视觉大模型 / VLM

SAGP: Semantic Affordance-Guided Grasp Planning via Coarse-Zone VLM Reasoning

SAGP：基于粗区域VLM推理的语义 affordance 引导抓取规划

Muhayy Ud Din, Irfan Hussain

机构 * Khalifa University（哈利法大学） ； KU Center for Autonomous Robotic Systems (KUCARS)（KU自主机器人系统中心（KUCARS）） 纠错

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

AI总结 SAGP是一种无训练的抓取规划框架，通过粗区域抽象层结合VLM推理与几何规划，在保持纯几何抓取高成功率的同时，提升了抓取的功能适用性，尤其适用于非对称带把手物体。

Comments Accepted in ICAME2026

Outcome-Guided Distillation: A Teacher-Student Framework to Advance VLM Reasoning in Autonomous Driving

结果引导蒸馏：一种提升自动驾驶中视觉语言模型推理能力的师生框架

Zeyu Dong, Yimin Zhu, Yu Wu, Yu Sun

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； Sunrise Technology Inc.（晨昇科技公司） 纠错

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

AI总结 本研究提出结果引导蒸馏的师生框架，将VLM的显式推理与几何轨迹生成结合，在Waymo基准上使自动驾驶性能提升约24%，优于经典推理基线。

Self-Boosting Vision-Language Models with Noisy Student On-Policy Self-Distillation

基于有噪学生策略性自蒸馏的自增强视觉语言模型

Shuai Wang, Daoan Zhang, Zhe Tang, Hao Cheng, Jiaheng Wei

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

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

AI总结 研究针对视觉语言模型无外部监督难以改进的问题，提出NOPD自蒸馏方法，利用干净与损坏输入预测差异产生自监督信号，在多视觉推理任务中有效，能提升多个模型在多个基准测试中的表现。

TokenSwap: Benchmarking and Reducing the Modality Gap in Multimodal LLMs

TokenSwap：多模态大语言模型中模态差距的基准测试与缩减

Andong Hua, Colton Bishop, Igor Mordatch, Arian Hosseini, Jindong Gu, Aleksandra Faust, Rebecca Roelofs, Yao Qin

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本文提出TokenSwap方法构建基准TokenSwap-Bench，发现42个多模态大语言模型普遍存在模态差距，推理模型差距更小，训练中引入TokenSwap可有效缓解该差距。

TraceViT: Grounded Trace Supervision for Visual Abstract Reasoning

TraceViT：用于视觉抽象推理的基于轨迹的监督

Binnan Liu, Yechi Ma, Tian Xie, Wei Hua

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

AI总结 针对视觉抽象推理任务，提出基于语义单调变换链监督的循环视觉推理器TraceViT，在ARC-AGI-1、ARC-AGI-2上取得对应准确率，证实轨迹监督需与约束配对才有效。

Demystifying Video Reasoning

揭秘视频推理

Ruisi Wang, Zhongang Cai, Fanyi Pu, Junxiang Xu, Wanqi Yin, Maijunxian Wang, Ran Ji, Chenyang Gu, Bo Li, Ziqi Huang, Hokin Deng, Dahua Lin, Ziwei Liu, Lei Yang

机构 * SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文通过实验揭示视频扩散模型中的推理主要发生在去噪步骤中，提出链式步骤（CoS）机制，并发现工作记忆、自我修正和感知先行等涌现行为，最后提出一种无需训练的集成策略来提升推理能力。

Comments Homepage: https://www.wruisi.com/demystifying_video_reasoning

Copy Less, Ground More: Overcoming Repetitive Copying in Long-Context Reasoning via Evidence-Aware Reinforcement Learning

少复制，多扎根：通过证据感知强化学习克服长上下文推理中的重复复制

Lizhe Fang, Weizhou Shen, Tianyi Tang, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 研究长上下文推理中语言模型的重复复制问题，提出GEAR奖励塑造方法，通过区分关键证据和干扰上下文来增强奖励信号，经实验验证该方法能提升模型性能，减少重复复制，凸显准确扎根证据对长上下文推理的重要性。

A Formalism-Aware Reward Loop for Handwritten UML-to-PlantUML Generation

面向手写UML到PlantUML生成的形式化感知奖励循环

Mersedeh Sadeghi, Simon Scholz, Adrian Psoch-Bajraktari

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

AI总结 本研究提出形式化感知奖励循环，通过微调视觉-语言模型结合Group Relative Policy Optimisation生成PlantUML，提升了转换质量，为建模评估提供了新方向。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the ACM/IEEE 29th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (MODELS 2026). This is the accepted author manuscript