视觉大模型 / VLM

Hijacking Robots with a Piece of Paper: A Systematic Study of Physical Prompt Injection in VLM-Controlled Robots

用一张纸劫持机器人：对VLM控制机器人的物理提示注入的系统研究

S. M . Bhagya P. Samarakoon, M. A. Viraj J. Muthugala, W. K. R. Sachinthana, Mohan Rajesh Elara

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

AI总结 该研究针对VLM控制的分拣机器人，系统分析了四类物理提示注入攻击的成功率，发现其存在显著脆弱性，且三种简单防御措施可大幅降低风险。

Unified Agent: Managing Interactions across Devices

统一智能体：管理跨设备交互

Xinshuang Liu, Runfa Blark Li, Shaoxiu Wei, Xin Lin, Truong Nguyen

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 本文针对现有智能体跨设备交互场景的不足，提出带紧凑状态设计的统一智能体，构建对应基准数据集，其性能显著优于多种现有设计，且在不同MLLM设置下表现鲁棒。

OPD-V: Visual On-Policy Self-Distillation with Modality Balance

OPD-V：结合模态平衡的视觉在线策略自蒸馏

Aniri, Jinhe Bi, Peng Liao, Zengjie Jin, Volker Tresp, Fei Shen, Yunpu Ma, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对多模态大语言模型的模态不平衡问题，提出视觉在线策略自蒸馏范式OPD-V，通过正、负教师模型实现模态平衡，在多基准与骨干上提升推理性能并降低训练成本。

Comments Corrected the uploaded manuscript. Project Page:https://github.com/aniri15/OPD-V

EffectLearner: World-Aware Object-Effect Reasoning for Real-World Video Object Removal

EffectLearner：面向真实世界视频物体移除的世界感知物体-效应推理

Feier Wu, Wanke Xia, Xu He, Zilang Zhou, Si Chen, Dongxia Liu, Liyang Chen, Qimeng Wu, Zhengbo Zhang, Wenming Yang, Zhiyong Wu

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

AI总结 该研究提出EffectLearner框架，结合VLM物体-效应推理器与DiT视频擦除器，构建专属数据集EffectWorld并采用渐进式训练，在视频物体移除任务上实现更优性能。

Comments Project: https://morleyolsen.github.io/EffectLearner/

PhysScene: A Scene Graph Dataset for Scientific Visual Reasoning in Physics Experiments

PhysScene：用于物理实验科学视觉推理的场景图数据集

Minghao Zou, Qingtian Zeng, Shangkun Liu, Yanda Meng, Guanghui Yue, Baoquan Zhao, Abdulmotaleb El Saddik, Wei Zhou

机构 * Cardiff University（卡迪夫大学） ； Shandong University of Science and Technology（山东科技大学） ； University of Exeter（埃克塞特大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Ottawa（渥太华大学） 纠错

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

AI总结 提出首个面向物理实验的场景图数据集PhysScene，通过高密度关系约束和结构化实验设置，推动科学视觉推理中超越空间共现的逻辑依赖关系建模。

CP-MoE: Consistency-Preserving Mixture-of-Experts for Continual Learning

CP-MoE：一致性保留的混合专家用于持续学习

Yang Liu, Toan Nguyen, Flora D. Salim

机构 * School of Computer Science and Engineering University of New South Wales（计算机科学与工程学院 新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CP-MoE，一种基于瞬时专家的持续学习框架，通过一致性保留的路由偏置和瞬时专家引导的正则化机制，减少参数干扰和遗忘，同时保留跨任务知识转移。

Comments Accepted at CoLLAs 2026

Distill What the Student Can See: Fisher-Projected On-Policy Distillation for Vision-Language Models

提炼学生可见内容：面向视觉语言模型的Fisher投影在线策略蒸馏

Leyan Xue, Feng Xiong, Mingjun Ma, Changqing Zhang

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

AI总结 针对视觉语言模型在线策略蒸馏中教师修正与学生能力不匹配的问题，提出FP-OPD方法，在8B到2B的蒸馏中使7个多模态基准平均得分分别提升2.77和1.60个点。

A Survey of Deep Learning for Geometry Problem Solving

深度学习在几何问题求解中的应用综述

Jianzhe Ma, Wenxuan Wang, Qin Jin

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了深度学习在几何问题求解中的应用，涵盖相关任务、方法、评估指标及未来方向，旨在提供实践参考以推动该领域发展。

Comments ACL 2026 Main Conference

Innocent Panels, Hateful Stories: Evaluating and Detecting Hateful Intent in Multi-Turn Visual Story Generation

无辜的面板，仇恨的故事：评估与检测多轮视觉故事生成中的仇恨意图

Ye Leng, Junjie Chu, Yiting Qu, Mingjie Li, Yun Shen, Yang Zhang

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA亥姆霍兹信息安全中心） ； Hewlett Packard Enterprise（惠普企业） 纠错

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

AI总结 本研究针对多轮视觉故事生成的组级仇恨意图问题，构建了专用评估数据集，发现现有审核系统存在漏检，提出互补防御方法，强调安全需适配视觉叙事的发展。

Comments 16 pages, 5 figures, 10 tables

Learning from Failures: Retrieval-Centric CoT via Hard Negatives for Unified Multimodal Retrieval

从失败中学习：基于难负例的以检索为中心的思维链用于统一多模态检索

Zelong Sun, Jun Wang, Kaicheng Yang, Tiancheng Gu, Ziyong Feng, Zhiwu Lu

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

AI总结 该研究提出UniME-R1框架，通过基于难负例的以检索为中心的思维链（RC-CoT）学习从检索失败中优化，在多模态检索基准上提升了性能。

Comments 26 pages,10 figures,14 Tables

OmniMech: All-in-one Multimodal Mechanical Benchmark for 3D Reconstruction

OmniMech：面向3D重建的全合一多模态机械基准

Taiting Lu, Runze Liu, Ziwei Dong, Sisong Bei, Jingying Zeng, Mingjia Wang, Zhenghao Li, Kaiyuan Lin, Yi-Shan Wu, Yangshoudu Zheng, Hongxing Pan, Kai Zhang, Guoliang Shi, Ling Ma, Yifan Yang, Jiaying Lu, Qi He, Sung-Liang Chen, Yi-Chao Chen, Yincheng Jin, Mahanth Gowda

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

AI总结 研究人员提出OmniMech——首个百万级多模态机械基准，针对工业制造数据的可执行CAD生成任务，含四类任务，实验发现现有模型在相关任务中存在不足，将发布资源支持后续研究。

C$^3$PO: Evaluating Cross-Modal Composition and Counterfactual Performance in Omnimodal Models

C³PO：评估全模态模型中的跨模态组合与反事实性能

Swapnanil Mukherjee, Agyeya Negi, Tanuja Ganu, Ponnurangam Kumaraguru

机构 * Microsoft Research India（微软研究院印度分院） ； IIIT Hyderabad（印度国际信息技术研究院（海得拉巴）） 纠错

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

AI总结 本研究推出C³PO基准数据集，评估全模态模型的跨模态组合与反事实性能，发现模型存在模态主导问题，需改进架构以支持持续跨模态注意力。

OneEmo: A Unified Multimodal Reasoning Model for Emotion Perception, Understanding, and Interaction

OneEmo：用于情感感知、理解与交互的统一多模态推理模型

Jiahao Huang, Zheng Lian, Jingyi Zhang, Zhide Chen, Xiaojiang Peng, Shaonan Wang

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

AI总结 针对现有情感智能多模态模型忽略任务协同的问题，研究人员提出统一多模态情感模型OneEmo，构建EmoWorld-130K数据集并采用Emo-Chord强化学习策略，其性能优于同规模基线模型，参数远少于商业模型且结果具竞争力。