视觉大模型 / VLM

VTool-R1: VLMs Learn to Think with Images via Reinforcement Learning on Multimodal Tool Use

VTool-R1: 通过在多模态工具使用上的强化学习使VLMs学会通过图像思考

Mingyuan Wu, Jingcheng Yang, Jize Jiang, Meitang Li, Kaizhuo Yan, Hanchao Yu, Minjia Zhang, Chengxiang Zhai, Klara Nahrstedt

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Michigan Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(abstract)；visual reasoning(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 VTool-R1通过强化学习训练视觉语言模型生成多模态思考链，提升其通过图像进行推理的能力。

Comments ICLR 2026

SpineBench: A Clinically Salient, Level-Aware Benchmark Powered by the SpineMed-450k Corpus

SpineBench：一种临床显著、层级感知的基准，由SpineMed-450k语料库驱动

Ming Zhao, Wenhui Dong, Yang Zhang, Xiang Zheng, Zhonghao Zhang, Zian Zhou, Yunzhi Guan, Liukun Xu, Wei Peng, Zhaoyang Gong, Zhicheng Zhang, Dachuan Li, Xiaosheng Ma, Yuli Ma, Jianing Ni, Changjiang Jiang, Lixia Tian, Qixin Chen, Kaishun Xia, Pingping Liu, Tongshun Zhang, Zhiqiang Liu, Zhongyan Bi, Chenyang Si, Tiansheng Sun, Caifeng Shan

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

AI总结 SpineBench通过SpineMed-450k语料库驱动，针对脊柱疾病提供临床显著的层级感知基准，评估模型在多模态数据下的细粒度推理能力。