视觉大模型 / VLM

Think-as-You-See: Streaming Chain-of-Thought Reasoning for Large Vision-Language Models

Think-as-You-See: 为大视觉-语言模型设计的流式推理链式思维

Jialiang Zhang, Junlong Tong, Junyan Lin, Hao Wu, Yirong Sun, Yunpu Ma, Xiaoyu Shen

机构 * Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology（数字孪生研究院，东技术学院） ； Ocean University of China（中国海洋大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Munich Center for Machine Learning, LMU Munich（慕尼黑机器学习中心，慕尼黑大学） ； Ningbo Key Laboratory of Spatial Intelligence and Digital Derivative（宁波空间智能与数字衍生关键实验室） 纠错

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

AI总结 TaYS为大视觉-语言模型设计了流式推理链式思维框架，通过并行化生成、流约束训练和解耦的KV缓存，提升视频理解的效率和响应性。

DeepSight: Bridging Depth Maps and Language with a Depth-Driven Multimodal Model

DeepSight: 通过深度驱动的多模态模型连接深度图与语言

Hao Yang, Hongbo Zhang, Yanyan Zhao, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 DeepSight通过深度驱动的多模态模型提升三维场景理解，利用深度图像特性增强空间推理能力，并通过新数据集和模型改进实现了深度感知和任务性能的显著提升。

CORE-Seg: Reasoning-Driven Segmentation for Complex Lesions via Reinforcement Learning

CORE-Seg: 通过强化学习实现复杂病灶的推理驱动分割

Yuxin Xie, Yuming Chen, Yishan Yang, Yi Zhou, Tao Zhou, Zhen Zhao, Jiacheng Liu, Huazhu Fu

机构 * Yuxin Xie 1 ； Yuming Chen 1 ； Yishan Yang 1 ； Yi Zhou 1 ； Tao Zhou 2 ； Zhen Zhao 3 ； Jiacheng Liu 3 ； Huazhu Fu 4 纠错

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

AI总结 CORE-Seg通过强化学习实现复杂病灶分割，提出语义引导的提示适配器和渐进训练策略，取得更高Dice系数和更低失败率

Comments Under Review with Computational Visual Media

A Multi-Agent System Enables Versatile Information Extraction from the Chemical Literature

多智能体系统实现从化学文献中灵活的信息提取

Yufan Chen, Ching Ting Leung, Bowen Yu, Jianwei Sun, Yong Huang, Linyan Li, Hao Chen, Hanyu Gao

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

AI总结 本研究提出了一种基于多模态大语言模型的多智能体系统，实现了从化学文献中高效提取化学信息，F1分数达76.27%，显著提升信息提取效率。

StruVis: Enhancing Reasoning-based Text-to-Image Generation via Thinking with Structured Vision

StruVis: 通过结构化视觉进行推理的文本到图像生成增强

Yuanhuiyi Lyu, Kaiyu Lei, Ziqiao Weng, Xu Zheng, Lutao Jiang, Teng Li, Yangfu Li, Ziyuan Huang, Linfeng Zhang, Xuming Hu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 StruVis通过结构化视觉引导推理，提升基于推理的文本到图像生成性能

Interpretable Perception and Reasoning for Audiovisual Geolocation

可解释的视听定位与推理

Yiyang Su, Xiaoming Liu

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

AI总结 本文提出了一种基于可解释感知和多模态推理的视听定位框架，通过合成声学原子与视觉特征，实现高精度全球定位。

EmboAlign: Aligning Video Generation with Compositional Constraints for Zero-Shot Manipulation

EmboAlign：通过组合约束对齐视频生成以实现零样本操控

Gehao Zhang, Zhenyang Ni, Payal Mohapatra, Han Liu, Ruohan Zhang, Qi Zhu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 EmboAlign通过视觉语言模型生成组合约束，对齐视频生成模型输出，提升零样本机器人操控的成功率。

SUREON: A Benchmark and Vision-Language-Model for Surgical Reasoning

SUREON：一个手术推理的基准和视觉-语言模型

Alejandra Perez, Anita Rau, Lee White, Busisiwe Mlambo, Chinedu Nwoye, Muhammad Abdullah Jamal, Omid Mohareri

机构 * Intuitive Surgical Inc. 纠错

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

AI总结 SUREON通过大规模视频问答数据集和两种模型提升手术推理能力，准确率超过84%。

Reference-guided Policy Optimization for Molecular Optimization via LLM Reasoning

基于参考的策略优化用于分子优化 via LLM 推理

Xuan Li, Zhanke Zhou, Zongze Li, Jiangchao Yao, Yu Rong, Lu Zhang, Bo Han

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； CMIC, Shanghai Jiao Tong University（CMIC，上海交通大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（DAMO 院，阿里巴巴集团） ； Hupan Lab（虎盘实验室） 纠错

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

AI总结 RePO通过结合强化学习和参考引导策略优化，在分子优化中提升探索与利用的平衡，优于SFT和RLVR方法。

VisioMath: Benchmarking Figure-based Mathematical Reasoning in LMMs

VisioMath: 评估LMMs中基于图的数学推理能力的基准测试

Can Li, Ying Liu, Ting Zhang, Mei Wang, Hua Huang

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Artificial Intelligence for Education（北京人工智能教育重点实验室） ； Engineering Research Center of Intelligent Technology and Educational Application, Ministry of Education（教育部智能技术与教育应用工程研究中心） 纠错

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

AI总结 VisioMath是一个针对LMMs中基于图表的数学推理能力的基准测试，通过1,800个高质量K-12数学问题评估模型在视觉相似图像间的推理能力，并提出三种提升对齐效果的策略。

Comments Accepted to ICLR 2026

Spatial4D-Bench: A Versatile 4D Spatial Intelligence Benchmark

Spatial4D-Bench: 一种多功能的4D空间智能基准

Pan Wang, Yang Liu, Guile Wu, Eduardo R. Corral-Soto, Chengjie Huang, Binbin Xu, Dongfeng Bai, Xu Yan, Yuan Ren, Xingxin Chen, Yizhe Wu, Tao Huang, Wenjun Wan, Xin Wu, Pei Zhou, Xuyang Dai, Kangbo Lv, Hongbo Zhang, Yosef Fried, Aixue Ye, Bailan Feng, Zhenyu Chen, Zhen Li, Yingcong Chen, Yiyi Liao, Bingbing Liu

机构 * Pan Wang Fundation Model Dept, Huawei（王潘 基础模型部门，华为） ； Yang Liu Noah’s Ark Lab, Huawei（刘阳 神秘 Ark 实验室，华为） ； Guile Wu Noah’s Ark Lab, Huawei（吴古力 神秘 Ark 实验室，华为） ； Eduardo R. Corral-Soto Noah’s Ark Lab, Huawei（埃杜阿多·R·科拉尔-索托 神秘 Ark 实验室，华为） ； Chengjie Huang Noah’s Ark Lab, Huawei（黄成杰 神秘 Ark 实验室，华为） ； Binbin Xu Noah’s Ark Lab, Huawei（徐彬彬 神秘 Ark 实验室，华为） ； Dongfeng Bai Noah’s Ark Lab, Huawei（白东风 神秘 Ark 实验室，华为） ； Xu Yan Fundation Model Dept, Huawei（颜绪 基础模型部门，华为） ； Yuan Ren Noah’s Ark Lab, Huawei（袁仁 神秘 Ark 实验室，华为） ； Xingxin Chen Noah’s Ark Lab, Huawei（陈星心 神秘 Ark 实验室，华为） ； Yizhe Wu Fundation Model Dept, Huawei（吴义哲 基础模型部门，华为） ； Tao Huang Fundation Model Dept, Huawei（黄涛 基础模型部门，华为） ； Wenjun Wan Central Media Technology Institute, Huawei（万文军 中央媒体技术研究院，华为） ； Xin Wu Central Media Technology Institute, Huawei（吴新 中央媒体技术研究院，华为） ； Pei Zhou Central Media Technology Institute, Huawei（周佩 中央媒体技术研究院，华为） ； Xuyang Dai Central Media Technology Institute, Huawei（戴绪阳 中央媒体技术研究院，华为） ； Kangbo Lv Fundation Model Dept, Huawei（吕康博 基础模型部门，华为） ； Hongbo Zhang Fundation Model Dept, Huawei（张宏波 基础模型部门，华为） ； Yosef Fried Fundation Model Dept, Huawei（弗里德·约瑟夫 基础模型部门，华为） ； Aixue Ye Fundation Model Dept, Huawei（叶爱雪 基础模型部门，华为） ； Bailan Feng Fundation Model Dept, Huawei（冯 Bailan 基础模型部门，华为） ； Zhenyu Chen Fundation Model Dept, Huawei（陈振宇 基础模型部门，华为） ； Zhen Li CUHK-Shenzhen（李振 中山大学深圳校区） ； Yingcong Chen HKUST-GZ（陈应聪 香港科技大学-广东） ； Yiyi Liao Zhejiang University（廖亿毅 浙江大学） ； Bingbing Liu Fundation Model Dept, Huawei（刘冰冰 基础模型部门，华为） 纠错

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

AI总结 Spatial4D-Bench提出了一种多功能的4D空间智能基准，用于评估多模态大语言模型的4D空间推理能力，并揭示其在路线规划、动作识别等任务中的局限性。

Comments Technical Report

OralGPT-Plus: Learning to Use Visual Tools via Reinforcement Learning for Panoramic X-ray Analysis

OralGPT-Plus：通过强化学习学习使用视觉工具进行全景X射线分析

Yuxuan Fan, Jing Hao, Hong Chen, Jiahao Bao, Yihua Shao, Yuci Liang, Kuo Feng Hung, Hao Tang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科学与技术大学） ； Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong（香港大学牙医学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院） 纠错

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

AI总结 OralGPT-Plus通过强化学习实现全景X射线分析中的交互式对称推理，提升诊断可靠性。

Comments 34 pages, 24 figures, conference

Journal ref CVPR 2026

ViewFusion: Structured Spatial Thinking Chains for Multi-View Reasoning

ViewFusion：多视角推理的结构化空间思维链

Xingjian Tao, Yiwei Wang, Yujun Cai, Yifan Song, Jing Tang

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

AI总结 ViewFusion通过两阶段框架提升多视角推理准确率，通过空间预对齐与问题驱动推理结合，有效提升复杂场景下的表现。

EffectMaker: Unifying Reasoning and Generation for Customized Visual Effect Creation

EffectMaker：统一推理与生成以实现定制化视觉效果创建

Shiyuan Yang, Ruihuang Li, Jiale Tao, Shuai Shao, Qinglin Lu, Jing Liao

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文言） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 EffectMaker通过统一推理生成框架实现定制化视觉效果创建，利用多模态模型和扩散变换器提升效果质量和一致性，构建大规模数据集增强泛化能力。

Comments Project page: https://effectmaker.github.io

MultiHaystack: Benchmarking Multimodal Retrieval and Reasoning over 40K Images, Videos, and Documents

MultiHaystack：用于40,000张图像、视频和文档的多模态检索和推理的基准测试

Dannong Xu, Zhongyu Yang, Jun Chen, Yingfang Yuan, Ming Hu, Lei Sun, Luc Van Gool, Danda Pani Paudel, Chun-Mei Feng

机构 * INSAIT ； Lanzhou University（兰州大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒-阿齐兹科学与技术大学） ； Heriot-Watt University（赫瑞-沃德大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； University College Dublin（都柏林大学学院） 纠错

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

AI总结 MultiHaystack是首个评估大规模异构多模态检索与推理的基准测试，揭示了MLLMs在异构语料库中检索证据时的性能瓶颈。

Synthetic Visual Genome 2: Extracting Large-scale Spatio-Temporal Scene Graphs from Videos

合成视觉基因组2：从视频中提取大规模时空场景图

Ziqi Gao, Jieyu Zhang, Wisdom Oluchi Ikezogwo, Jae Sung Park, Tario G. You, Daniel Ogbu, Chenhao Zheng, Weikai Huang, Yinuo Yang, Winson Han, Quan Kong, Rajat Saini, Ranjay Krishna

机构 * Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Woven by Toyota（丰田编织） ； Microsoft（微软公司） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SVG2通过自动化流程生成大规模视频场景图，TRaSER模型在视频问答中提升准确率1.5-4.6%

Knowledge Graphs are Implicit Reward Models: Path-Derived Signals Enable Compositional Reasoning

知识图谱是隐式奖励模型：路径衍生信号促进组合推理

Yuval Kansal, Niraj K. Jha

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University, New Jersey, USA（电气与计算机工程系，普林斯顿大学，新泽西州，美国） 纠错

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

AI总结 本文提出利用知识图谱作为隐式奖励模型，通过路径衍生信号提升模型在复杂推理任务中的组合推理能力。

MLLMRec-R1: Incentivizing Reasoning Capability in Large Language Models for Multimodal Sequential Recommendation

MLLMRec-R1: 通过大型语言模型增强多模态序列推荐的推理能力

Yu Wang, Yonghui Yang, Le Wu, Jiancan Wu, Hefei Xu, Hui Lin

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

AI总结 MLLMRec-R1通过离线文本化视觉信号和混合粒度数据增强策略，提升多模态序列推荐中基于GRPO的推理效率与稳定性。

Comments 14 pages, 10figures