视觉大模型 / VLM

Do vision-language models search like humans? Reasoning tokens as a reaction-time analog in classic visual-search paradigms

视觉-语言模型的搜索方式与人类相似吗？经典视觉搜索范式中推理标记作为反应时间类似物

Farahnaz Wick

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究视觉-语言模型（VLM）在经典视觉搜索任务中是否表现出类似人类的行为模式，通过推理标记数量作为搜索努力度的指标，发现模型复现了部分人类特征但也存在关键差异。

SPARC: Separating Perception And Reasoning Circuits for Test-time Scaling of VLMs

SPARC: 分离感知与推理回路以实现VLM的测试时扩展

Niccolo Avogaro, Nayanika Debnath, Li Mi, Thomas Frick, Junling Wang, Zexue He, Hang Hua, Konrad Schindler, Mattia Rigotti

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； IBM Research（IBM研究院） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出SPARC框架，通过显式分离视觉感知与推理，实现测试时动态扩展和不对称计算分配，在视觉推理任务中优于基线方法。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

AMVICC: A Novel Benchmark for Cross-Modal Failure Mode Profiling for VLMs and IGMs

AMVICC: 一种用于VLM和IGM跨模态故障模式分析的新型基准

Aahana Basappa, Pranay Goel, Anusri Karra, Anish Karra, Asa Gilmore, Kevin Zhu

机构 * Centennial High School, Frisco, Texas, USA（Centennial High School, Texas, USA） ； Lebanon Trail High School, Frisco, Texas, USA（Lebanon Trail High School, Texas, USA） ； West Windsor-Plainsboro High School, Princeton Junction, New Jersey, USA（West Windsor-Plainsboro High School, New Jersey, USA） ； Algoverse AI Research, Palo Alto, California, USA（Algoververse AI Research, California, USA） 纠错

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

AI总结 提出AMVICC基准，通过图像到文本和文本到图像任务系统比较多模态大模型和图像生成模型的视觉推理失败模式，发现故障模式在模型和模态间共享，但存在特定于模型和模态的失败。

Comments 14 pages, 4 figures, 8 tables. Presented at the 39th Conference on Neural Information Processing Systems Workshop: VLM4RWD. Presented at the 43th International Conference on Machine Learning Workshops: ICML 2026 CTB, ICML 2026 FAGEN, ICML 2026 EMM-QA. Authors Aahana Basappa and Pranay Goel contributed equally. Code: https://github.com/AahanaB24/AMVICC, Data: https://doi.org/10.5281/zenodo.17646068

Same Evidence, Different Answer: Auditing Order Sensitivity in Multimodal Large Language Models

相同证据，不同答案：多模态大语言模型中的顺序敏感性审计

Akshay Paruchuri, Sanmi Koyejo, Ehsan Adeli

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出Facet-Probe审计框架，评估18个多模态大语言模型在五种顺序扰动下的答案翻转率，发现所有模型均非顺序不变，最佳模型仍有13.4%翻转率，提示仅靠提示级缓解难以实现通用顺序鲁棒性。

Comments 22 pages, 4 figures, 5 tables

V-Zero: Answer-Label-Free On-Policy Distillation with Contrastive Evidence Gating for Fine-Grained Visual Reasoning

V-Zero: 无答案标签的在线策略蒸馏与对比证据门控用于细粒度视觉推理

Haoxiang Sun, Zhihang Yi, Langxuan Deng, Yuhao Zhou, Peiqi Jia, Jian Zhao, Li Yuan, Jiancheng Lv, Tao Wang

机构 * SCU（四川大学） 纠错

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

AI总结 提出V-Zero框架，通过对比证据门控评估学生采样轨迹，无需答案标签即可实现细粒度视觉推理的在线策略蒸馏，训练速度比监督微调快5倍以上。

TriViewBench: Controlled Complexity Scaling for Multi-View Structural Reasoning in MLLMs

TriViewBench: 多视图结构推理中受控复杂度缩放

Yu-Yang Chen, Lan-Zhe Guo

机构 * School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(abstract)；visual question answering(abstract)；multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract_cn)

AI总结 提出TriViewBench基准，通过合成3D场景控制物体数量和遮挡，评估18个多模态大模型在多视图推理中的能力层次和性能退化，发现跨视图空间表示是瓶颈。

Comments 26 pages, 8 figures

Physics Question Scene Graph: Fine-grained Evaluation of Physical Plausibility in Text-to-Video Generation

物理问题场景图：文本到视频生成中物理合理性的细粒度评估

Atin Pothiraj, Jaemin Cho, Yue Zhang, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； AI2（艾伦人工智能研究所） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； 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 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出物理问题场景图（PQSG），一种基于层次化问题的评估流程，通过图结构问题检查视频在对象、动作和物理规律上的忠实度，实现细粒度评估。

Comments ECCV 2026. Code and data: https://github.com/atinpothiraj/pqsg

Geo-Strat-RL: Learning Geological Event Reasoning from Verifiable Tasks

Geo-Strat-RL：从可验证任务中学习地质事件推理

Lukas Mosser

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

AI总结 提出Geo-Strat-RL合成环境，通过可验证奖励的强化学习（RLVR）训练视觉语言模型进行地质事件重建，并证明从地层图学到的推理可迁移至合成地震数据。

Comments 21 pages, 8 figures

MemDreamer: Decoupling Perception and Reasoning for Long Video Understanding via Hierarchical Graph Memory and Agentic Retrieval Mechanism

MemDreamer: 通过分层图记忆和智能体检索机制解耦感知与推理以实现长视频理解

Cong Chen, Guo Gan, Kaixiang Ji, ZhaoYang Zhang, Zhen Yang, Guangming Yao, Hao Chen, Jingdong Chen, Yi Yuan, Chunhua Shen

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Central South University（中南大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学(广州)） 纠错

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

AI总结 提出MemDreamer框架，通过分层图记忆和智能体检索机制解耦感知与推理，将长视频理解转化为智能体探索过程，在四个基准上达到SOTA，推理上下文窗口仅占全量2%且准确率提升12.5点。

Falcon: Functional Assembly and Language for Compositional Reasoning in X-ray

Falcon: X射线中组合推理的功能组装与语言

Yonathan Michael, Mohamad Alansari, Natnael Takele, Andreas Henschel, Naoufel Werghi

机构 * Khalifa University（哈利法大学） 纠错

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

AI总结 针对X射线安检中威胁来自分散组件功能兼容性的问题，提出Falcon框架，通过结构化安全状态表示实现组合威胁推理，并构建Falcon-X基准验证其有效性。

Comments Accepted at ECCV2026; Project Page: https://yonathan-kiflom.github.io/FALCON/page/

Kuramoto Oscillatory Phase Encoding: Neuro-inspired Synchronization for Improved Learning Efficiency

Kuramoto振荡相位编码：神经启发同步机制提升学习效率

Mingqing Xiao, Yansen Wang, Dongqi Han, Caihua Shan, Dongsheng Li

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 提出Kuramoto振荡相位编码（KoPE），为视觉Transformer引入神经启发同步机制，通过增强结构学习提升训练、参数和数据效率，并在语义分割、少样本推理等任务中取得优势。

Comments ICML 2026

SyncLoop: A Multimodal Dual-Loop Framework for Self-Improving Mathematical Reasoning

SyncLoop: 一种用于自我改进数学推理的多模态双循环框架

Xiuwei Chen, Wentao Hu, Hanhui Li, Yongxin Wang Jun Zhou, Zisheng Chen, Meng Cao, Yihan Zeng, Kui Zhang, Yu-Jie Yuan, Jianhua Han, Hang Xu, Xiaodan Liang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； MBZUAI ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Yinwang Intelligent Technology Co. Ltd（依文智科有限公司） 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SyncLoop多模态双循环框架，通过跨模态数据演化循环和数据-模型演化循环联合进化训练数据和模型能力，解决数据复杂度不匹配和演化分离问题，在数学推理基准上持续提升性能。

Comments ECCV2026

Position: Reasoning After Perception Means Reasoning Without Vision

立场：感知之后推理意味着无视觉推理

Hongcheng Gao, Zihao Huang, Jingyi Tang, Lin Xu, Xinhao Li, Haoyang Li, Yue Liu, Minhua Lin, Xinlong Yang, Taihang Hu, Ge Wu, Balong Bi, Hongyu Chen, Olive Huang, Wentao Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Nanjing University（南京大学） ； Nankai University（南开大学） 纠错

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

AI总结 本文质疑多模态研究中语言推理能弥补视觉缺陷的假设，提出“感知-推理”范式导致视觉推理退化为文本空间推理，并通过图灵眼测试验证文本推理无法修复感知失败，主张转向感知内的推理。