视觉大模型 / VLM

VLM-CAD: VLM-Optimized Collaborative Agent Design Workflow for Analog Circuit Sizing

VLM-CAD：面向模拟电路尺寸设计的VLM优化协作代理设计流程

Guanyuan Pan, Shuai Wang, Yugui Lin, Tiansheng Zhou, Pietro Liò, Zhenxin Zhao, Yaqi Wang

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； SCBC, Guangdong University of Foreign Studies（广东外语外贸大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VLM-CAD流程，通过神经符号结构解析模块和ExTuRBO方法提升多模态推理的鲁棒性和可解释性，实验表明其在模拟电路设计中具有高准确性和低功耗。

Comments submitted to the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACMMM 2026)

Vision-DeepResearch: Incentivizing DeepResearch Capability in Multimodal Large Language Models

Vision-DeepResearch: 促进多模态大语言模型中的深度研究能力

Wenxuan Huang, Yu Zeng, Qiuchen Wang, Zhen Fang, Shaosheng Cao, Zheng Chu, Qingyu Yin, Shuang Chen, Zhenfei Yin, Lin Chen, Zehui Chen, Xu Tang, Yao Hu, Shaohui Lin, Philip Torr, Feng Zhao, Wanli Ouyang

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

AI总结 本文提出Vision-DeepResearch，通过多轮、多实体和多尺度的视觉与文本搜索，提升多模态大语言模型在噪声环境下的深度研究能力，实现更高效的多模态深度研究。

Q-Tacit: Image Quality Assessment via Latent Visual Reasoning

Q-Tacit: 通过潜在视觉推理进行图像质量评估

Yuxuan Jiang, Yixuan Li, Hanwei Zhu, Siyue Teng, Fan Zhang, David Bull

机构 * Visual Information Lab, University of Bristol（布里斯托大学视觉信息实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Q-Tacit方法，通过在潜在质量空间中超越自然语言进行视觉推理，提升图像质量评估效果，实验表明其在更少token下表现优异。

Cog3DMap: Multi-View Vision-Language Reasoning with 3D Cognitive Maps

Cog3DMap：基于3D认知地图的多视角视觉语言推理

Chanyoung Gwak, Yoonwoo Jeong, Byungwoo Jeon, Hyunseok Lee, Jinwoo Shin, Minsu Cho

机构 * POSTECH ； KAIST（韩国科学技术院） ； RLWRLD 纠错

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

AI总结 本文提出Cog3DMap框架，通过构建显式的3D记忆，使多视角图像中的每个token都具备语义和几何信息，从而提升多模态大语言模型的空间推理能力。

Comments Project Page: https://cog3dmap.github.io

MERLIN: Building Low-SNR Robust Multimodal LLMs for Electromagnetic Signals

MERLIN：构建低信噪比鲁棒的多模态大语言模型以电磁信号

Junyu Shen, Zhendong She, Chenghanyu Zhang, Yuchuang Sun, Luqing Luo, Dingwei Tan, Zonghao Guo, Bo Guo, Zehua Han, Wupeng Xie, Yaxin Mu, Peng Zhang, Peipei Li, Fengxiang Wang, Yangang Sun, Maosong Sun

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Institute of Microelectronics of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院微电子研究所） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Beihang University（北航） ； Beijing Information Science and Technology University（北京信息科技大学） ； Artificial Intelligence Institute of China Electronics Technology Group Corporation（中国电子科技集团人工智能研究院） 纠错

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MERLIN框架，通过构建EM-100k数据集和EM-Bench基准，解决电磁信号多模态大语言模型在低信噪比环境下的鲁棒性问题，验证了方法在EM-Bench上的领先性能。

VISion On Request: Enhanced VLLM efficiency with sparse, dynamically selected, vision-language interactions

VISion On Request: 基于稀疏、动态选择的视觉-语言交互提升大模型效率

Adrian Bulat, Alberto Baldrati, Ioannis Maniadis Metaxas, Yassine Ouali, Georgios Tzimiropoulos

机构 * Samsung AI Cambridge（三星AI剑桥实验室） ； Technical University of Iasi（伊阿斯技术大学） ； Queen Mary University of London（伦敦女王玛丽大学） 纠错

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

AI总结 VISOR通过稀疏化视觉-语言交互提升大模型效率，无需丢弃视觉信息，动态分配计算资源，实验表明在多样基准和挑战任务中性能优异。

Comments Accepted at CVPR 2026

When Models Judge Themselves: Unsupervised Self-Evolution for Multimodal Reasoning

当模型自我评判：多模态推理的无监督自进化

Zhengxian Wu, Kai Shi, Chuanrui Zhang, Zirui Liao, Jun Yang, Ni Yang, Qiuying Peng, Luyuan Zhang, Hangrui Xu, Tianhuang Su, Zhenyu Yang, Haonan Lu, Haoqian Wang

机构 * OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无监督自进化框架，通过自一致性信号和动态调节机制，在无需人工标注或外部奖励模型的情况下提升多模态推理性能。

Comments 21 pages, 7 figures

Hierarchical Long Video Understanding with Audiovisual Entity Cohesion and Agentic Search

基于音频视觉实体凝聚力与代理搜索的层次化长视频理解

Xinlei Yin, Xiulian Peng, Xiao Li, Zhiwei Xiong, Yan Lu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出HAVEN框架，通过整合音频视觉实体凝聚力与层次化视频索引与代理搜索，解决长视频理解中的信息碎片化和全局一致性问题，实验显示在LVBench上达到84.1%的准确率。

Comments Accepted by CVPR2026

From Instructions to Assistance: a Dataset Aligning Instruction Manuals with Assembly Videos for Evaluating Multimodal LLMs

从指令到协助：一个对齐指令手册与装配视频的数据集用于评估多模态大语言模型

Federico Toschi, Nicolò Brunello, Andrea Sassella, Vincenzo Scotti, Mark James Carman

机构 * DEIB, Politecnico di Milano（米兰理工大学DEIB学院） ； KASTEL, Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院KASTEL研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出M2AD数据集，用于评估多模态大语言模型在技术任务中的协助能力，探讨其推理、步骤跟踪和指令引用能力。

AgentRVOS: Reasoning over Object Tracks for Zero-Shot Referring Video Object Segmentation

AgentRVOS: 基于对象跟踪的零样本视频对象分割

Woojeong Jin, Jaeho Lee, Heeseong Shin, Seungho Jang, Junhwan Heo, Seungryong Kim

机构 * KAIST AI Project（韩国科学技术院人工智能项目） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 AgentRVOS通过结合SAM3和MLLM的优势，提出无需训练的管道，利用生成的掩码跟踪提供可靠的时空信息，通过查询引导的推理实现零样本视频对象分割。

Traffic Sign Recognition in Autonomous Driving: Dataset, Benchmark, and Field Experiment

自动驾驶中的交通标志识别：数据集、基准测试与实地实验

Guoyang Zhao, Weiqing Qi, Kai Zhang, Chenguang Zhang, Zeying Gong, Zhihai Bi, Kai Chen, Benshan Ma, Ming Liu, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Lingnan University（岭大） ； Shenzhen Unity Drive Innovation Technology Co., Ltd.（深圳Unity Drive创新技术有限公司） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 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TS-1M数据集及诊断基准，通过跨区域识别、稀有类别识别等挑战性任务，评估现代交通标志识别模型的性能，揭示语义对齐对泛化能力的重要性。

CXReasonAgent: Evidence-Grounded Diagnostic Reasoning Agent for Chest X-rays

CXReasonAgent：基于证据的胸部X光诊断推理代理

Hyungyung Lee, Hangyul Yoon, Edward Choi

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出CXReasonAgent，结合大语言模型和临床诊断工具，通过图像生成的诊断和视觉证据进行证据导向的诊断推理，展示了其在多轮对话基准测试中的可靠性。

ViDiC: Video Difference Captioning

ViDiC：视频差异描述

Jiangtao Wu, Shihao Li, Zhaozhou Bian, Jialu Chen, Runzhe Wen, An Ping, Yiwen He, Jiakai Wang, Yuanxing Zhang, Jiaheng Liu

机构 * NJU-LINK Team, Nanjing University（南京大学NJU-LINK团队） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技Kling团队） 纠错

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

AI总结 本文提出ViDiC任务及ViDiC-1K数据集，旨在评估多模态大语言模型对视频对相似性与差异性的细粒度描述能力，揭示现有模型在比较描述和差异感知上的性能差距。

Hybrid Stackelberg Game and Diffusion-based Auction for Two-tier Agentic AI Task Offloading in Internet of Agents

混合斯塔克伯格博弈与基于扩散的拍卖用于互联网代理中两层代理AI任务卸载

Yue Zhong, Yongju Tong, Jiawen Kang, Minghui Dai, Hong-Ning Dai, Zhou Su, Dusit Niyato

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

AI总结 本文提出一种两层优化方法，通过多领导者多跟随者斯塔克伯格博弈和双荷兰拍卖模型，解决智能体任务卸载问题，提升资源利用效率。

Comments Revisions are needed

HUMORCHAIN: Theory-Guided Multi-Stage Reasoning for Interpretable Multimodal Humor Generation

HUMORCHAIN: 基于理论的多阶段推理用于可解释的多模态幽默生成

Jiajun Zhang, Shijia Luo, Ruikang Zhang, Qi Su

机构 * Peking University（北京大学） ； Ocean University of China（海洋大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HUMORCHAIN框架，通过整合视觉语义解析、基于幽默和心理学的推理及细调判别器，实现可解释的多模态幽默生成，实验表明其在人类幽默偏好、Elo/BT评分和语义多样性上优于现有方法。

I Came, I Saw, I Explained: Benchmarking Multimodal LLMs on Figurative Meaning in Memes

我来了，我看到了，我解释了：在表情包中评估多模态大语言模型的隐喻意义

Shijia Zhou, Saif M. Mohammad, Barbara Plank, Diego Frassinelli

机构 * MaiNLP, Center for Information and Language Processing, LMU Munich（MaiNLP，信息与语言处理中心，慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； National Research Council Canada（加拿大国家研究委员会） 纠错

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

AI总结 本文评估了八种最先进的生成式多模态大语言模型在检测和解释六种隐喻意义类型上的能力，并通过人工评估验证其解释的合理性与忠实性。

Comments LREC 2026, 18 pages, 10 figures