视觉大模型 / VLM

Earth-OneVision: Extending Remote Sensing Multimodal Large Language Models to More Sensor Modalities and Tasks

Earth-OneVision：将遥感多模态大语言模型扩展到更多传感器模态和任务

Miaoxin Cai, Guanqun Wang, Wei Zhang, Guangyao Zhou, Yin Zhuang, Tong Zhang, Hao Wang, He Chen, Jun Li

机构 * National Key Laboratory of Science and Technology on Space-Born Intelligent Information Processing (SBIIP), Beijing Institute of Technology（北京理工大学空间智能信息处理国家重点实验室） ； Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； Key Laboratory of Technology in Geo-Spatial Information Processing and Application System, Chinese Academy of Sciences（中国科学院地理空间信息处理与应用系统技术重点实验室） ； Advanced Research Institute of Multidisciplinary Sciences, Beijing Institute of Technology（北京理工大学前沿交叉科学研究院） ； School of Mechatronical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机电学院） ； School of Earth and Space Sciences, Peking University（北京大学地球与空间科学学院） ； School of Electronics, Peking University（北京大学电子学院） ； School of Computer Science and Hubei Key Laboratory of Intelligent Geo-Information Processing（华中科技大学计算机科学与技术学院&湖北省智能地理信息处理重点实验室） 纠错

专题命中 视觉问答 ：MLLM(summary_cn,abstract)；multimodal large language model(title)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出Earth-OneVision，一个2B参数的RS-MLLM，通过全粒度视觉语言对齐、空间语言同构序列化和渐进式跨模态适应机制，统一六种传感器模态和九类任务，在多个基准上达到或超越4B-72B模型。

Do VLMs Reason Like Engineers? A Benchmark and a Stage-wise Evaluation

视觉语言模型像工程师一样推理吗？一个基准测试与分阶段评估

Syed Wasiq, Syed Mohamad Tawseeq, Yashwant Pravinrao Bangde, Debaditya Roy

机构 * Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡哈拉格普尔分校） 纠错

专题命中 视觉问答 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出工程视觉问答基准EngVQA和8阶段自动评估框架，揭示当前视觉语言模型在工程推理中的显著局限，并验证了自动化评估与人工评分的高度一致性。

Comments 9 pages (main text), 4 figures, 2 tables; 50 pages total including appendix. The first two authors contributed equally

Revisiting Greedy Decoding for Visual Question Answering: A Calibration Perspective

重新审视视觉问答中的贪婪解码：一种校准视角

Boqi Chen, Xudong Liu, Yunke Ao, Jianing Qiu

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MBZUAI（穆桑比克人工智能研究所） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual question answering(title,abstract)

AI总结 针对视觉问答任务，从校准角度理论证明贪婪解码优于随机采样，并提出适用于推理模型的贪婪解码方法，实验验证其有效性。

One Token per Multimodal Evidence: Latent Memory for Resource-Constrained QA

每个多模态证据一个令牌：面向资源受限问答的潜在记忆

Zhi Zheng, Ziqiao Meng, Hao Luan, Wei Liu, Wee Sun Lee

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

专题命中 视觉问答 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出潜在记忆范式，将每个证据压缩为单个高维潜在令牌，通过统一训练实现高效检索与生成，在资源受限场景下以3-10倍令牌节省达到竞争性问答性能。

ChartAgent: A Multimodal Agent for Visually Grounded Reasoning in Complex Chart Question Answering

ChartAgent: 一种用于复杂图表问答中视觉基础推理的多模态智能体

Rachneet Kaur, Nishan Srishankar, Zhen Zeng, Sumitra Ganesh, Manuela Veloso

机构 * J.P. Morgan AI Research（摩根大通人工智能研究） 纠错

专题命中 视觉问答 ：visual reasoning(abstract)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出ChartAgent框架，通过迭代分解查询为视觉子任务并利用图表专用视觉工具（如绘制注释、裁剪区域）进行空间域推理，在ChartBench和ChartX上取得最先进性能，尤其对无标注图表提升显著。

Comments Accepted at ACL 2026 (Main Conference). Also presented as an oral paper at the NeurIPS 2025 Multimodal Algorithmic Reasoning Workshop (https://marworkshop.github.io/neurips25/)

Spatial-Omni: Spatial Audio Understanding Integration in Multimodal LLMs via FOA Encoding

Spatial-Omni：通过FOA编码在多模态大语言模型中实现空间音频理解

Zhiyuan Zhu, Yixuan Chen, Yiwen Shao, Wenxiang Guo, Changhao Pan, Yu Zhang, Yuxiang Wang, Wei Liu, Houhua Zhang, Chengkuan Zeng, Wenbo Cheng, Yunxi Liu, Rui Yang, Steve Yves, Liefeng Bo, Zhou Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文心） 纠错

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

AI总结 提出Spatial-Omni，通过SO-Encoder将一阶Ambisonics空间音频注入现有全模态大语言模型，以轻量方式实现空间音频理解，并在构建的SO-Bench基准上超越现有模型。

Agentic Hybrid RAG for Evidence-Grounded Muon Collider Analysis

基于证据的缪子对撞机分析的智能混合RAG

Ruobing Jiang, Dawei Fu, Cheng Jiang, Tianyi Yang, Zijian Wang, Youpeng Wu, Yong Ban, Yajun Mao, Qiang Li

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 视觉问答 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出智能混合RAG框架，结合稀疏与稠密检索及智能推理，用于缪子对撞机研究的证据检索与答案生成，构建首个基准并验证其有效性。

Comments 22 pages, 5 figures, and 6 tables