视觉大模型 / VLM

UrbanWell: Benchmarking Multimodal Large Language Models for Spatio-Temporal Urban Wellbeing Analytics

UrbanWell: 面向时空城市福祉分析的多模态大语言模型基准测试

Yanxin Xi, Xiang Su, Jie Feng, Yu Liu, Sasu Tarkoma, Pan Hui

机构 * University of Helsinki（赫尔辛基大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出UrbanWell基准，通过卫星和街景图像联合建模，系统评估多模态大语言模型在环境、空间可达性、城市形态、活力和主观感知等5类城市福祉指标上的时空推理能力，并定义时序预测和趋势分类任务。

Comments accepted by KDD Datasets and Benchmarks Track 2026

Dual-Uncertainty Guided Policy Learning for Multimodal Reasoning

双不确定性引导的多模态推理策略学习

Rui Liu, Dian Yu, Tong Zheng, Runpeng Dai, Zongxia Li, Wenhao Yu, Zhenwen Liang, Linfeng Song, Haitao Mi, Pratap Tokekar, Dong Yu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文汇） ； University of Maryland（马里兰大学） ； University of North Carolina（北卡罗来纳大学） 纠错

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

AI总结 提出DUPL方法，通过量化感知不确定性和输出不确定性来引导策略更新，在多个多模态推理基准上显著提升模型准确率，优于现有方法。

Multi-Robot Motion Planning from Vision and Language using Heat-Inspired Diffusion

基于热启发的扩散模型实现从视觉和语言的多机器人运动规划

Jebeom Chae, Junwoo Chang, Seungho Yeom, Yujin Kim, Jongeun Choi

机构 * Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（燕山大学人工智能学院） ； School of Mechanical Engineering, Yonsei University（燕山大学机械工程学院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)

AI总结 提出LHD框架，结合CLIP语义先验与碰撞避免扩散核，实现语言条件化的多机器人无碰撞轨迹规划，在成功率上优于先前方法并降低延迟。

Comments 8 pages, 6 figures, accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 6, pp. 7118-7125, June 2026

XMedFusion: A Knowledge-Guided Multimodal Perception and Reasoning Framework for Autonomous Medical Systems

XMedFusion：面向自主医疗系统的知识引导多模态感知与推理框架

Hamza Riaz, Arham Haroon, Maha Baig, Muhammad Dawood Rizwan, Muhammad Naseer Bajwa, Muhammad Moazam Fraz

机构 * National University of Sciences and Technology (NUST)（巴基斯坦国立科技大学） ； University of Oxford（牛津大学） 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XMedFusion模块化AI框架，通过视觉感知、知识图谱构建和检索引导生成等智能体协同，增强放射学报告生成的视觉基础与临床发现捕捉能力，在公共数据集上显著优于基线模型。

Comments Accepted at the 2026 International Conference on Robotics and Automation in Industry (ICRAI)

Journal ref 2026 International Conference on Robotics and Automation in Industry (ICRAI), pp. 1-6, May 2026

SGFormer++: Semantic Graph Transformer for Incremental 3D Scene Graph Generation

SGFormer++：用于增量式3D场景图生成的语义图Transformer

Mengshi Qi, Changsheng Lv, Zijian Fu, Xianlin Zhang, Huadong Ma

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出SGFormer++，通过图嵌入层和语义注入层实现全局消息传递，并引入空间引导特征适配器和级联二值预测头解决增量场景图生成中的灾难性遗忘问题，在3DSSG基准上达到最优性能。

GRACE: Step-Level Benchmark for Faithful Reasoning over Context

GRACE：基于上下文忠实推理的步骤级基准

Hoang Pham, Dong Le, Anh Tuan Luu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； VinUniversity 纠错

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出GRACE，首个带人工标注的步骤级忠实性基准，通过数据驱动错误分类法评估上下文推理中的链式思维步骤，并证明步骤级忠实信号可提升下游准确性和推理可靠性。

UniT: Unified Multimodal Chain-of-Thought Test-time Scaling

UniT：统一多模态思维链测试时扩展

Leon Liangyu Chen, Haoyu Ma, Zhipeng Fan, Ziqi Huang, Animesh Sinha, Xiaoliang Dai, Jialiang Wang, Zecheng He, Jianwei Yang, Chunyuan Li, Junzhe Sun, Chu Wang, Serena Yeung-Levy, Felix Juefei-Xu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出UniT框架，通过多轮推理、验证和细化实现统一多模态模型的测试时扩展，实验表明短推理轨迹可泛化到长链，顺序思维链比并行采样更高效。

Comments CVPR 2026

Unified Multimodal Model for Brain MRI Imputation and Understanding

统一多模态模型用于脑MRI补全与理解

Zhiyun Song, Che Liu, Tian Xia, Avinash Kori, Wenjia Bai

机构 * Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算机系） ； Department of Brain Sciences, Imperial College London（伦敦帝国理工学院脑科学系） 纠错

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

AI总结 提出UniBrain模型，通过统一训练策略联合处理脑MRI模态补全与图像理解，采用自对齐和动态隐藏状态机制，在多疾病数据集上实现高性能。

Comments Early accepted to MICCAI 2026

STRIDE: Strategic Trajectory Reasoning via Discriminative Estimation for Verifiable Reinforcement Learning

STRIDE: 通过判别估计进行策略轨迹推理以实现可验证强化学习

Qinjian Zhao, Zhihao Dou, Dinggen Zhang, Xiangyu Li, Chaoda Song, Zhongwei Wan, Xinpeng Li, Yanyan Zhang, Kaijie Chen, Qingtao Pan, Chengcheng Feng, Zhiqiang Gao, Xiaoyu Xia

机构 * Kean University（基恩大学） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Tongji University（同济大学） ； Duke Kunshan University（昆山杜克大学） ； Royal Melbourne Institute of Technology（皇家墨尔本理工大学） 纠错

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

AI总结 提出STRIDE框架，通过对比成功与失败轨迹估计n-gram策略模式的判别偏好，结合推理显著性熵识别关键策略模式，实现细粒度信用分配，提升可验证强化学习的推理性能。

DLWM: Diverse Latent World Models for Efficient Multimodal Reasoning

DLWM: 多样化潜在世界模型用于高效多模态推理

David Huang, Lianlei Shan

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出DLWM框架，结合潜在空间推理与强化学习，通过多样化潜在假设和资源感知策略提升多模态推理效率，准确率提升2-5%，内存减少24%。

Comments Preprint. 9 pages main text, 15 pages total including appendix, 2 figures

Efficient Reinforcement for Visual-Textual Thinking with Discrete Diffusion Model

基于离散扩散模型的视觉-文本思维高效强化学习

Yoonjeon Kim, Yuhta Takida, Chieh-Hsin Lai, Eunho Yang, Yuki Mitsufuji

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Sony AI（索尼AI） ； AITRICS ； Sony Group Corporation（索尼集团公司） 纠错

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

AI总结 提出用离散扩散模型替代自回归模型进行多模态强化学习，通过局部视觉编辑减少计算量，并设计分解奖励分配策略解决跨模态干扰问题。

RoTRAG: Rule of Thumb Reasoning for Conversation Harm Detection with Retrieval-Augmented Generation

RoTRAG: 基于经验法则推理的检索增强生成对话有害内容检测

Juhyeon Lee, Wonduk Seo, Junseo Koh, Seunghyun Lee, Haihua Chen, Yi Bu

机构 * Peking University（北京大学） ； Enhans ； University of North Texas（北得克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 提出RoTRAG框架，通过检索外部道德规范（RoTs）增强LLM的多轮对话有害内容检测，实现基于规范推理和分类，平均F1提升约40%，分布误差降低8.4%。

Comments Accepted by SIGIR-ICTIR 2026, Oral Presentation

Journal ref Proceedings of the 2026 International ACM SIGIR Conference on Innovative Concepts and Theories in Information Retrieval (ICTIR '26), July 25, 2026, Melbourne, VIC, Australia. ACM, New York, NY, USA, 12 pages

Cross-modal Identity Mapping: Minimizing Information Loss in Modality Conversion via Reinforcement Learning

跨模态身份映射：通过强化学习最小化模态转换中的信息损失

Haonan Jia, Shichao Dong, Xin Dong, Zenghui Sun, Jin Wang, Jinsong Lan, Xiaoyong Zhu, Bo Zheng, Kaifu Zhang

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（淘宝与天猫集团（阿里巴巴）） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出跨模态身份映射（CIM）框架，利用强化学习优化图像描述，通过检索一致性度量信息损失，无需额外标注，显著提升关系推理能力。

Comments Accepted to CVPR 2026

Mind the Gap: Diagnosing Constraint Discovery Failures in Text-in-Image Editing

注意差距：诊断图像内文本编辑中的约束发现失败

Rui Gui

专题命中 视觉推理 ：MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 通过图像内文本编辑的受控诊断，研究多模态模型在发现未明确指定的视觉依赖约束时的失败，发现模型仅能自行发现46%的约束，而明确提供时可达94%。

DeepRoot: A KG-Coordinated Multi-Agent System for Therapeutic Reasoning over Historical Medical Texts

DeepRoot: 一个基于知识图谱协调的多智能体系统，用于历史医学文本的治疗推理

Zijian Carl Ma, Sean J. Wang, Sijbren Kramer, Li Erran Li

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 提出DeepRoot多智能体系统，通过联合构建和利用验证知识图谱，将接地与推理分离并组合，从历史医学文本中恢复药物-疾病治疗关系，显著优于基线LLM和工具调用LLM。

Journal ref ICML 2026 GenBio; ACM CAIS 2026 Workshop AI Agents for Discovery in the Wild

GridVQA-X: A Framework for Evaluating Multimodal Explainability Methods

GridVQA-X: 评估多模态可解释性方法的框架

Sujay Belsare, Sudarshan Nikhil, Sushant Kumar, Ponnurangam Kumaraguru, Chirag Agarwal

机构 * IIIT Hyderabad（印度海得拉巴国际信息技术学院） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出GridVQA-X诊断框架，通过合成数据生成数学保证的解释，并训练纯推理与捷径依赖的配对模型，揭示现有可解释性方法无法区分真实跨模态推理与浅层捷径。

Comments 23 pages, 15 Figures, Accepted for poster presentation at CVPR 2026 TRUE-V Workshop

SpatialWorld: Benchmarking Interactive Spatial Reasoning of Multimodal Agents in Real-World Tasks

SpatialWorld: 在多模态智能体真实世界任务中基准测试交互式空间推理

Hongcheng Gao, Hailong Qu, Jingyi Tang, Jiahao Wang, Zihao Huang, Hengkang Qiao, Shihong Huang, Junming Yang, Yi Li, Hongyixuan Yuan, Wenjie Li, Bohan Zeng, Wenbo Li, Bo Wang, Jianhui Liu, Olive Huang, Haoyang Huang, Wentao Zhang, Guoqing Huang, Nan Duan, Yinpeng Dong

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Peking University（北京大学） ； ZenoMind AI ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Southeast University（东南大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出SpatialWorld基准，集成8种异构模拟后端，通过760个人工标注任务评估多模态智能体在视觉部分可观测环境中的交互式空间理解，发现最强模型GPT-5任务成功率仅17.4%。

DriveReward: A Comprehensive Dataset and Generative Vision-Language Reward Model for Autonomous Driving

DriveReward：面向自动驾驶的综合数据集与生成式视觉语言奖励模型

Qimao Chen, Fang Li, Yuechen Luo, Zehan Zhang, Haiyang Sun, Fangzhen Li, Bing Wang, Guang Chen, Yang Ji, Jiong Deng, Hongwei Xie, Hangjun Ye, Long Chen, Yi Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

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

AI总结 提出DriveReward数据集和专用视觉语言奖励模型，通过反事实标注和时序视觉引导，解决自动驾驶中奖励获取的泛化问题，在强化学习和轨迹选择中取得与基于规则方法相当的性能。

GroupToM-Bench: Benchmarking Group Theory of Mind and Nonlinear Social Emergence in MLLMs

GroupToM-Bench: 多模态大语言模型中群体心智理论和非线性社会涌现的基准测试

Weidong Tang, Jierui Li, Yueling Hou, Zihan Mei, Can Zhang, Xinyan Wan, Zhiyuan Liang, Pengfei Zhou, Yang You, Wangbo Zhao

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； 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 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大语言模型在群体心智理论推理上的不足，提出GroupToM-Bench基准，通过七级认知审计框架评估模型从微观BDI状态到宏观结果预测的因果链，揭示模型在处理社会结构和非线性集体动态上的缺陷。

Comments ACL 2026 (Main Conference)

CoRA: Confidence-Rationale Alignment for Reliable Chain-of-Thought Reasoning

CoRA: 面向可靠思维链推理的置信度-理由对齐

Juming Xiong, Weixin Liu, Kevin Guo, Congning Ni, Junchao Zhu, Chongyu Qu, Chao Yan, Katherine Brown, Avinash Baidya, Xiang Gao, Bradley Malin, Zhijun Yin

机构 * Vanderbilt University（范德比尔特大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德比尔特大学医学中心） ； Intuit AI Research（Intuit AI研究） 纠错

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract)

AI总结 提出GRPO强化学习框架，联合奖励答案正确性、置信度与理由支持度，减少置信度与理由对齐误差，提升推理可靠性。

When Does Latent Reasoning Help? MeRa: Metric-Space Bias for Spatial Prediction

潜在推理何时有帮助？MeRa：空间预测的度量空间偏差

Zhenyu Yu, Shuigeng Zhou

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出MeRa模块，通过在序列编码器和预测头之间引入度量空间偏差，证明潜在推理在空间预测中有效，否则会降低性能。

Understanding LLM Reasoning for Abstractive Summarization

理解大语言模型在抽象摘要中的推理能力

Haohan Yuan, Haopeng Zhang

机构 * ALOHA Lab, University of Hawaii at Manoa（夏威夷大学马诺亚分校ALOHA实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：grounding(abstract)

AI总结 本研究通过大规模比较8种推理策略和3种大型推理模型在8个数据集上的表现，发现推理并非万能，其效果依赖于策略和摘要设置，且存在质量与事实准确性之间的权衡。

Comments 27 pages,15 figures

Interpretable Audio Editing Evaluation via Chain-of-Thought Difference-Commonality Reasoning with Multimodal LLMs

基于多模态大语言模型的链式思维差异-共性推理的可解释音频编辑评估

Yuhang Jia, Xu Zhang, Yang Chen, Hui Wang, Enzhi Wang, Yong Qin

机构 * College of Computer Science, Nankai University, Tianjin, China（南开大学计算机科学学院，天津，中国） ； Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Nankai University, Tianjin, China（南开大学先进跨学科研究学院，天津，中国） 纠错

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

AI总结 提出首个基于自然语言的音频编辑自动评估框架，利用Qwen2-Audio和链式思维推理策略，实现可解释且与人类判断高度一致的评估。

HSQ-VLM: A Novel Spatially-Constrained Quadrant Segmentation VLM Model for Explainability in Diabetic Retinopathy

HSQ-VLM: 一种用于糖尿病视网膜病变可解释性的新型空间约束象限分割VLM模型

Shivum Telang

机构 * Pittsburgh, Pennsylvania（宾夕法尼亚州匹兹堡） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：VLM(title,title_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出HSQ-VLM，利用地标锚定笛卡尔交叉注意力机制和四象限拓扑潜在分割，实现眼底图像中病变的解剖精确量化与自然语言报告生成，在出血和微动脉瘤检测上达到99.6%和96.4%的灵敏度。

Training-Free Open-Vocabulary Visual Grounding for Remote Sensing Images and Videos

面向遥感图像与视频的无训练开放词汇视觉定位

Ke Li, Di Wang, Yongshan Zhu, Ting Wang, Weiping Ni, Tao Lei, Quan Wang, Xinbo Gao

机构 * School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； Interdisciplinary Institute of Artificial Intelligence, Xidian University（西安电子科技大学跨学科人工智能研究院） ； School of Artificial Intelligence, Xidian University（西安电子科技大学人工智能学院） ； Northwest Institute of Nuclear Technology（西北核技术研究所） ； School of Physics and Information Engineering, Fuzhou University（福州大学物理与信息工程学院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出无训练框架RSVG-ZeroOV，利用冻结的通用基础模型通过概览-聚焦-演化范式实现零样本开放词汇遥感视觉定位，并扩展至视频时空定位，在多个基准上超越现有零样本方法。

Thinking with Visual Grounding

视觉锚定思维

Junkai Zhang, Yihe Deng, Kai-Wei Chang, Wei Wang

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；vision-language model(abstract)；VLM(abstract_cn)；visual reasoning(abstract)

AI总结 提出视觉锚定思维方法，让视觉语言模型在推理时交替生成自然语言和视觉锚点（点或框），并通过合成数据管道和锚定感知强化学习训练，在计数和空间推理任务上显著提升性能。

Vision-Language Models as Zero-Annotation Oracles in Histopathology

视觉-语言模型作为组织病理学中的零标注预言机

Vishal Jain, Giorgio Buzzanca, Sarah Cechnicka, Maarten Naesens, Priyanka Koshy, Tri Nguyen, Jesper Kers, Candice Roufosse, Bernhard Kainz

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Leiden University Medical Center（莱顿大学医学中心） ； KU Leuven（鲁汶大学） ； University Hospitals Leuven（鲁汶大学医院） ； University Medical Center Utrecht（乌得勒支大学医学中心） ； Friedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种粗到细方法，利用通用视觉-语言模型作为零标注预言机进行前景分割，在特殊染色上优于监督基线，并通过伪标签蒸馏轻量学生模型。

Comments 11 pages, 1 figure, 6 tables. Code available at https://github.com/VishalJ99/vlm-wsi-auto-context

Conditional Multi-Event Temporal Grounding in Long-Form Video

长视频中的条件多事件时间定位

Yuanhao Zou, Arthad Kulkarni, Lucas Tonanez, Lincoln Spencer, Guangyu Sun, Tianxingjian Ding, Andong Deng, Yi Li, Shuangjun Liu, Yuan Li, Dashan Gao, Ning Bi, Taotao Jing, Shuai Zhang, Chen Chen

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； Qualcomm AI Research（高通人工智能研究院） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出CoMET-Bench基准和CoMET-Agent框架，解决长视频中基于组合时空条件定位所有事件的任务，F1@0.5提升6.1%。

GEASS: Gated Evidence-Adaptive Selective Caption Trust for Vision-Language Models

GEASS: 基于证据适应的门控选择性描述信任机制用于视觉-语言模型

Zeshang Li, Shuoyang Zhang

机构 * University of International Relations（国际关系大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(title,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出GEASS，一种无需训练的模块，通过门控、加权和证据标准来决定模型在每个查询中消耗多少描述信息，从而提升视觉-语言模型的准确性。

Comments 18 pages, 12 figures

Focus When Necessary: Adaptive Routing and Collaborative Grounding for Training-Free Visual Grounding

必要时聚焦：用于无训练视觉定位的自适应路由与协作定位

Yifan Wang, Peiming Li, Shiyu Li, Zhiyuan Hu, Xiaochen Yang, Wenming Yang, Yang Tang, Zheng Wei

机构 * East China University of Science and Technology（华东理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(title,abstract)；multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出LazyMCoT动态框架，通过自适应路由评估不确定性，对简单查询跳过处理，对困难样本利用协作定位模块进行两阶段精炼，在提升推理精度的同时降低平均推理延迟。