视觉大模型 / VLM

Self-Evolving Spatial Reasoning in Vision Language Models via Geometric Logic Consistency

通过几何逻辑一致性实现视觉语言模型中的自演化空间推理

Junming Liu, Yuqi Li, Yifei Sun, Maonan Wang, Piotr Koniusz, Yirong Chen, Ding Wang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The City University of New York（纽约城市大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Data61 CSIRO（Data61澳大利亚国家科学研究院） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SAGE框架，通过几何和语言二元操作在视觉语言模型中实现自演化空间推理，提升模型在空间推理任务中的鲁棒性和泛化能力。

Comments 23 pages, 7 figures, 3 tables

Leveraging Latent Visual Reasoning in Silence

利用沉默中的潜在视觉推理

Dongyao Zhu, Zhen Wang, Xi Xiao, Han Jiang, Saeed Vahidian, Wei-Lun Chao, Tanya Berger-Wolf, Yu Su, Raju Vatsavai, Jianyang Gu

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； UC, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Duke University（杜克大学） ； Boston University（波士顿大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了在推理过程中是否需要持续的潜在令牌，发现即使移除这些令牌或用随机噪声替代，性能影响较小，提出了一种基于注意力的奖励机制以促进潜在令牌与后续文本令牌的交互，从而提升视觉感知和视觉推理任务的性能。

Empowering VLMs for Few-Shot Multimodal Time Series Classification via Tailored Agentic Reasoning

通过定制代理推理增强VLMs在少样本多模态时间序列分类中的能力

Lin Li, Jiawei Huang, Qihao Quan, Dan Li, Boxin Li, Xiao Zhang, Erli Meng, Wenjie Feng, Jian Lou, See-Kiong Ng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Xiaomi Corporation（小米公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MarsTSC框架，通过自演化知识库和代理推理提升少样本多模态时间序列分类性能，实验表明其在六个VLM基础上均优于传统和基础模型基线。

Comments 18 pages, 12 figures, 6 tables. Preprint

CrossView Suite: Harnessing Cross-view Spatial Intelligence of MLLMs with Dataset, Model and Benchmark

CrossView Suite: 利用数据集、模型和基准 harnessing MLLMs 的跨视图空间智能

Wei Wang, Yuqian Yuan, Tianwei Lin, Wenqiao Zhang, Siliang Tang, Jun Xiao, Yueting Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出CrossView Suite，通过开发CrossViewSet、CrossViewBench和CrossViewer三个组件，解决跨视图推理中的数据稀缺、评估不足和对齐机制缺失问题，提升多视图空间理解能力。

Reasoning Before Diagnosis: Physician-Inspired Structured Thinking for ECG Classification

在诊断前进行推理：受医生启发的结构化思维用于心电图分类

Yang Wu, Xiaoyan Yuan, Hau-San Wong, Xiping Hu

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CardioThink框架，通过结构化推理过程提升心电图分类的临床相关性，并引入SSPO方法以优化诊断结果的准确性和可解释性。

EVA01: Unified Native 3D Understanding and Generation via Mixture-of-Transformers

EVA01: 通过混合变换器实现统一的原生3D理解和生成

Zongyuan Yang, Mingjing Yi, Wanli Ma, Chenzhuo Fan, Bocheng Li, Baolin Liu, Yuke Lou, Yingde Song, Yongping Xiong, Zhengdong Guo, Shimu Wang

机构 * SeeleAI Team（SeeleAI团队） 纠错

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

AI总结 本文提出EVA01框架，通过混合变换器架构扩展多模态大语言模型的模态边界，实现原生的3D网格理解和生成以及上下文感知编辑，提升文本到3D生成的保真度和多轮几何编辑能力。

Comments 28 pages, 10 figures, 6 tables. Technical report

Thinking with Geometry: Active Geometry Integration for Spatial Reasoning

基于几何的思考：用于空间推理的主动几何整合

Haoyuan Li, Qihang Cao, Tao Tang, Kun Xiang, Zihan Guo, Jianhua Han, JiaWang Bian, Hang Xu, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen campus of Sun Yet-sen University（中山大学深圳校区） ； Yinwang Intelligent Technology Co. Ltd.（云网智能科技有限公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai innovation institute（上海创新研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GeoThinker框架，通过主动感知机制改进空间推理，通过空间接地融合和重要性门控实现几何与语义的精准整合，提升空间智能性能。

Beyond the Cartesian Illusion: Testing Two-Stage Multi-Modal Theory of Mind under Perceptual Bottlenecks

超越笛卡尔错觉：在感知瓶颈下测试双阶段多模态理论 of Mind

Yajing Zhou, Xiangyu Kong

机构 * College of Computer Science, Beijing Information Science and Technology University（北京信息科技大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了多模态大语言模型在感知瓶颈下的双阶段空间推理能力，提出了一种基于锚点的具身体验空间分解链式推理方法，以解决空间对称性和视角模糊性问题，从而提升多模态理论 of Mind 的表现。

Comments 17 pages, 3 figures

Visual Agentic Memory: Enabling Online Long Video Understanding via Online Indexing, Hierarchical Memory, and Agentic Retrieval

视觉代理记忆：通过在线索引、分层记忆和代理检索实现在线长视频理解

Aiden Yiliu Li, Nels Numan, Anthony Steed

机构 * University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出视觉代理记忆框架，通过在线索引、分层记忆和代理检索实现长视频理解，实验显示其在OVO-Bench和MM-Lifelong数据集上均取得优异成绩。

CAVE: A Structured Credit Assignment Approach for Fragmented Visual Evidence Reasoning

CAVE：一种用于碎片化视觉证据推理的结构化信用分配方法

Tengda Guo, Jie Leng, Hanlei Li, Yaoyuan Liang, Qingyue Zhang, Dian Yang, Mingyu Zhang, Yuhua Fu, Shao-Lun Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

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

AI总结 CAVE通过结构化过程-奖励机制提升碎片化视觉推理能力，引入三个互补信号优化推理步骤，提升模型可靠性与鲁棒性。

Comments 24 pages, 6 figures. Preprint

CurveBench: A Benchmark for Exact Topological Reasoning over Nested Jordan Curves

CurveBench：一种用于嵌套乔丹曲线精确拓扑推理的基准

Amirreza Mohseni, Mona Mohammadi, Morteza Saghafian, Naser Talebizadeh Sardari

机构 * Maastricht University（马斯特里赫特大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 CurveBench是一个用于从视觉输入中进行层次拓扑推理的基准，包含756张非相交的乔丹曲线图像，通过结构预测任务恢复由曲线诱导的根树结构。

Key-Gram: Extensible World Knowledge for Embodied Manipulation

Key-Gram: 用于具身操作的可扩展世界知识

Jingjing Fan, Siyuan Li, Botao Ren, Zhidong Deng

机构 * Department of Computer Science and Technology（计算机科学与技术系） ； Department of Automation（自动化系） 纠错

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

AI总结 本文提出Key-Gram框架，通过分离语言知识与视觉状态推理，提升具身控制中对组合语言指令的理解和执行能力，主要贡献是引入可扩展的外部记忆模块以提高迁移和现实世界操作性能。

Comments 16 pages, 5 figures

GaussianZoom: Progressive Zoom-in Generative 3D Gaussian Splatting with Geometric and Semantic Guidance

GaussianZoom: 一种结合几何和语义引导的渐进式缩放生成3D高斯点云

Jiale Shi, Jiarui Hu, Zesong Yang, Kaixuan Luan, Hujun Bao, Zhaopeng Cui

机构 * State Key Lab of CAD & CG（计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出GaussianZoom，一种结合几何一致场景建模和多尺度语义推理的生成式缩放3D重建系统，通过迭代渐进框架实现从低分辨率输入生成高保真的极端缩放渲染。

Comments 10 pages, 7 figures

REC-RL: Referring expression counting via Gaussian and range-based reward optimization

基于高斯和范围的奖励优化的指称表达计数（REC-RL）

Hui Liu, Yunlai Teng, Kunlong Bai, Pengfei Qi, Haotian Yan, Liang Li, Junlan Feng

机构 * JIUTIAN Research, Beijing, China（京天研究，北京，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出REC-RL框架，通过引入思考-范围-回答范式优化视觉推理过程，结合精度指导和结构化输出奖励，提升指称表达计数任务的性能和泛化能力。

Comments 5 pages

SPATIOROUTE: Dynamic Prompt Routing for Zero-Shot Spatial Reasoning

SPATIOROUTE: 动态提示路由用于零样本空间推理

Pawat Chunhachatrachai, Gueter Josmy Faure, Hung-Ting Su, Winston H. Hsu

机构 * National Taiwan University（台湾国立大学） ； Delta Robotics Innovation Center（Delta机器人创新中心） 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SpatioRoute，一种动态提示生成方法，通过语义定制的提示模板路由问题，无需额外训练或3D传感器输入，在零样本设置下提升空间推理性能，同时发现Chain-of-Thought提示在空间视频理解中效果不佳。

Comments 10 pages, 2 figures, 2nd Workshop on 3D-LLM/VLA, CVPR 2026

TaskGround: Structured Executable Task Inference for Full-Scene Household Reasoning

TaskGround：全场景家庭推理的结构化可执行任务推断

ZhiYuan Feng, Yu Deng, Ruichuan An, Zhenhua Liu, Qixiu Li, Keming Wu, Zhiying Du, Weijie Wang, Haoxiao Wang, Shuang Chen, Sicheng Xu, Yaobo Liang, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TaskGround框架，通过结构化任务推断提升全场景家庭推理能力，其核心贡献是引入FullHome评估套件，验证了在家庭场景中执行任务结构推断的重要性，并展示了紧凑本地模型在实际家庭部署中的有效性。

Comments Project page: https://aaronfengzy.github.io/TaskGround/

Watching, Reasoning, and Searching: A Video Deep Research Benchmark on Open Web for Agentic Video Reasoning

观看、推理与搜索：一个面向开放网络的视频深度研究基准，用于代理视频推理

Chengwen Liu, Xiaomin Yu, Zhuoyue Chang, Zhe Huang, Shuo Zhang, Heng Lian, Jisheng Dang, Rui Xu, Sen Hu, Jianheng Hou, Chengwei Qin, Xiaobin Hu, Kunyi Wang, Zhi Yang, Hao Peng, Hong Peng, Ronghao Chen, Huacan Wang

机构 * LZU（兰州大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； UBC（不列颠哥伦比亚大学） ； FDU（福建大学） ； PKU（北京大学） ； USC（美国南加州大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； HKUST（香港科技大学） ； QuantaAlpha（量子Alpha） 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VideoDR基准，用于研究开放网络环境下视频代理推理，通过跨帧视觉锚点提取、交互式网络检索和多跳推理验证，揭示了长检索链中维持初始视频锚点、目标漂移和长时程一致性等关键挑战。

SSL4RL: Revisiting Self-supervised Learning as Intrinsic Reward for Visual-Language Reasoning

SSL4RL：重新审视自监督学习作为视觉语言推理的内在奖励

Xiaojun Guo, Runyu Zhou, Yifei Wang, Qi Zhang, Chenheng Zhang, Stefanie Jegelka, Xiaohan Wang, Jiajun Chai, Guojun Yin, Wei Lin, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； MIT（麻省理工学院） ； TUM（技术大学（TUM）） ； Meituan（美团） ； Peking University School of CIT, MCML, MDSIEECS and CSAIL（北京大学计算机学院、MCML、MDSIEECS以及CSAIL） 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SSL4RL框架，利用自监督学习任务作为强化学习的可验证奖励，提升视觉语言推理性能，并通过实验验证其在多模态模型对齐中的有效性。

Query-Conditioned Knowledge Alignment for Reliable Cross-System Medical Reasoning

基于查询的知识对齐用于可靠的跨系统医学推理

Yan Jiao, Jingran Xu, Pin-Han Ho, Limei Peng

机构 * Shenzhen Institute for Advanced Study, University of Electronic Science and Technology of China（深圳先进研究院，电子科技大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学电气与计算机工程系） ； School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University（庆北国立大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于查询的知识对齐方法QCEA，通过将实体对齐问题转化为查询条件下的对应关系问题，以提升跨系统医学推理的可靠性，主要贡献是引入了方向感知变换模块以捕捉异构知识系统中的非对称和多对多对应关系。

Beyond Localization: A Comprehensive Diagnosis of Perspective-Conditioned Spatial Reasoning in MLLMs from Omnidirectional Images

超越定位：从全景图像中对MLLMs的视角条件空间推理进行综合诊断

Yuangong Chen, Wai Keung Wong, Jiaxing Li, Ioannis Patras, Xu Zheng

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Guangzhou University（广州大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； HKUST(Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本文研究了多模态大语言模型（MLLMs）在视角变化下的空间推理能力，提出了PCSR-Bench基准测试，评估了14种代表性MLLMs在不同任务上的表现，揭示了空间推理能力的显著差距，并探讨了通过强化学习进行优化的可能性。

Comments 10pages, 4 figures

ALIGN: A Vision-Language Framework for High-Accuracy Accident Location Inference through Geo-Spatial Neural Reasoning

ALIGN：一种通过地理空间神经推理进行高精度事故位置推断的视觉-语言框架

MD Thamed Bin Zaman Chowdhury, Moazzem Hossain

机构 * Department of Civil Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学土木工程系） 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ALIGN框架，通过视觉-语言模型整合文本和图像数据，以高精度推断事故位置，显著优于传统文本解析方法，实现了亚公里级的定位精度。

SafeLens: Deliberate and Efficient Video Guardrails with Fast-and-Slow Screening

SafeLens: 一种高效且可靠的视频护栏系统，采用快速和缓慢筛查

Shahriar Kabir Nahin, Hadi Askari, Muhao Chen, Anshuman Chhabra

机构 * University of South Florida（佛罗里达州立大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出SafeLens视频护栏框架，通过快速和缓慢的推理架构实现高效的视频内容审核，同时构建高质量数据集并采用结构化Chain-of-Thought追踪来解决训练时间扩展的限制，从而在实际和AI生成视频基准测试中取得最佳性能，同时显著降低推理成本。

Semantics Disentanglement and Composition for Universal Image Coding with Efficiently LLM Reasoning and Generative Diffusion

语义解耦与组合用于具有高效LLM推理和生成扩散的通用图像编码

Jinming Liu, Yuntao Wei, Junyan Lin, Shengyang Zhao, Heming Sun, Zhibo Chen, Wenjun Zeng, Xin Jin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； 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） ； Ningbo Institute of Digital Twin（宁波数字孪生研究院） ； Eastern Institute of Technology（东部技术研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Yokohama National University（Yokohama国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出UniCodec，一种基于语义解耦和组合生成的通用图像编码框架，通过高效LLM推理和生成扩散模型实现人类和机器需求的统一压缩，无需重新训练。

LPG: Balancing Efficiency and Policy Reasoning in Latent Policy Guardrails

LPG: 在潜在策略护栏中平衡效率与政策推理

Nanxi Li, Zhengyue Zhao, Chaowei Xiao

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LPG框架，通过学习动态政策的语义潜在推理，在保持高安全准确率的同时实现低延迟的政策执行。

EgoIntrospect: An Egocentric Dataset and Benchmark for User-Centric Internal State Reasoning

EgoIntrospect: 一个用于用户中心内部状态推理的注视数据集和基准

Zeyu Wang, Chang Liu, Eduardus Tjitrahardja, Yuntao Wang, Borislav Pavlov, Fangfei Gou, Jose Manuel Davila, Dai Shi, Ran Xu, Yue Pan, Jiayi Tan, Shuting Chang, Qi Wang, Jinzhao Li, Jiacheng Hua, Yifei Huang, Jingwei Sun, Yu Zhang, Liuxin Zhang, Guocai Yao, Jia Jia, Yin Li, Qianying Wang, Yuanchun Shi, Miao Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tongji University（同济大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Lenovo Group（联想集团） ； Peking University（北京大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出EgoIntrospect数据集，用于研究用户中心内部状态推理，通过自注释揭示用户与AI助手的交互意图，评估多模态大语言模型在从注视观察中推理用户内部状态的能力。

PluRule: A Benchmark for Moderating Pluralistic Communities on Social Media

PluRule：一种用于社交媒体上多元社区调节的基准测试

Zoher Kachwala, Bao Tran Truong, Rasika Muralidharan, Haewoon Kwak, Jisun An, Filippo Menczer

机构 * Observatory on Social Media, Indiana University, USA（社交媒体观察站，印第安纳大学，美国） ； Center Synergy of Systems, TUD Dresden University of Technology, Germany（系统协同中心，德累斯顿技术大学，德国） 纠错

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

AI总结 研究探讨了AI模型在调节社交媒体上多元社区中的挑战，提出PluRule基准测试以检测13371条规则违规情况，发现即使使用最先进的视觉语言模型，也难以有效识别违规行为。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

How to Instruct Your Robot: Dense Language Annotations Power Robot Policy Learning

如何指导你的机器人：密集语言标注助力机器人策略学习

Bosung Kim, Ruiyi Wang, David Acuna, Jaehun Jung, Alexander Trevithick, Brandon Cui, Yejin Choi, Prithviraj Ammanabrolu

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； NVIDIA 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究通过密集语言标注提升机器人策略学习效率，提出DeMiAn方法，利用视觉语言模型生成多方面标注，提升策略和世界模型性能，无需新增演示数据。

When Robots Do the Chores: A Benchmark and Agent for Long-Horizon Household Task Execution

当机器人做家务：一个基准和代理用于长期家庭任务执行

Zilin Zhu, Longteng Guo, Yanghong Mei, Bowen Pang, Zongxun Zhang, Xingjian He, Ruyi Ji, Jing Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； 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.AI

AI总结 本文提出LongAct基准和HoloMind代理，用于评估长期家庭任务执行中的高层自主能力，实验显示HoloMind在减少模型规模依赖的同时提升了长期性能，但目标完成率仍较低，凸显了长期规划的挑战。

Zero-Shot Textual Explanations via Translating Decision-Critical Features

通过翻译决策关键特征实现零样本文本解释

Toshinori Yamauchi, Hiroshi Kera, Kazuhiko Kawamoto

机构 * Chiba University（千叶大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） 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TEXTER方法，通过隔离决策关键特征生成更准确的文本解释，提升模型可解释性。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings

GVGAI-LLM: Evaluating Large Language Model Agents with Infinite Games

GVGAI-LLM：通过无限游戏评估大语言模型代理

Yuchen Li, Cong Lin, Muhammad Umair Nasir, Philip Bontrager, Jialin Liu, Julian Togelius

机构 * New York University（纽约大学） ； University of the Witwatersrand（沃尔特·斯通大学） ； Meta ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

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

AI总结 GVGAI-LLM通过 arcade 式游戏测试大语言模型的推理与问题解决能力，定义了可解释的评估指标，揭示了模型在空间推理和基本规划中的局限性。