视觉大模型 / VLM

AVIS: Adaptive Test-Time Scaling for Vision-Language Models

AVIS: 视觉语言模型的自适应测试时缩放

Ahmadreza Jeddi, Minh Ngoc Le, Amirhossein Kazerouni, Hakki Can Karaimer, Hue Nguyen, Iqbal Mohomed, Michael Brudno, Alex Levinshtein, Konstantinos G. Derpanis, Babak Taati, Radek Grzeszczuk

机构 * AI Center-Toronto, Samsung Electronics（三星电子多伦多AI中心） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； York University（约克大学） 纠错

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

AI总结 提出AVIS，通过轻量策略联合优化视觉上下文缩放和推理缩放，利用无训练的关键多样性剪枝和自适应自一致性，在多种基准上提升精度-计算权衡。

Comments Project page: https://avis-vlm.github.io/

Reason, Then Re-reason: Cross-view Revisiting Improves Spatial Reasoning

推理，再推理：跨视角重访提升空间推理

Chaofan Ma, Zhenjie Mao, Yuhuan Yang, Fanqin Zeng, Yue Shi, Yingjie Zhou, Xiaofeng Cao, Jiangchao Yao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出ReRe框架，通过生成互补新视角视频让MLLM先推理再验证，无需训练即可显著提升空间推理性能。

Comments ICML 2026

MARIC: Multi-Agent Reasoning for Image Classification

MARIC：用于图像分类的多智能体推理

Wonduk Seo, Minhyeong Yu, Hyunjin An, Seunghyun Lee

机构 * Enhans, Seoul, South Korea（韩国首尔Enhans） ； Peking University, Beijing, China（中国北京北京大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架MARIC，通过分解图像分类为协作推理过程，利用大纲智能体、方面智能体和推理智能体进行多视角分析与综合，在四个基准数据集上显著优于基线方法。

Comments 11 pages, preprint

OpenMedReason: Scientific Reasoning Supervision for Medical Vision-Language Models

OpenMedReason: 医学视觉语言模型的科学推理监督

Negin Baghbanzadeh, Pritam Sarkar, Michael Colacci, Abeer Badawi, Adibvafa Fallahpour, Arash Afkanpour, Leonid Sigal, Ali Etemad, Elham Dolatabadi

机构 * York University（约克大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Unity Health Toronto / St. Michael’s Hospital（多伦多联合健康/圣迈克尔医院） ； University Health Network（大学健康网络） ； Arc Institute（弧研究所） ； Queen's University（女王大学） 纠错

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

AI总结 提出OpenMedReason，一个包含约45万图像-问题-答案实例的大规模开放医学推理语料库，其推理轨迹主要来自生物医学科学文章，并配套基准OpenMedReason-Bench进行细粒度评估，在监督微调和强化对齐中有效提升模型性能。

Comments 42 pages, 9 figures, 24 tables. Dataset and code: https://huggingface.co/datasets/neginb/OpenMedReason

From Prompts to Tokens: Internalizing Causal Supervision in Vision-Language Model for Multi-Image Causal Reasoning

从提示到标记：将因果监督内化到视觉-语言模型中进行多图像因果推理

Haoping Yu, Yuanxi Li, Jing Ma

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出BridgeVLM，通过从多图像输入诱导因果图并转换为因果标记，注入LLM解码器进行因果消息传递，显著提升多图像因果推理性能。

MODF-SIR: A Multi-agent Omni-modal Distilled Framework for Social Intelligence Reasoning

MODF-SIR：面向社交智能推理的多智能体全模态蒸馏框架

Shang Ma, Jisheng Dang, Wencan Zhang, Yifan Zhang, Bimei Wang, Hong Peng, Bin Hu, Qi Tian, Tat-Seng Chua

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； School of Medical Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学医学技术学院） ； Cloud and AI BU, Huawei（华为云与AI业务部） ； 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 视觉推理 ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出基于轻量级多模态大语言模型的多智能体协作框架，通过知识蒸馏增强训练与推理，结合测试时适应、长尾事件提取和链式思维提示，在多个基准上取得最优结果。

Plan-and-Verify Video Reward Reasoning with Spatio-Temporal Scene Graph Grounding

基于时空场景图基础的计划与验证视频奖励推理

Hyomin Kim, Junghye Kim, Joanie Hayoun Chung, Yoonjin Oh, Kyungjae Lee, Sungbin Lim, Sungwoong Kim

机构 * Korea University（高丽大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：grounding(title)；分类 cs.CV

AI总结 提出SG-PVR视频奖励模型，通过计划-验证推理和时空场景图，系统验证提示中的每个条件，实现细粒度语义对齐，提升文本到视频生成的组合对齐。

Metadata-Aware Multi-Prompt Reasoning for Zero-Shot Accident Understanding

元数据感知的多提示推理用于零样本事故理解

Tarandeep Singh, Soumyanetra Pal, Soham Biswas, Nishanth Chandran

机构 * Netradyne 纠错

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

AI总结 提出三阶段流水线，通过视觉-语言相似性、元数据驱动的多提示推理和开放词汇检测，实现零样本事故视频的时序定位、语义分类和空间定位，显著提升性能。

Comments Accepted at the AUTOPILOT Workshop, CVPR 2026 (non-archival). Workshop Paper ID 15

SVoT: State-aware Visualization-of-Thought for Spatial Reasoning via Reinforcement Learning

SVoT: 基于强化学习的空间推理状态感知思维可视化

Chao Lei, Yanbei Jiang, Markus Hiller, Zhijian Zhou, Xunye Tian, Krista A. Ehinger, Nir Lipovetzky

机构 * School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统学院） 纠错

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

AI总结 提出SVoT框架，通过强化学习生成可验证的中间状态和可视化，结合文本与视觉推理链，提升多模态大模型在多跳空间推理中的可靠性。

MentisOculi: Revealing the Limits of Reasoning with Mental Imagery

MentisOculi: 揭示心智图像推理的局限性

Jana Zeller, Thaddäus Wiedemer, Fanfei Li, Thomas Klein, Prasanna Mayilvahanan, Matthias Bethge, Felix Wichmann, Ryan Cotterell, Wieland Brendel

机构 * Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息研究所） 纠错

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

AI总结 提出MentisOculi基准，通过多步推理问题测试前沿模型利用视觉表示辅助推理的能力，发现视觉策略普遍无法提升性能，且统一多模态模型存在生成错误累积和无法利用真实可视化的问题。

Comments 9 pages, 8 figures, Accepted at ICML 2026

P3D-Bench: Benchmarking MLLMs for Parametric 3D Generation and Structural Reasoning

P3D-Bench：用于参数化3D生成与结构推理的多模态大语言模型基准

Yikang Yang, Zhanpeng Hu, Youtian Lin, Mengqi Zhou, Jingxi Xu, Feihu Zhang, Jiaheng Liu, Yao Yao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Envision 纠错

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

AI总结 提出P3D-Bench基准，通过参数化3D程序评估多模态大语言模型在几何精度、语义对齐和装配一致性上的表现，涵盖文本到3D、图像到3D和装配3D三类任务。

Comments Project page: https://spatiaos.github.io/projects/P3D-Bench

From Correspondence to Actions: Human-Like Multi-Image Spatial Reasoning in Multi-modal Large Language Models

从对应到动作：多模态大语言模型中类人多图像空间推理

Masanari Oi, Koki Maeda, Ryuto Koike, Daisuke Oba, Nakamasa Inoue, Naoaki Okazaki

机构 * University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 提出HATCH框架，通过补丁级空间对齐和动作-答案推理两个目标，提升多模态大模型在多图像空间推理中的性能，在三个基准上超越同规模基线。

Comments ICML 2026

A Survey of Reasoning and Agentic Systems in Time Series with Large Language Models

时间序列中基于大语言模型的推理与智能体系统综述

Ching Chang, Yidan Shi, Defu Cao, Wei Yang, Jeehyun Hwang, Haixin Wang, Jiacheng Pang, Wei Wang, Yan Liu, Wen-Chih Peng, Tien-Fu Chen

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） 纠错

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

AI总结 本文定义时间序列推理问题，按推理拓扑分为直接、线性链和分支结构三类，结合传统分析、解释、因果推断和生成等目标，综述方法、系统、数据集和评估实践，并指导拓扑选择与部署权衡。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

RoboGPT-R1: Enhancing Robot Task Planning with Reinforcement Learning

RoboGPT-R1: 通过强化学习增强机器人任务规划

Jinrui Liu, Bingyan Nie, Boyu Li, Yaran Chen, Yuze Wang, Shunsen He, Haoran Li

机构 * Institute of Automation, CASIA（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学技术大学人工智能学院） ； Huawei Cloud Technology Co., Ltd（华为云技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出RoboGPT-R1两阶段微调框架，先监督学习获取基础知识，再通过强化学习提升视觉空间理解和推理能力，在EmbodiedBench上超越GPT-4o-mini 21.33%。

Journal ref Proceedings of the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026), pp. 2827-2837, IFAAMAS, 2026