视觉大模型 / VLM

MineExplorer: Evaluating Open-World Exploration of MLLM Agents in Minecraft

MineExplorer: 评估MLLM智能体在Minecraft中的开放世界探索能力

Tianjie Ju, Yueqing Sun, Zheng Wu, Wei Zhang, Yaqi Huo, Xi Su, Qi Gu, Xunliang Cai, Gongshen Liu, Zhuosheng Zhang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Meituan（美团） 纠错

专题命中 视觉推理 ：MLLM(title,title_cn)；multimodal large language model(abstract)

AI总结 提出MineExplorer基准，通过多智能体合成工作流构建隐式多跳任务，评估多模态大语言模型在Minecraft中的开放世界探索能力，发现长轨迹协调仍是挑战。

Comments Working in progress

ClinHallu: A Benchmark for Diagnosing Stage-Wise Hallucinations in Medical MLLM Reasoning

ClinHallu: 用于诊断医学多模态大语言模型推理中阶段式幻觉的基准

Sicheng Yang, Hangjie Yuan, Wenjun Zhang, Jinwang Wang, Yichen Qian, Weihua Chen, Fan Wang, Lei Zhu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出ClinHallu基准，包含7031个实例，每个实例带有结构化推理轨迹（视觉识别、知识回忆、推理整合），通过阶段替换干预和轨迹监督微调，实现细粒度幻觉诊断与缓解。

Comments Code and datasets: https://github.com/alibaba-damo-academy/ClinHallu

COGNITION: From Evaluation to Defense against Multimodal LLM CAPTCHA Solvers

认知：从评估到对抗多模态大语言模型CAPTCHA求解器

Junyu Wang, Changjia Zhu, Yuanbo Zhou, Lingyao Li, Xu He, Mingkui Wei, Junjie Xiong

机构 * Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学） ； University of South Florida（佛罗里达州立大学） ； Visa Inc.（Visa公司） ； George Mason University（乔治·马歇尔大学） 纠错

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

AI总结 本文研究多模态大语言模型如何削弱视觉CAPTCHA的安全性，评估7种主流MLLM在18种CAPTCHA任务中的表现，揭示其解决能力及防御策略。

Comments Accepted by USENIX Sec'26

PRISM: Perception Reasoning Interleaved for Sequential Decision Making

PRISM: 感知与推理交错用于序列决策

Mohamed Salim Aissi, Clemence Grislain, Clement Romac, Laure Soulier, Mohamed Chetouani, Olivier Sigaud, Nicolas Thome

机构 * Institut National de la Recherche Scientifique (INRS)（国家科学研究院） 纠错

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

AI总结 提出PRISM框架，通过动态问答流水线紧密耦合视觉语言模型（VLM）和语言模型（LLM），实现任务驱动的感知，在ALFWorld和R2R基准上显著超越现有图像模型。

Self-Evolving Visual Questioner

自演化视觉提问器

Yijun Liang, Hengguang Zhou, Ming Li, Lichen Li, Cho-Jui Hsieh, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Peking University（北京大学） ； Arena ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出自演化框架，让视觉语言模型作为提问器和过滤器，无需外部监督即可生成更难、更信息丰富、更视觉中心的问题，并保持探索多样性以避免训练崩溃，显著提升自主提问质量和难度边界。

Comments 21 pages, including references and appendix. Project Page is available at https://joliang17.github.io/SelfEvolvingVQG/

Digital Twin Driven Textile Classification and Foreign Object Recognition in Automated Sorting Systems

数字孪生驱动的自动化分拣系统中的纺织品分类与异物识别

Serkan Ergun, Tobias Mitterer, Hubert Zangl

机构 * Institute of Smart Systems Technologies（智能系统技术研究所） ； University of Klagenfurt（克雷格弗特大学） ； AAU SAL USE Laboratory（AAU SAL USE实验室） ； Silicon Austria Labs（硅 Austria 实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种数字孪生驱动的机器人分拣系统，结合抓取预测、多模态感知和视觉语言模型，实现纺织品分类与异物检测，Qwen模型准确率达87.9%。

Comments 10 pages,single column, 5 figures, preprint for Photomet Edumet 2026 (Klagenfurt, Austria)

MET-Bench: Multimodal Entity Tracking for Evaluating the Limitations of Vision-Language and Reasoning Models

MET-Bench：用于评估视觉语言与推理模型局限性的多模态实体追踪

Vanya Cohen, Raymond Mooney

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出MET-Bench多模态实体追踪基准，发现视觉语言模型在图像实体追踪上显著弱于文本，主要源于视觉推理缺陷，强化学习可提升模态内性能但跨模态迁移不足。

Comments ICML 2026

CausalMotion: Structured Physical Reasoning as Keyframe and Trajectory Guidance for Training-Free Video Generation

CausalMotion: 基于关键帧与轨迹引导的结构化物理推理实现免训练视频生成

Sihan Zhuang, Xinyuan Chen, Tianfan Xue, Yaohui Wang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出CausalMotion框架，利用视觉语言模型将文本提示分解为因果一致的关键帧和物体运动轨迹，作为软约束引导预训练视频扩散模型，无需额外训练即可提升物理合理性和时间连贯性。

Comments Project Page: https://zhuangsh0713.github.io/CausalMotion/

CORA: Analyzing and bridging thinking-answer gap in Multimodal RLVR via Consistency-Oriented Reasoning Alignment

CORA: 通过一致性导向的推理对齐分析与弥合多模态RLVR中的思考-答案差距

Jiayue Cao, Zhicong Lu, Xuehan Sun, Wei Jia, Hongling Zheng, Changyuan Tian, Zichuan Lin, Wenqian Lv, Nayu Liu

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 本文分析多模态RLVR中思考与答案的语义不一致问题，提出CORA方法，通过轻量级一致性奖励模型引入语义一致性，并采用混合奖励优势分裂稳定优化，提升推理忠实度。

Comments Submitted to EMNLP 2026

From Training to Generalization: Improving Moral Reasoning Through Pragmatic Inference

道德推理习得的语用推理：通过元语用链接实现泛化

Guangliang Liu, Xi Chen, Bocheng Chen, Han Zi, Xitong Zhang, Kristen Johnson

机构 * Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Mississippi（密苏里大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Qualcomm（高通公司） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract)

AI总结 针对大语言模型在道德推理中泛化能力不足的问题，提出基于元语用链接和道德基础理论的语用推理方法，使模型获取道德推理目标与社会变量间的元语用链接，在三个任务上验证了其适应性和泛化性。