视觉大模型 / VLM

Lightweight Visual Reasoning for Socially-Aware Robots

轻量级视觉推理用于社交感知机器人

Alessio Galatolo, Ronald Cumbal, Alexandros Rouchitsas, Katie Winkle, Didem Gürdür Broo, Ginevra Castellano

机构 * Department of Information Technology, Uppsala University（信息科技系，乌普萨拉大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种轻量级视觉推理模块，用于提升社交感知机器人在复杂人机交互中的表现，通过闭环反馈机制增强机器人对动态人类行为的理解和响应能力。

Comments ICRA26

SoraNav: Adaptive UAV Task-Centric Navigation via Zeroshot VLM Reasoning

SoraNav: 通过零样本VLM推理实现适应性无人机任务导向导航

Hongyu Song, Rishabh Dev Yadav, Cheng Guo, Wei Pan

机构 * Department of Computer Science, The University of Manchester（计算机科学系，曼彻斯特大学） 纠错

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

AI总结 SoraNav通过零样本VLM推理实现无人机任务导向导航，解决空间-语义差距问题，提升导航成功率与效率。

TIGeR: Tool-Integrated Geometric Reasoning in Vision-Language Models for Robotics

TIGeR: 视觉-语言模型中集成工具的几何推理

Yi Han, Enshen Zhou, Shanyu Rong, Jingkun An, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Cheng Chi, Lu Sheng, Shanghang Zhang

机构 * Beihang University（北洋大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 TIGeR通过集成工具实现视觉-语言模型的几何推理，提升机器人操作的精确度。

Comments 8 pages, 6 figures

TaxonRL: Reinforcement Learning with Intermediate Rewards for Interpretable Fine-Grained Visual Reasoning

TaxonRL: 用于可解释细粒度视觉推理的强化学习

Maximilian von Klinski, Maximilian Schall

机构 * Hasso Plattner Institute ； University of Potsdam（波茨坦大学） 纠错

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

AI总结 TaxonRL通过强化学习和中间奖励实现结构化层次推理，提升细粒度视觉分类的准确性和可解释性。

Comments Accepted at WACV 2026

DeepScan: A Training-Free Framework for Visually Grounded Reasoning in Large Vision-Language Models

DeepScan: 一种无需训练的框架，用于大视觉-语言模型中的视觉引导推理

Yangfu Li, Hongjian Zhan, Jiawei Chen, Yuning Gong, Qi Liu, Yue Lu

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 DeepScan是一种无需训练的框架，通过层次扫描、聚焦和证据增强推理提升大视觉-语言模型在视觉任务中的表现。

Comments 18 pages 17 figures

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

Composition-Grounded Data Synthesis for Visual Reasoning

基于组成性的数据合成用于视觉推理

Xinyi Gu, Jiayuan Mao, Zhang-Wei Hong, Zhuoran Yu, Pengyuan Li, Dhiraj Joshi, Rogerio Feris, Zexue He

机构 * MIT（麻省理工学院） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(title)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 COGS通过分解种子问题并重新组合生成合成数据，提升MLLMs在图表和网页等人工图像领域的推理能力。

Comments ICLR2026 camera-ready version. Project page: https://cogsynthesis.github.io

Cognition Envelopes for Bounded Decision Making in Autonomous UAS Operations

认知边界用于自主无人机操作中的有限决策

Pedro Antonio Alarcon Granadeno, Arturo Miguel Bernal Russell, Sofia Nelson, Demetrius Hernandez, Maureen Petterson, Michael Murphy, Walter J. Scheirer, Jane Cleland-Huang

机构 * University of Notre Dame（诺特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出认知边界概念，用于约束自主无人机在搜索救援任务中的决策，结合概率推理和资源分析，以减少 AI 生成决策中的错误。

Comments 12 pages, 9 figures

Evolutionary Multimodal Reasoning via Hierarchical Semantic Representation for Intent Recognition

通过层次语义表示进行进化多模态推理以实现意图识别

Qianrui Zhou, Hua Xu, Yunjin Gu, Yifan Wang, Songze Li, Hanlei Zhang

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

AI总结 HIER通过层次语义表示与进化推理提升多模态意图识别性能，实现更准确的意图推断。

Comments Accepted by CVPR 2026

Point2Act: Efficient 3D Distillation of Multimodal LLMs for Zero-Shot Context-Aware Grasping

Point2Act: 多模态大语言模型的高效3D蒸馏用于零样本情境感知抓取

Sang Min Kim, Hyeongjun Heo, Junho Kim, Yonghyeon Lee, Young Min Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 Point2Act通过多模态大语言模型高效蒸馏实现零样本情境感知抓取，生成空间定位响应以支持实际操作任务。

Comments Accepted to ICRA 2026

AriadneMem: Threading the Maze of Lifelong Memory for LLM Agents

AriadneMem: 为LLM代理梳理终身记忆的迷宫

Wenhui Zhu, Xiwen Chen, Zhipeng Wang, Jingjing Wang, Xuanzhao Dong, Minzhou Huang, Rui Cai, Hejian Sang, Hao Wang, Peijie Qiu, Yueyue Deng, Prayag Tiwari, Brendan Hogan Rappazzo, Yalin Wang

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Morgan Stanley（摩根大通） ； Rice University（里奇大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； Northwestern University（西北大学） ； UC Davis（加州大学戴维斯分校） ； Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Halmstad University（哈马格大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 AriadneMem通过解耦的两阶段流程提升LLM代理在长期对话中的多跳和平均F1表现，同时减少运行时间。

GarmentPile++: Affordance-Driven Cluttered Garments Retrieval with Vision-Language Reasoning

GarmentPile++: 基于视觉-语言推理的基于 affordance 的杂乱衣物检索

Mingleyang Li, Yuran Wang, Yue Chen, Tianxing Chen, Jiaqi Liang, Zishun Shen, Haoran Lu, Ruihai Wu, Hao Dong

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GarmentPile++通过结合视觉-语言推理和视觉affordance感知，实现基于语言指令的杂乱衣物安全检索，确保每次检索一件衣物，提升家庭助理机器人任务执行能力。

Comments ICRA2026 Accepted

TRACE: Task-Adaptive Reasoning and Representation Learning for Universal Multimodal Retrieval

TRACE：面向通用多模态检索的任务自适应推理与表征学习

Xiangzhao Hao, Shijie Wang, Tianyu Yang, Tianyue Wang, Haiyun Guo, Jinqiao Wang

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） 纠错

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

AI总结 TRACE通过结合生成推理与判别表征学习，实现通用多模态检索中的任务自适应推理，提升检索准确率与推理效率，同时具备强零样本迁移能力。

NeuroProlog: Multi-Task Fine-Tuning for Neurosymbolic Mathematical Reasoning via the Cocktail Effect

NeuroProlog：通过鸡尾酒效应实现神经符号数学推理的多任务微调

Pratibha Zunjare, Michael Hsiao

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

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

AI总结 NeuroProlog通过鸡尾酒效应实现神经符号数学推理的多任务微调，提升数学推理准确率并改进程序修复能力。

VideoChat-M1: Collaborative Policy Planning for Video Understanding via Multi-Agent Reinforcement Learning

VideoChat-M1: 通过多智能体强化学习实现视频理解的协作策略规划

Boyu Chen, Zikang Wang, Zhengrong Yue, Kainan Yan, Chenyun Yu, Yi Huang, Zijun Liu, Yafei Wen, Xiaoxin Chen, Yang Liu, Peng Li, Yali Wang

机构 * Shenzhen Key Lab of Computer Vision and Pattern Recognition（深圳计算机视觉与模式识别重点实验室） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； VIVO AI Lab（VIVO人工智能实验室） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（孙逸仙大学深圳校区） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Dept. of Comp. Sci. & Tech., Institute for AI, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系，人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 VideoChat-M1通过多智能体强化学习实现视频理解的协作策略规划，显著提升复杂视频任务的性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

Weakly Supervised Concept Learning with Class-Level Priors for Interpretable Medical Diagnosis

弱监督概念学习：基于类级先验的可解释医疗诊断

Md Nahiduzzaman, Steven Korevaar, Alireza Bab-Hadiashar, Ruwan Tennakoon

机构 * School of Computing Technologies（计算技术学院） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； School of Engineering（工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种弱监督框架PCP，通过类级先验和正则化机制提升医疗诊断中的概念预测性能，实现比零样本基线更高的F1分数和与全监督模型相当的分类效果。

Comments Accepted to IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2026

Social Norm Reasoning in Multimodal Language Models: An Evaluation

多模态语言模型中的社会规范推理：一项评估

Oishik Chowdhury, Anushka Debnath, Bastin Tony Roy Savarimuthu

机构 * School of Computing, University of Otago, New Zealand（奥塔哥大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文评估了多模态大语言模型在社会规范推理中的能力，发现GPT-4o在文本和图像模态中表现最佳，但所有模型在处理复杂规范时仍有困难。

Comments to be published in ICAART 2026 post proceedings

Modeling Cross-vision Synergy for Unified Large Vision Model

跨视觉协同的统一大视觉模型建模

Shengqiong Wu, Lanhu Wu, Mingyang Bao, Wenhao Xu, Hanwang Zhang, Shuicheng Yan, Hao Fei, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PolyV通过统一架构和协同训练方法，实现了跨视觉模态的协同推理，显著提升了多模态视觉任务的性能。

Comments 21 pages, 9 figures, 16 tables, CVPR

ManipulationNet: An Infrastructure for Benchmarking Real-World Robot Manipulation with Physical Skill Challenges and Embodied Multimodal Reasoning

ManipulationNet: 一个用于基于现实世界机器人操作的基准测试基础设施，包含物理技能挑战和具身多模态推理

Yiting Chen, Kenneth Kimble, Edward H. Adelson, Tamim Asfour, Podshara Chanrungmaneekul, Sachin Chitta, Yash Chitambar, Ziyang Chen, Ken Goldberg, Danica Kragic, Hui Li, Xiang Li, Yunzhu Li, Aaron Prather, Nancy Pollard, Maximo A. Roa-Garzon, Robert Seney, Shuo Sha, Shihefeng Wang, Yu Xiang, Kaifeng Zhang, Yuke Zhu, Kaiyu Hang

机构 * Rice University（里士大学） ； U.S. National Institute of Standards and Technology（美国国家标准与技术研究院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄技术大学） ； Autodesk Research（Autodesk研究） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； ASTM International（美国材料与试验协会） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract)

AI总结 ManipulationNet通过标准化硬件和统一软件客户端，为机器人操作提供现实世界基准测试，促进物理技能和具身推理能力的系统性发展。

Comments 32 pages, 8 figures