视觉大模型 / VLM

GAM-Agent: Game-Theoretic and Uncertainty-Aware Collaboration for Complex Visual Reasoning

GAM-Agent：面向复杂视觉推理的博弈论与感知不确定性感知协作框架

Jusheng Zhang, Yijia Fan, Wenjun Lin, Ruiqi Chen, Haoyi Jiang, Wenhao Chai, Jian Wang, Keze Wang

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

AI总结 该研究提出GAM-Agent博弈论多智能体框架，通过基础感知智能体与关键验证智能体的非零和博弈及不确定性感知协作，在四个视觉推理基准上显著提升了中小及强规模VLM的性能，为可靠可解释多模态推理提供了新路径。

Comments Accepted at NeurIPS 2025. Code available at https://github.com/jushengzhang/Gam-Agent

Proteo-R1: Reasoning Foundation Models for De Novo Protein Design

Proteo-R1：用于从头蛋白质设计的推理基础模型

Fang Wu, Weihao Xuan, Heli Qi, Hanqun Cao, Heng-Jui Chang, Zeqi Zhou, Haokai Zhao, Ma Jian, Carl Ma, Yu-Chi Cheng, Kuan Pang, Xiangru Tang, Zehong Wang, Guanlue Li, Hanchen Wang, Kejun Ying, Pan Lu, Chiho Im, Seungju Han, Peng Xia, Tinson Xu, Yinxi Li, Deyao Zhu, Pheng-Ann Heng, Naoto Yokoya, Masashi Sugiyama, Li Erran Li, Jure Leskovec, Yejin Choi

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

AI总结 针对现有从头蛋白质设计模型缺乏推理能力的问题，本文提出 Proteo-R1 双专家架构框架，通过 MLLM 识别关键功能残基作为硬约束，结合扩散模型实现稳定可解释的蛋白质设计。

Journal ref ICML 2026

Multi-View Relational Distillation for Spatial Reasoning with Vision-Language Models

面向视觉语言模型空间推理的多视图关系蒸馏

Kiet T. Nguyen, Hanbo Shim, Jinwoo Kim, Seunghoon Hong

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 针对视觉语言模型空间推理的几何脆弱性问题，提出多视图关系蒸馏方法，在保留语言对齐的同时提升视觉空间推理性能，可泛化至3D场景理解任务。

Where To Look? : Causal Tracing of Vision Encoders in VLM

看向何处？：视觉语言模型中视觉编码器的因果追踪

Naren Kumar S, Tirth Bhatt, Mayank Singh

机构 * Indian Institute of Technology Gandhinagar（印度甘地纳格尔印度理工学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过因果追踪方法，发现视觉语言模型的高因果性视觉标记常位于目标区域外，其强大多模态性能不代表存在空间定位因果表示，还揭示了视觉感知、利用与推理视觉结构的差距，提供了研究视觉信息处理的因果框架。

Comments 10 Pages, 6 figures

Rationale-Guided Learning for Multimodal Emotion Recognition

基于理由引导学习的多模态情感识别

Sujung Oh, Jung Uk Kim, Sangmin Lee

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

AI总结 针对多模态情感识别忽略人类因果推理的问题，提出理由引导学习框架，结合双加工理论与MLLM生成的理由训练模型，在IEMOCAP和MELD基准取得最优性能，且推理无额外开销。

Comments ICASSP 2026

Journal ref S. Oh, J. U. Kim and S. Lee, "Rationale-Guided Learning for Multimodal Emotion Recognition," ICASSP 2026 - 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Barcelona, Spain, 2026, pp. 12577-12581

HSSBench: Benchmarking Humanities and Social Sciences Ability for Multimodal Large Language Models

HSSBench: 多模态大语言模型在人文学与社会科学能力评估中的基准测试

Zhaolu Kang, Junhao Gong, Jiaxu Yan, Wanke Xia, Yian Wang, Ziwen Wang, Huaxuan Ding, Zhuo Cheng, Wenhao Cao, Zhiyuan Feng, Siqi He, Shannan Yan, Junzhe Chen, Xiaomin He, Chaoya Jiang, Wei Ye, Kaidong Yu, Xuelong Li

机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 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 HSSBench是一个专门评估多模态大语言模型在人文学与社会科学任务能力的基准测试，包含多语言样本，通过协作生成数据提升跨学科推理能力。

Comments ICLR 2026 (OpenReview: https://openreview.net/forum?id=iQsKotob31)

Post-Hoc Sparse Coding of Latent Communication Between Vision-Language Model Agents

视觉-语言模型智能体间潜在通信的事后稀疏编码

Di Wu, Xiaohui Zhu

机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对视觉-语言模型智能体间的潜在通信，通过事后稀疏自编码器压缩Vision Wormhole的传输数据，在保持性能的同时大幅减少了传输字节，为通信机制优化提供了方向。

Comments 9 pages, no figures

Evidence-Grounded Trustworthy Multimodal Reasoning and Evaluation Benchmark in Complex Urban Scenes

复杂城市场景中基于证据的可信多模态推理与评估基准

Zhaoyang Wei, Bowen Jiang, Xumeng Han, Jiashu Li, Xuehui Yu, Yuling Liu, Guorong Li, Zhenjun Han, Jianbin Jiao

机构 * University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学） ； Tencent CDG（腾讯云与智慧产业事业群） ； Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） 纠错

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

AI总结 针对复杂城市场景中多模态大语言模型的推理可靠性问题，提出AD2-Bench基准与EGVOR模型，提升了不利条件下的多模态推理稳定性。

Comments Accepted by IJCV

MIRA: Medical Image Reflection for Agentic Diagnosis

MIRA：面向智能体诊断的医学图像反射

Shengzhi Wang, Jun Yang, Kai Wu, Xiaozhong Ji, Yiwen Ye, Ziyang Chen, Mingliang Xiong, Wen Fang, Mingqing Liu, Mengyuan Xu, Miaoxuan Shan, Caiyan Liu, Bin He, Qingwen Liu

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

AI总结 该研究提出医学视觉诊断框架MIRA，通过两阶段训练优化工具使用与证据验证，在9个医学视觉推理基准上较Qwen3-VL-8B backbone提升7.44分，改善工具使用判断并减少有害判断。

Order Matters: LVLMs as Judges for Temporal Reasoning in Image Sequences

顺序很重要：LVLMs作为图像序列时间推理的评判者

Martina Ianaro, Guilherme Fernandes, Maurizio Gabbrielli, Joao Magalhaes

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； NOVA School of Science and Technology（NOVA科技学院） ； NOVA Laboratory for Computer Science and Informatics（NOVA计算机科学与信息实验室） 纠错

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

AI总结 本研究发现大视觉语言模型（LVLMs）作为多模态评判者存在时间顺序判别缺陷，受首因、近因等结构性偏差影响，呼吁构建时间感知的视觉序列评估范式。

Comments 34 pages, camera-ready

VERDICT: Training-Free Step-Wise Verification of Multimodal Reasoning via Disagreement-Aware Consensus

VERDICT：基于分歧感知共识的多模态推理无训练逐步验证方法

Rohit Sinha, Kunal Tilaganji, Tanuja Ganu, Nagarajan Natarajan, Amit Sharma, Vineeth Balasubramanian

机构 * Indian Institute of Technology, Hyderabad（印度理工学院海得拉巴分校） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 视觉推理 ：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推理链易出错的问题，提出无训练的VERDICT方法，利用跨模态分歧的闭式解计算共识评分，在六个基准上提升最高达5.95%，性能接近需大量监督的特定领域评论家。

Comments European Conference on Computer Vision 2026

ReCBM: Uncertainty-Gated Relational Reasoning for Concept Bottleneck Models

ReCBM：面向概念瓶颈模型的不确定性门控关系推理框架

An Sui, Yuzhu Li, Fuping Wu, Xiahai Zhuang

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

AI总结 本文针对概念瓶颈模型（CBMs）在不可靠概念状态下鲁棒推理不足的问题，提出ReCBM框架，引入语义概念关系并以不确定性调节概念贡献，在多数据集实验中验证了其在概念异常场景下的性能与紧凑概念子集提取能力。

OpenVisTool: An Open Recipe for Synthesizing Instructive Visual Tool-Use Trajectories

OpenVisTool：用于合成具有指导性的视觉工具使用轨迹的开源方案

Changhao Xiang, Shilin Zhang, Zheng Ma, Kanzhi Cheng, Ruize Ma, Yi Feng, Jianbing Zhang, Zhi Wang, Zhen Wu, Xinyu Dai, Lewei Lu

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

AI总结 本研究提出OpenVisTool框架，构建含因果监督的视觉工具使用轨迹数据集OpenVisTool-42K，微调后模型视觉工具使用性能提升，大模型接近领先闭源系统。

LaViT: Aligning Latent Visual Thoughts for Multi-modal Reasoning

LaViT：对齐潜在视觉思维以进行多模态推理

Linquan Wu, Tianxiang Jiang, Yifei Dong, Haoyu Yang, Fengji Zhang, Shichaang Meng, Ai Xuan, Linqi Song, Jacky Keung

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Utrecht University（乌特勒支大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 LaViT通过对齐潜在视觉思维提升多模态推理能力，实现视觉感知增强和模型性能突破。

StreamFlow: Dynamic Memory Flows for Streaming Video Understanding

StreamFlow：用于流视频理解的动态内存流

Muxin Fu, Yifan Zhang, Wentao Zhang, Fangming Guo, Qian Chen, Guibin Zhang, Shuicheng Yan, Bo An

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

AI总结 StreamFlow是一种动态视觉内存框架，通过中期内存过滤冗余、长期内存整合潜变量及注意力检索，在流视频理解任务中实现最优性能，同时提升视觉依据性并降低延迟与内存。

GESTO: Human-Centric Spatio-Temporal Memory for Reasoning in Dynamic Scenes

GESTO：面向动态场景推理的以人为中心的时空记忆

Ermanno Bartoli, Buwei He, Dennis Rotondi, Sebastian Koch, Federico Tombari, Kai O. Arras, Patric Jensfelt, Yixi Cai, Iolanda Leite

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Google Research（谷歌研究院） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出GESTO时空记忆模型，结合4D场景图与人机交互、目标事件的两级结构，在基准测试中表现优异，可支撑动态人类环境下的以活动为中心的时空推理。

From Detection to Understanding: TAR and TAR-Bench for Multi-Task Traffic Anomaly Reasoning

从检测到理解：用于多任务交通异常推理的TAR与TAR-Bench

Han Zhang, Yilin Zhao, Zaid Pervaiz Bhat, Zheng Tang, Varun Praveen, Vidya N. Murali, David C. Anastasiu, Tomasz Kornuta

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出TAR与TAR-Bench数据集，用于训练评估超越异常检测的视频-语言模型，经实验验证其多任务微调可提升模型推理能力，且为2026年AI城市挑战赛第3赛道提供官方数据。