视觉大模型 / VLM

MapReason-OSM: Can Vision-Language Models Make Graph-Verifiable Mobility Decisions from Street Maps ?

MapReason-OSM：视觉语言模型能否从街道地图中做出可图验证的移动决策？

Srinivas Venkatanarayanan, Clement Pakkam Isaac

机构 * NVIDIA（英伟达） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； University of South Florida（南佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出MapReason-OSM基准，通过自渲染OpenStreetMap面板和隐藏街道图，评估VLM在路由、设施定位等任务中做出可图验证的移动决策的能力，发现模型在图形成本推理和跨缩放一致性上表现不佳。

Comments 9 pages, 7 figures. Submitted to ACM SIGSPATIAL 2026 (Industrial Track). Code and data: https://github.com/Vi-Sri/mapreason-osm

SER: Learning to Ground Video Reasoning with Semantic Evidence Rewards

SER: 用语义证据奖励学习视频推理定位

Sheng Xia, Zhengqin Lai, Tianxiang Jiang, Kanghui Tian, Shoujun Zhou, Bin Li, Yi Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：VLM(summary_cn,abstract)；grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出语义证据奖励（SER），通过将时空证据定位重构为约束验证任务，利用裁判VLM评估证据的相关性和定位质量，在V-STAR基准上提升3.0点mLGM。

HANCLIP: A Family of Hyperbolic Angular Negation Vision Language Models

HANCLIP：双曲角否定视觉语言模型系列

Hoang-Bao Le, Aiden Durrant, Thai Son Mai, Binh T. Nguyen, Liting Zhou, Cathal Gurrin

机构 * ADAPT Centre Dublin City University, Ireland（爱尔兰都柏林城市大学ADAPT中心） ； University of East Anglia Norwich, UK（英国东英吉利大学） ； Queen’s University Belfast Belfast, UK（英国贝尔法斯特女王大学） ； University of Science Vietnam National University Ho Chi Minh City, Vietnam（越南胡志明市国家大学理科大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉语言模型对否定语义脆弱的问题，提出HANCLIP系列，通过双曲空间和角度三元组目标重构嵌入空间，在20K数据上训练，增强否定敏感性同时保持预训练表示，在NegBench等基准上取得一致提升。

EgoSAT: A Comprehensive Benchmark of Egocentric Streaming Interaction Understanding

EgoSAT: 一个全面的自我中心流式交互理解基准

Yijia Lei, Jinzhao Li, Yichi Zhang, Jiacheng Hua, Yin Li, Miao Liu

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 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EgoSAT基准，统一自我中心视频的回顾、在线和前瞻推理任务，评估视觉语言模型在流式设置中的表现，发现现有模型存在前瞻/回顾困难及置信度校准问题。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://leiyj23.github.io/EgoSAT/

Neuro-Symbolic Drive: Rule-Grounded Faithful Reasoning for Driving VLAs

神经符号驱动：基于规则忠实推理的驾驶VLA

Xiangbo Gao, Xiukun Huang, Boyu Lu, Junge Zhang, Mengjie Mao, Jiachen Li, Wei Xiong, Zhengzhong Tu

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； University of California, Riverside（加利福尼亚大学河滨分校） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

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

AI总结 提出神经符号驱动框架，利用规则规划器的决策轨迹监督驾驶VLA，实现推理与运动生成的因果耦合，显著降低轨迹误差和碰撞率。

WorldOlympiad: Can Your World Model Survive a Triathlon?

WorldOlympiad：你的世界模型能经受铁人三项考验吗？

Yuke Zhao, Wangbo Zhao, Weijie Wang, Zeyu Zhang, Dakai An, Akide Liu, Yinghao Yu, Jiasheng Tang, Fan Wang, Wei Wang, Bohan Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； TRE, Alibaba Group（阿里巴巴TRE） 纠错

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

AI总结 提出WorldOlympiad基准，从物理忠实性、几何一致性和交互保真度三个维度诊断视频世界模型，揭示现有模型在物理推理、3D一致性和长程交互方面的显著不足。

Comments Project Page: https://alibaba-damo-academy.github.io/WorldOlympiad/, Code: https://github.com/alibaba-damo-academy/WorldOlympiad

SAGE: Scalable Agentic Grounded Evaluation for Crop Disease Diagnosis

SAGE: 可扩展的代理基于地面评估用于作物疾病诊断

Muhammad Arbab Arshad, Tirtho Roy, Yanben Shen, Dinakaran Elango, Shivani Chiranjeevi, Asheesh K. Singh, Baskar Ganapathysubramanian, Chinmay Hegde, Arti Singh, Soumik Sarkar

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

AI总结 本文提出SAGE框架，通过构建大规模作物疾病图像-症状数据集，结合自动管道生成基于源的症状描述，并引入自主视觉推理代理提升疾病诊断准确性。

Journal ref CVPR 2026 Workshop on Emerging Directions in Data for Multimodal Foundation Models

IV-CoT: Implicit Visual Chain-of-Thought for Structure-Aware Text-to-Image Generation

IV-CoT: 面向结构感知文本到图像生成的隐式视觉思维链

Zixuan Li, Haokun Lin, Yicheng Xiao, Zhiwei Li, Xinyang Song, Zelong Zheng, Yong He, Heng Yao, Ke Ding, Chao Yu, Chuan Yuan, Qi Li, Zhenan Sun

机构 * NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出隐式视觉思维链（IV-CoT）框架，通过结构到语义的级联分解和训练时草图监督，在不增加推理开销的情况下提升文本到图像生成的结构感知能力。

CineCap: Structured Reasoning with Spatio-Temporal Anchors for Cinematographic Video Captioning

CineCap: 基于时空锚点的结构化推理用于电影化视频描述

Xinyu Mao, Yuhui Zeng, Xiaokun Liu, Wenyu Qin, Meng Wang, Xin Tao, Pengfei Wan, Xiaohan Xing, Max Meng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技Kling团队） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

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

AI总结 提出CineCap框架，通过时空锚点结构化推理和强化学习（覆盖完整性、准确性和门控覆盖奖励）生成电影化视频描述，在CineCap Bench基准上达到新最优。

Comments 10 pages, 4 figures