Gao, Quan Liu, Qi Liu, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； iFLYTEK AI Research（iFLYTEK人工智能研究院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 Perception-R1通过引入视觉感知奖励提升多模态大语言模型的多模态推理能力

ACE-Brain-0: Spatial Intelligence as a Shared Scaffold for Universal Embodiments

ACE-Brain-0：空间智能作为通用具身化体系的共享框架

Ziyang Gong, Zehang Luo, Anke Tang, Zhe Liu, Shi Fu, Zhi Hou, Ganlin Yang, Weiyun Wang, Xiaofeng Wang, Jianbo Liu, Gen Luo, Haolan Kang, Shuang Luo, Yue Zhou, Yong Luo, Li Shen, Xiaosong Jia, Yao Mu, Xue Yang, Chunxiao Liu, Junchi Yan, Hengshuang Zhao, Dacheng Tao, Xiaogang Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Science（科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ACE-Brain-0 通过空间智能作为共享框架，统一了自动驾驶、机器人和 UAVs 的具身化任务，采用 SSR 范式和 GRPO 方法实现跨领域泛化和领域精通的平衡。

Comments Code: https://github.com/ACE-BRAIN-Team/ACE-Brain-0 Hugging Face: https://huggingface.co/ACE-Brain/ACE-Brain-0-8B

BindWeave: Subject-Consistent Video Generation via Cross-Modal Integration

BindWeave：通过跨模态整合实现主体一致的视频生成

Zhaoyang Li, Dongjun Qian, Kai Su, Qishuai Diao, Xiangyang Xia, Chang Liu, Wenfei Yang, Tianzhu Zhang, Zehuan Yuan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； ByteDance（字节跳动） ； National Key Laboratory of Deep Space Exploration, Deep Space Exploration Laboratory（国家深空探测重点实验室，深空探测实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 BindWeave通过跨模态整合解决主体一致视频生成难题，利用MLLM-DiT框架提升生成视频的主体一致性和自然度。

Comments Accepted by ICLR 2026

Behavior-Aware Anthropometric Scene Generation for Human-Usable 3D Layouts

面向人类可用性的行为感知场景生成

Semin Jin, Donghyuk Kim, Jeongmin Ryu, Kyung Hoon Hyun

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)

AI总结 本文提出一种行为感知的体格场景生成框架，通过结合视觉-语言模型和用户体格数据，提升3D布局的人体可用性。

UniG2U-Bench: Do Unified Models Advance Multimodal Understanding?

UniG2U-Bench: 统一模型是否能提升多模态理解？

Zimo Wen, Boxiu Li, Wanbo Zhang, Junxiang Lei, Xiaoyu Chen, Yijia Fan, Qi Zhang, Yujiang Wang, Lili Qiu, Bo Li, Ziwei Liu, Caihua Shan, Yifan Yang, Yifei Shen

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 UniG2U-Bench通过系统评估生成到理解的任务，揭示统一模型在多模态理解中的局限性和改进方向。

CAPT: Confusion-Aware Prompt Tuning for Reducing Vision-Language Misalignment

CAPT：基于混淆的提示微调以减少视觉-语言不一致

Maoyuan Shao, Yutong Gao, Xinyang Huang, Chuang Zhu, Lijuan Sun, Guoshun Nan

机构 * School of Information Engineering, Minzu University of China（中国民族大学信息工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） ； National Library of China, Beijing, China（中国国家图书馆） ； School of Cyberspace Security, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学网络安全学院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 CAPT通过引入混淆感知的提示微调框架，有效减少视觉-语言模型中的混淆误差，提升模型判别能力和泛化性能。

Comments Accepted by CVPR2026

Are VLMs Ready for Lane Topology Awareness in Autonomous Driving?

视觉-语言模型是否准备好在自动驾驶中具备车道拓扑意识？

Xin Chen, Jia He, Maozheng Li, Dongliang Xu, Tianyu Wang, Yixiao Chen, Zhixin Lin, Yue Yao

机构 * Shandong University（山东大学） ； MBZUAI ； Sems 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文评估了VLMs在自动驾驶中理解道路拓扑结构的能力，发现尽管闭源模型在部分任务表现良好，但空间推理仍是其主要瓶颈，且模型规模和推理令牌数量对性能有显著影响。

Comments 5 pages, 5 figures

Evaluating Cross-Modal Reasoning Ability and Problem Characteristics with Multimodal Item Response Theory

利用多模态项目反应理论评估跨模态推理能力与问题特征

Shunki Uebayashi, Kento Masui, Kyohei Atarashi, Han Bao, Hisashi Kashima, Naoto Inoue, Mayu Otani, Koh Takeuchi

机构 * Kyoto University（京都大学） ； CyberAgent ； The Institute of Statistical Mathematics（统计数学研究所） ； Tohoku University（东北大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 M3IRT通过分解模型能力和项目难度，提供了一种评估多模态推理能力的框架，有效提升基准测试的可靠性和质量。

Comments 24pages, 20 figures, accepted to ICLR2026

OmniFashion: Towards Generalist Fashion Intelligence via Multi-Task Vision-Language Learning

OmniFashion: 通过多任务视觉-语言学习实现通用时尚智能

Zhengwei Yang, Andi Long, Hao Li, Zechao Hu, Kui Jiang, Zheng Wang

机构 * National Engineering Research Center for Multimedia Software, Institute of Artificial Intelligence, School of Computer Science, Wuhan University（国家多媒体软件工程技术研究中心、人工智能研究院、计算机科学学院、武汉大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 OmniFashion通过多任务视觉-语言学习，构建百万级时尚数据集，实现统一的时尚对话范式，提升多任务推理和交互能力，推动通用时尚智能发展。

Comments 12 pages, 8 figures

SaFeR-ToolKit: Structured Reasoning via Virtual Tool Calling for Multimodal Safety

SaFeR-ToolKit: 通过虚拟工具调用实现多模态安全的结构化推理

Zixuan Xu, Tiancheng He, Huahui Yi, Kun Wang, Xi Chen, Gongli Xi, Qiankun Li, Kang Li, Yang Liu, Zhigang Zeng

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； West China Hospital, Sichuan University（四川大学华西医院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 SaFeR-ToolKit通过虚拟工具调用实现多模态安全的结构化推理，提升安全性、帮助性和推理严谨性，同时保持通用能力。

Uni-Skill: Building Self-Evolving Skill Repository for Generalizable Robotic Manipulation

Uni-Skill：构建通用机器人操作的自演化技能库

Senwei Xie, Yuntian Zhang, Ruiping Wang, Xilin Chen

机构 * Key Laboratory of AI Safety of CAS（中国科学院人工智能安全重点实验室） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 Uni-Skill通过自演化技能库提升机器人操作的通用性与适应性，实现高效技能检索与少样本推理。

Comments Accepted to ICRA2026

GLEAN: Grounded Lightweight Evaluation Anchors for Contamination-Aware Tabular Reasoning

GLEAN：面向抗污染的轻量级评估锚点用于表格推理

Qizhi Wang

机构 * Data \& AI-Innovation Lab, PingCAP, Beijing, China 纠错

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GLEAN提出了一种轻量级评估方法，通过整合污染感知探测器和结构化错误归因，提升小型模型在表格推理任务中的抗污染和诊断能力。

Comments 8 pages, 6 figures for the main paper

Recursive Think-Answer Process for LLMs and VLMs

递归思考-回答过程用于LLMs和VLMs

Byung-Kwan Lee, Youngchae Chee, Yong Man Ro

专题命中 视觉推理 ：vision-language model(abstract)

AI总结 本文提出递归思考-回答过程（R-TAP）以提升LLMs和VLMs的推理准确性，通过置信度生成器和双奖励机制实现迭代推理，减少错误输出并提高推理稳定性。

Comments CVPR 2026 Findings, Project page: https://litcoderr.github.io/rtap_page/