视觉大模型 / VLM

From Bounding Boxes to Visual Reasoning: An On-Policy Data Annotation Tool for Vision-Language Models

从边界框到视觉推理：一种用于视觉语言模型的在线策略数据标注工具

Like Zhang, Runliang Niu, Shiqi Wang, Xiyu Hu, Qianli Xing, Pan Wang, Qingzu He, Qi Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； College of Computer Science, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院） ； OPPO 纠错

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

AI总结 提出ScreenAnnotator，通过统一标注原子模式、在线策略循环与贝叶斯验证器，解决现有工具表达力不足、标注-训练脱节和数据复用性差的问题，实现高效多任务数据生成。

Comments 14 pages, 7 figures

ReSiReg: Towards Spatially Consistent Semantics in Language-Conditioned Robotic Tasks

ReSiReg：面向语言条件机器人任务的空间一致语义

Simon Schwaiger, David Seyser, Alessandro Scherl, Wilfried Wöber, Gerald Steinbauer-Wagner

机构 * Graz University of Technology, Institute of Software Engineering and Artificial Intelligence（格拉茨技术大学，软件工程与人工智能研究所） ； University of Applied Sciences Technikum Wien, Department of Industrial Engineering（维也纳应用科技大学，工业工程系） ； University of Alicante, Department of Computer Technology（阿利坎特大学，计算机技术系） ； University of Natural Resources and Life Sciences, Institute for Integrative Nature Conservation Research（自然资源与生命科学大学，整合自然保护研究 institute） 纠错

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

AI总结 提出ReSiReg方法，通过重构空间一致的VLM中间特征，改善密集语言接地检索，在OVSS和3D映射中提升空间一致性，并发布紧凑的25M参数VLM模型。

ERQA-Plus: A Diagnostic Benchmark for Reasoning in Embodied AI

ERQA-Plus：具身AI推理的诊断基准

Hong Yang, Basura Fernando

机构 * Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 提出ERQA-Plus基准，包含1766个基于机器人中心图像的问答实例，覆盖感知、动作、社交、导航和常识推理，用于诊断具身AI的推理能力。

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OneCanvas: 3D Scene Understanding via Panoramic Reprojection

OneCanvas: 通过全景重投影实现3D场景理解

Bartłomiej Baranowski, Dave Zhenyu Chen, Matthias Nießner

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 提出OneCanvas方法，将多视图补丁特征聚合到全景画布上，利用深度和相机位姿进行重投影，无需复杂几何编码器或大量训练，在SQA3D等基准上达到最先进精度。

Comments Project page: https://baranowskibrt.github.io/onecanvas/

Reasoning as Intersection: Consensus-Frame Alignment for Visual Focus in Video-MLLMs

推理即交集：视频多模态大语言模型中视觉焦点的一致性帧对齐

Chengwen Liu, Zhe Huang, Jisheng Dang, Hong Peng, 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） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； 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.CV

AI总结 提出无时间标注的过程级奖励框架CF-GRPO，通过视频内在线索构建一致性帧先验，并利用一致性帧奖励优化模型帧使用与先验的对齐，提升视频推理性能。

Evolution & Foundation: AI Shares Creative Control

进化与基础模型：AI共享创意控制

Dylan Banarse, Stephen Todd, William Latham, Frederic Fol Leymarie

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(abstract)

AI总结 提出一种结合遗传算法与多模态AI基础模型的框架，实现自动化设计3D有机形态，将艺术家角色从直接选择转变为系统设计，加速创意探索。

Using Large Language Models to Analyze Engagement in Computational Thinking via Computational Physics Essays

使用大型语言模型通过计算物理论文分析计算思维中的参与度

Sean Savage, Amir Bralin, Paul Hur, N. Sanjay Rebello

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

AI总结 本研究利用多模态大型语言模型自动评估100篇学生计算物理论文中的计算思维参与度，在明确子任务上达到84%的准确率，但主观整体质量评估准确率仅71%。

Comments 13 pages, 3 figures, 3 tables. Submitted to Physical Review Physics Education Research