视觉大模型 / VLM

DGSeg: Dynamic Gating of Semantic-Spatial Guided Predictions for Reasoning Segmentation

DGSeg：用于推理分割的语义-空间引导预测的动态门控

Ruizhe Zeng, Siyu Cao, Lu Zhang, Zhiyong Liu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Nanjing Artificial Intelligence Research of IA（中国科学院自动化所南京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 研究推理分割问题，提出DGSeg框架，借助MLLM生成语义和空间线索，经动态门控模块自适应融合预测，抑制噪声或冲突区域，在多基准测试中表现出色。

Comments Accepted to ECCV2026

SpatialThinker: Reinforcing Scene Graph-Grounded Spatial Reasoning via Dense Rewards

空间思考者：通过密集奖励强化场景图基础的空间推理

Hunar Batra, Haoqin Tu, Hardy Chen, Yuanze Lin, Cihang Xie, Ronald Clark

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型空间推理难题，提出SpatialThinker，通过在线强化学习统一场景图生成与视觉推理，构建心理场景图并借助密集奖励推理，贡献包括基于SGG推理、高质量训练数据集及密集奖励设计。

Comments Preprint. Accepted at NeurIPS 2025 Workshops on SPACE in Vision, Language, and Embodied AI (SpaVLE) as Oral, Embodied World Models for Decision Making (EWM), Aligning Reinforcement Learning Experimentalists and Theorists (ARLET), and Scaling Environments for Agents (SEA)

BVS: Bayesian Visual Search with Multimodal Large Language Model for Fine-grained Perception

BVS：用于细粒度感知的基于多模态大语言模型的贝叶斯视觉搜索

Geng Li, Yuxin Peng

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

AI总结 针对多模态大语言模型在超高分辨率图像细粒度感知的难题，提出BVS框架，将感知设为连续空间尺度流形上的全局优化问题，通过先验引导与后验校正提升性能。

Comments Accepted by ICML 2026. Project page with code: https://github.com/PKU-ICST-MIPL/BVS_ICML2026

Evaluation of Medical Vision Language Models HuluMed and MedGemma, and general purpose chatbots Gemma 3, ChatGPT Plus, and Claude Pro on real previously unseen wound images

医学视觉语言模型 HuluMed 和 MedGemma 以及通用聊天机器人 Gemma 3、ChatGPT Plus 和 Claude Pro 在真实未见伤口图像上的评估

Yunzhe Xue, Mohammed Saim Ahmed Quadri, Neal Panse, Justin W. Ady, Usman Roshan

机构 * Department of Computer Science, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院计算机科学系） ； Vascular and Endovascular Surgery, Robert Wood Johnson Hospital（罗伯特·伍德·约翰逊医院血管外科） ； Department of Data Science, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院数据科学系） 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 本研究评估了六种视觉语言模型在慢性伤口分析任务上的表现，发现通用模型 ChatGPT 和 Claude 显著优于医学专用模型，表明广泛的多模态推理能力比领域知识更重要。

Responsibility Distribution Estimation in Ego-View Accident Videos with Multimodal Large Language Models

基于多模态大语言模型的第一视角事故视频中的责任分配估计

Ryosei Tamura, Andrew Shin

机构 * Keio University（庆应大学） 纠错

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

AI总结 研究第一视角事故视频中责任分配估计新任务，构建大语言模型辅助的责任标注管道并在多输入设置下微调模型，实验证明多模态大语言模型能有效执行该任务。

Towards Spatial Trace with Reasoning in Vision-Language Models for Robotics

面向机器人视觉-语言模型的具有推理能力的空间轨迹

Enshen Zhou, Yibo Li, Jingkun An, Jiayuan Zhang, Shanyu Rong, Mengzhen Liu, Yi Han, Yuheng Ji, Huajie Tan, Jiawei He, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Cheng Chi, Lu Sheng, Shanghang Zhang

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

AI总结 本文提出RoboTracer，一种3D感知的视觉语言模型，通过空间编码器和回归监督解码器提升空间推理能力，并结合强化学习训练实现多步度量推理，最终在复杂场景中实现高效空间轨迹生成。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://zhoues.github.io/RoboTracer

MatPhaseBench: A Semantics-Guided Benchmark for Materials Phase Diagrams Understanding

MatPhaseBench：用于材料相图理解的语义引导基准测试

Hanwen Wang, Sihan Liang, Zhiwei Liu, Yangang Wang, Wei Yan, Yuqin Liu, Zongguo Wang

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Institute of Metal Research, Chinese Academy of Sciences（中国科学院金属研究所） ； China University of Geosciences（中国地质大学） 纠错

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

AI总结 介绍用于材料相图理解的MatPhaseBench基准测试，从文献选图与文字构建，有复杂科学图像理解、图文全面对齐、高质量人工监督文本采集三个关键特性，实验显示当前VLM距专家理解有差距。

SpecEyes: Accelerating Agentic Multimodal LLMs via Speculative Perception and Planning

SpecEyes: 通过推测感知和规划加速代理多模态大语言模型

Haoyu Huang, Jinfa Huang, Zhongwei Wan, Xiawu Zheng, Rongrong Ji, Jiebo Luo

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

AI总结 SpecEyes通过推测规划框架减少代理多模态大语言模型的序列开销，提升并发性能，实验显示在保持准确性的同时实现1.1-3.35倍的加速。

Comments ECCV 2026, Code: https://github.com/MAC-AutoML/SpecEyes

Rational Inverse Reasoning: Few-Shot Imitation by Inferring Intent through Planning

理性逆推理：通过规划推断意图进行少样本模仿

Ben Zandonati, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 研究人类能从少量示范学习新操作任务，而现代机器人模仿学习需大量示范且适应性差的差距。提出理性逆推理，将少样本模仿视为对潜在解释程序的推理，通过视觉语言模型和分层规划器迭代优化候选集，在少样本设置中表现优于基线。

HCSU: A Dataset and Benchmark for Fine-Grained Historical Calligraphy Style Understanding

HCSU：用于细粒度历史书法风格理解的数据集和基准测试

Yinsheng Yao, Yan Liu, Chen Ye

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） ； The Key Laboratory of Embedded System and Service Computing, Ministry of Education（教育部嵌入式系统与服务计算重点实验室） 纠错

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

AI总结 针对大视觉语言模型在书法风格细粒度理解的挑战，引入HCSU数据集，含多朝代书法家字符图像，解耦模态混合问题，提供分层审美描述及评估协议，揭示当前架构局限以推动视觉推理发展。

Comments Accepted at ECCV 2026. 17 pages, 5 figures, 5 tables

VideoSearcher: Empowering Video Deep Research with Multi-Tool Agentic Reasoning via Reinforcement Learning

VideoSearcher：通过强化学习利用多工具智能推理助力视频深度研究

Zhenkun Gao, Yicheng Bao, Jinlong Peng, Xueheng Li, Theo Huang, Bangwei Liu, Kunquan Li, Zhenye Gan, Tao Hu, Chengjun Xie, Mingqian Yang, Xuanhua He, Zhizhong Zhang, Xin Tan, Chengjie Wang, Yuan Xie

机构 * Stephengzk 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 针对视频理解局限，提出VideoSearcher框架，统一多任务于单推理轨迹，用强化学习算法BiSPO优化推理轨迹，构建新基准，实验表明其在多基准中显著优于开源基线。

Comments Technical report. Project page: https://stephen-gzk.github.io/VideoSearcher-website/ ; Code: https://github.com/Stephen-gzk/VideoSearcher ; Model & Data on HuggingFace

WorldRoamBench: An Open-World Benchmark for Long-Horizon Stability of Interactive World Models

WorldRoamBench：交互式世界模型长时稳定性的开放世界基准

Ting-Bing Xu, Jiacheng Sui, Zhe Gao, Kewei Shi, Wenjin Yang, Zhicheng Liu, Zhaoxu Sun, Mingchao Sun, Hongyu Pan, Fan Jiang, Mu Xu, Qi Fan, Yang Gao, Yong Li, Baoquan Chen

机构 * AMAP CV Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团AMAP CV实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出WorldRoamBench基准，从动作、视觉、物理和记忆四维度评估交互式世界模型的长时稳定性，包含600+测试用例，揭示现有模型在所有维度均不理想。

PreSIST: Vision-Language-Informed Object Persistence Prediction in Open-World Scenes

PreSIST：开放世界场景中视觉-语言信息的对象持久性预测

Amanda Adkins, Tarunvidyut Ravisankar, Joydeep Biswas

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； National Science Foundation（美国国家科学基金会） ； ARO（美国陆军研究办公室） ； Amazon（亚马逊公司） ； JP Morgan（摩根大通公司） 纠错

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

AI总结 研究长期部署机器人对环境变化的推理，提出PreSIST方法，通过对象属性和场景上下文估计实例级持久性先验，结合概率持久性过滤器预测对象未来姿态，有两种变体，实验表明优于基线。

Comments 8 pages, 6 figures, 3 tables

Bridging Interleaved Multi-Modal Reasoning as a Unified Decision Process

将交错多模态推理作为统一决策过程进行衔接

Zican Hu, Xuyang Hu, Yiming Liu, Zuwei Long, Wei Liu, Yunzhuo Hao, Jiawei Gu, Linjie Li, Yu Cheng, Zhenhong Sun, Weibo Gu, Xing Sun, Zhi Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 研究统一多模态模型中强化学习优化多轮生成的问题，提出BRAID框架，将文本-图像-文本推理视为统一马尔可夫决策过程，通过单一强化学习目标联合优化文本和视觉生成，实验表明该框架性能优于基线。

Comments 22 pages, 8 figures

ProLaViT: Learning Progressive Latent Visual Thoughts in Structured Latent Space

ProLaViT：在结构化潜在空间中学习渐进式潜在视觉思维

Peiming Li, Yifan Wang, Xiaotian Zhang, Zhiyuan Hu, Shiyu Li, Zheng Wei, Yang Tang

机构 * Basic Algorithm Center, PCG, Tencent（腾讯PCG基础算法中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在复杂视觉推理任务中的不足，ProLaViT框架利用内生自蒸馏机制等，设计两种推理范式及损失函数，使其能在潜在空间进行结构化视觉推导，实验证明效果优于基线。

Comments Accepted by ECCV 2026

K9-Bench: Evaluating Multimodal LLMs on Canine-Centric Videos

K9-Bench：在以犬类为中心的视频上评估多模态大语言模型

Khush Attarde, Yusuf Ali, Megha Thukral, Divye Bhutani, Thomas Ploetz, Zsolt Kira

机构 * Ogmen Robotics Inc.（Ogmen机器人公司） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 介绍K9-Bench基准，通过约5000个问答对测试多模态大语言模型对犬类动作和互动理解。提出数据生成管道创建数据集，发现前沿模型在犬类任务上零样本性能有限，还提供通用数据集构建管道。

Homer: Understanding Long-form Videos with Hierarchical Memory and Agentic Reasoning

荷马：通过分层记忆和智能推理理解长视频

Yixin Ji, Fanghua Ye, Juntao Li, Bo Zhao, Zexuan Qiu, Zhaopeng Tu, Liefeng Bo, Min Zhang

机构 * Soochow University（苏州大学） ； Tencent Hunyuan Multimodal Department（腾讯混元多模态部） 纠错

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

AI总结 研究长视频理解问题，提出荷马分层在线记忆探索与推理框架，其记忆反映视频多尺度结构，智能推理器按人类方式探索记忆，通过多轮检索组合答案，性能优于此前最佳方法。

Comments under review

DELTAVID: Enhancing Fine-Grained Spatiotemporal Perception with Cross-Video Differences

DELTAVID：利用跨视频差异增强细粒度时空感知

Yankai Yang, Yancheng Long, Bin Wen, Fan Yang, Tingting Gao, Han Li, Shuo Yang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

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

AI总结 研究针对视频多模态大语言模型缺乏精确局部时空感知问题，提出DELTAVID框架，将跨视频找差异转化为可训练感知信号，还引入相关数据集，提升了跨视频差异理解性能并能迁移到通用视频理解基准。

Beyond Isolated Objects: Relationship-aware Open Vocabulary Scene Understanding via 3D Scene Graph Analysis

超越孤立对象：基于3D场景图分析的关系感知开放词汇场景理解

Xianhao Chen, Jiarui Hu, Yuanbo Yang, Xiyu Zhang, Tengyue Wang, Hujun Bao, Guofeng Zhang, Zhaopeng Cui

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 针对现有开放词汇3D理解方法忽略对象关系的问题，提出RelGraphOV框架，通过3D场景图与自适应门控双流式图注意力网络，提升场景理解性能与泛化性。

Comments Project Page: https://cxavireh.github.io/relgraphov-projectpage

TimeThink: Reasoning with Time for Video LLMs

TimeThink：用于视频语言模型的时间推理

Handong Li, Longteng Guo, Zikang Liu, Dongze Hao, Yepeng Tang, Zijia Zhao, Jie Jiang, Zhiwei Jin, Chen Chen, Haonan Lu, Jing Liu

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； OPPO AI Center, OPPO Inc.（OPPO公司OPPO人工智能中心） 纠错

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

AI总结 研究视频推理中模型发现时间证据的问题，提出TimeThink框架，将时间线索步骤作为优化原语，引入奖励和优化目标，构建数据集，实验表明该框架提升了时间定位和推理性能。

Comments 14 pages

Do Vision-Language-Action Models Mean What They Say? On the Role of Faithfulness in Embodied Reasoning

视觉语言动作模型所言即所指？论忠实性在具身推理中的作用

Matthew Foutter, Matteo Cercola, Lena Wild, Yunshan Wang, Michelle Li, Daniele Gammelli, Marco Pavone

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； Italian Institute of Artificial Intelligence (AI4I)（意大利人工智能研究所） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言动作模型中具身思维链是否真实反映决策过程。区分功能推理与忠实推理，指出当前对齐策略不足，通过人类评估揭示差距，用学习的评论家操作具身忠实性的行为替代物，强化学习后训练策略提升了忠实性。

ACE: Agentic Control for Embodied Manipulation via Zero-shot Workflow Reasoning

ACE：通过零样本工作流推理实现具身操纵的智能体控制

Iok Tong Lei, QianZhi Li, Ying Jie Yap, Yujie Zhang, Rui Zhong, Haichao Gui, Xiaolong Liu, Zhidong Deng

机构 * Department of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学系） ； National College for Excellent Engineers, Beihang University（北京航空航天大学卓越工程师学院） ； Wuxi Dexteroushands Robotic Technology Co.（无锡灵犀机器人技术有限公司） 纠错

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

AI总结 研究开放式桌面操作，提出ACE零样本工作流推理框架，结合智能体工作流推理与视觉基础接口、可重复使用的拾取和放置原语等技能，经掩码介导视觉动作接口连接语义推理与物理控制，能在线适应多种情况，在复杂任务中表现出色。

Comments Preprint

IDEAL-Bench: Indoor Dataset and Evaluation suite for Analyzing 3D Layout reasoning

IDEAL-Bench：用于分析3D布局推理的室内数据集和评估套件

Yuening Cai, Junwei Zhou, Youran Qu, Yu-Wing Tai

机构 * Department of Computer Science Dartmouth College（达特茅斯学院计算机科学系） 纠错

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

AI总结 介绍IDEAL-Bench评估套件，让视觉语言模型预测室内场景结构化3D布局，基于IDEAL-Scenes数据集，评估15个模型发现任务待解、模型存在不对称性及排名差异，为下一代模型空间智能评估铺路。

Comments 36 pages. Project page: https://ideal3d.github.io/

SafeGuard: A Multi-Agent Perception-Reasoning Framework for Social-Risk AI-Generated Video Detection

SafeGuard：用于社会风险AI生成视频检测的多智能体感知-推理框架

Wenlin Wu, Sheng Zhou, Peipei Song, Wenhao Wang, Junbin Xiao, Xun Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学） ； Vast Intelligence Lab（旷视智能实验室） 纠错

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

AI总结 针对AI生成视频检测挑战，提出SafeGuard多智能体框架，通过感知求解器与验证器协作，引入SafeVid基准，实验证明其泛化性佳，提升检测准确率。

Comments Accepted to ECCV 2026, The code and dataset are publicly available at https://github.com/williamw99/SafeGuard

Latent Visual Cache for Video Reasoning

用于视频推理的潜在视觉缓存

Yongheng Zhang, Zhipeng Xu, Hao Wu, Yinghui Li, Di Yin, Xing Sun, Philip S. Yu

机构 * Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 研究视频推理中视觉锚定衰减问题，提出潜在视频缓存Latent-VC插入解码器，通过监督对比缓存对齐等训练，在多视频基准测试中表现优于基线，能保留视觉证据提升推理。

VKnowU: Evaluating Visual Knowledge Understanding in Multimodal LLMs

VKnowU：评估多模态语言模型中的视觉知识理解

Tianxiang Jiang, Sheng Xia, Yicheng Xu, Linquan Wu, Xiangyu Zeng, Limin Wang, Yu Qiao, Yi Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态大语言模型视觉知识理解能力，提出VKnowU基准测试。评估28个模型，发现与人类表现有差距。引入新数据集和VideoKnow+基线模型，采用结构化范式和强化学习，提升模型表现。

Comments Accepted by ECCV 2026. https://github.com/OpenGVLab/VKnowU

VLMEvalKit: An Open-Source Toolkit for Evaluating Large Multi-Modality Models

VLMEvalKit：用于评估大型多模态模型的开源工具包

Haodong Duan, Xinyu Fang, Junming Yang, Xiangyu Zhao, Zerun Ma, Yuxuan Qiao, Mo Li, Tianhao Liang, Lin Zhu, Amit Agarwal, Xiaozhe Li, Shengyuan Ding, Jiazi Bu, Ziyu Liu, Zhangyang Qi, Yifei Li, Yuhang Zang, Zhe Chen, Lin Chen, Yuan Liu, Yubo Ma, Hailong Sun, Yifan Zhang, Shiyin Lu, Tack Hwa Wong, Weiyun Wang, Peiheng Zhou, Chaoyou Fu, Junbo Cui, Jixuan Chen, Enxin Song, Song Mao, Junming Lin, Xilin Wei, Jinsong Li, Zeyi Sun, Zhaowei Wang, Zicheng Zhang, Xiaoyi Dong, Junjun He, Pan Zhang, Jiaqi Wang, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * VLMEvalKit Team（VLMEvalKit团队） ； Community Contributors（社区贡献者） 纠错

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

AI总结 VLMEvalKit是基于PyTorch的开源工具包，为评估多模态模型提供框架。实现450+模型配置，支持330+基准测试，有单一接口，自动处理多项任务，还扩展到多领域，基于其结果有OpenVLM Leaderboard。

Comments Updated on 2026.07.05