视觉大模型 / VLM

A Progressive Training Strategy for Vision-Language Models to Counteract Spatio-Temporal Hallucinations in Embodied Reasoning

一种用于对抗具身推理中时空幻觉的渐进训练策略

Xiaoda Yang, Shuai Yang, Can Wang, Jingyang Xue, Menglan Tang, Checheng Yu, Xunzhe Zhou, Sashuai Zhou, Tao Jin, Lixin Yang, Xiangyu Yue, Zhou Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Qingdao University（青岛大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of YYY（YYY大学） ； Institute of WWW（WWW研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种渐进训练框架，通过构建CoT数据集和弱标签数据提升视觉语言模型的时空推理能力，有效缩小了正反向性能差距。

Do Vision Language Models Need to Process Image Tokens?

视觉语言模型是否需要处理图像标记？

Sambit Ghosh, R. Venkatesh Babu, Chirag Agarwal

机构 * IBM ； Indian Institute of Science（印度科学研究所） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了视觉语言模型中图像标记的功能，发现视觉表示快速收敛至有限复杂度，而文本表示持续重构。视觉表示在不同层间可互换，任务依赖性影响视觉处理的必要性。

Comments Accepted (Oral) at TRUE-V Workshop CVPR 2026

AgriChain Visually Grounded Expert Verified Reasoning for Interpretable Agricultural Vision Language Models

AgriChain：基于视觉的专家验证推理用于可解释的农业视觉语言模型

Hazza Mahmood, Yongqiang Yu, Rao Anwer

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

AI总结 本文提出AgriChain数据集，通过专家验证的推理链提升农业视觉语言模型的准确性和可解释性，实验表明其在植物病害诊断中优于多个基线模型。

Comments 9 pages

Journal ref LREC 2026

Multimodal Large Language Models for Multi-Subject In-Context Image Generation

多模态大语言模型用于多主体上下文图像生成

Yucheng Zhou, Dubing Chen, Huan Zheng, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学，科技学院，计算机与信息科学系，智慧城市物联网国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出MUSIC模型，通过视觉链式思维机制和空间布局规划方法，解决多主体上下文图像生成中的主体缺失和语义漂移问题，并在多主体场景中取得显著优势。

Comments ACL 2026

Which Way Does Time Flow? A Psychophysics-Grounded Evaluation for Vision-Language Models

时间如何流逝？基于心理物理学的评估用于视觉-语言模型

Shiho Matta, Lis Kanashiro Pereira, Peitao Han, Fei Cheng, Shigeru Kitazawa

机构 * Kyoto University（京都大学） ； Center for Information and Neural Networks（信息与神经网络中心） ； National Institute of Information and Communications Technology（国立信息通信技术研究所） ； The University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 本文通过心理物理学验证的基准测试评估了视觉-语言模型对时间方向的理解能力，发现大多数模型表现接近随机，且在物理不可逆过程和因果手动动作上远低于人类水平。

Comments 12 pages

Not All Tokens See Equally: Perception-Grounded Policy Optimization for Large Vision-Language Models

并非所有token都同等重要：基于感知的策略优化方法用于大型视觉-语言模型

Zekai Ye, Qiming Li, Xiaocheng Feng, Ruihan Chen, Ziming Li, Haoyu Ren, Kun Chen, Dandan Tu, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出基于感知的策略优化方法PGPO，通过动态调整token级别的优势，提升多模态推理的鲁棒性与稳定性，实验显示在多个基准上提升18.7%。

"I See What You Did There": Can Large Vision-Language Models Understand Multimodal Puns?

我看出你在那儿：大型视觉-语言模型能否理解多模态双关语？

Naen Xu, Jiayi Sheng, Changjiang Li, Chunyi Zhou, Yuyuan Li, Tianyu Du, Jun Wang, Zhihui Fu, Jinbao Li, Shouling Ji

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Palo Alto Networks ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Ningbo Global Innovation Center, Zhejiang University（浙江大学宁波全球创新中心） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） ； Qilu University of Technology（齐鲁工业大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了大型视觉-语言模型理解多模态双关语的能力，提出多模态双关语生成流程和MultiPun数据集，通过评估发现模型在区分真实双关语与干扰项上表现不足，并提出提示级和模型级策略提升理解性能。

Comments ACL 2026 Main

ArchMap: Arch-Flattening and Knowledge-Guided Vision Language Model for Tooth Counting and Structured Dental Understanding

ArchMap：用于牙齿计数和结构牙科理解的拱形扁平化和知识引导的视觉语言模型

Bohan Zhang, Yiyi Miao, Taoyu Wu, Tong Chen, Ji Jiang, Zhuoxiao Li, Zhe Tang, Limin Yu, Jionglong Su

机构 * Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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ArchMap，一种无需训练的知识引导框架，通过几何归一化和本体引导的多模态推理，提升3D口腔扫描的结构化分析能力，实现牙齿计数、解剖分区、牙列阶段分类及临床状况识别。

Journal ref In Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Big Data (BigData), pp. 7529-7538, 2025

Automated Wildfire Damage Assessment from Multi view Ground level Imagery Via Vision Language Models

基于多视角地面影像的自动化火灾损害评估：通过视觉语言模型

Miguel Esparza, Archit Gupta, Kai Yin, Yiming Xiao, Ali Mostafavi

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Texas A&M University（德州农工大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出利用预训练多模态大语言模型进行火灾损害评估，通过对比实验验证多视角分析的有效性，展示了零样本方法在快速准确评估中的应用。

All Roads Lead to Rome: Incentivizing Divergent Thinking in Vision-Language Models

所有道路通向罗马：激励视觉-语言模型的发散性思维

Xinyu Tian, Shu Zou, Zhaoyuan Yang, Mengqi He, Peter Tu, Jing Zhang

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； GE Research（通用电气研究院） 纠错

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

AI总结 本文研究了强化学习在视觉-语言模型中激发发散性思维的机制，提出MUPO方法以解决GRPO的多样性崩溃问题，提升模型的多样性和可扩展性。

Comments Accepted to CVPR2026

Towards Automatic Soccer Commentary Generation with Knowledge-Enhanced Visual Reasoning

面向知识增强视觉推理的自动足球解说生成

Zeyu Jin, Xiaoyu Qin, Songtao Zhou, Kaifeng Yun, Jia Jia

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； BNRist, Tsinghua University（清华大学北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出GameSight模型，通过视觉推理与知识增强生成更准确的足球解说，提升解说质量与上下文相关性。

Comments Accepted by ICME 2026

Seeing the Evidence, Missing the Answer: Tool-Guided Vision-Language Models on Visual Illusions

看到证据，却错失答案：基于工具引导的视觉语言模型在视觉错觉中的应用

Xuesong Wang, Harry Wang

机构 * Wayne State University（韦恩州立大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种工具引导的推理框架，通过通用图像处理工具和提示系统，解决视觉语言模型在处理视觉错觉时的系统性偏差问题，并展示其在不同结构错觉变体上的跨结构泛化能力。

Comments CVPR 2026 DataCV Workshop, code: https://github.com/Davidxswang/cvpr_2026_datacv_submission

Bridging Visual Representation and Reinforcement Learning from Verifiable Rewards in Large Vision-Language Models

弥合可验证奖励下的视觉表征与强化学习在大视觉-语言模型中的应用

Yuhang Han, Yuyang Wu, Zhengbo Jiao, Yiyu Wang, Xuyang Liu, Shaobo Wang, Hanlin Xu, Xuming Hu, Linfeng Zhang

机构 * EPIC Lab, SJTU（上海交通大学EPIC实验室） ； Huawei（华为） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本文提出KAWHI机制，通过整合结构化视觉信息提升大视觉-语言模型的多模态推理性能，改进现有统一奖励优化方法。

Comments Homepage: \url{https://kawhiiiileo.github.io/KAWHI_PAGE/}

ShotBench: Expert-Level Cinematic Understanding in Vision-Language Models

ShotBench：视觉语言模型中的专家级电影叙事理解

Hongbo Liu, Jingwen He, Yi Jin, Dian Zheng, Yuhao Dong, Fan Zhang, Ziqi Huang, Yinan He, Yangguang Li, Weichao Chen, Yu Qiao, Wanli Ouyang, Shengjie Zhao, Ziwei Liu

机构 * Tongji University（同济大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab） 纠错

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

AI总结 本文提出ShotBench基准测试，用于评估视觉语言模型对电影叙事语言的理解能力，通过专家标注的3500多对问答数据揭示现有模型在细粒度视觉线索和复杂空间推理上的不足，并开发ShotVL模型在该基准上取得新突破。

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (NeurIPS 2025)

Sparse Visual Thought Circuits in Vision-Language Models

视觉语言模型中的稀疏视觉思维电路

Yunpeng Zhou

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

AI总结 研究探讨了稀疏自编码器特征在推理中的模块化假设，发现干预任务选择性特征集能小幅提升推理准确率，但联合干预则导致预测漂移和精度下降，揭示了SAE特征组合的边界。

SPR-128K: A New Benchmark for Spatial Plausibility Reasoning with Multimodal Large Language Models

SPR-128K：一种多模态大语言模型空间合理性推理的新基准

Zhiyuan Hu, Zheng Sun, Yi Wei, Long Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Health Information Technology Limited（阿里巴巴健康信息技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出SPR-128K数据集及DPA-GRPO方法，解决图像筛选中多模态大语言模型空间推理能力不足的问题，实验表明小型模型在该任务上优于主流模型。

RVLM: Recursive Vision-Language Models with Adaptive Depth

具有自适应深度的递归视觉-语言模型

Nicanor Mayumu, Zeenath Khan, Melodena Stephens, Patrick Mukala, Farhad Oroumchian

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Wollongong in Dubai（迪拜沃林戈大学） ； Dubai Knowledge Park（迪拜知识园区） ； Mohammed Bin Rashid School of Government（穆罕默德·本·拉希德政府学院） 纠错

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

AI总结 本文提出RVLM，通过迭代生成-执行循环和自适应迭代深度控制器，解决医学AI系统在可解释性和推理深度上的限制，实验证明其在脑部MRI和胸部X光中的有效性。

MARCUS: An agentic, multimodal vision-language model for cardiac diagnosis and management

MARCUS：一种用于心脏诊断和管理的代理式多模态视觉-语言模型

Jack W O'Sullivan, Mohammad Asadi, Lennart Elbe, Akshay Chaudhari, Tahoura Nedaee, Francois Haddad, Michael Salerno, Li Fe-Fei, Ehsan Adeli, Rima Arnaout, Euan A Ashley

机构 * Division of Cardiology, Department of Medicine, Stanford University（斯坦福大学心脏病学系） ； Department of Biomedical Data Science, Stanford University（斯坦福大学生物医学数据科学系） ； Department of Medicine, Radiology, and Pediatrics, UCSF（旧金山大学医学系、放射学与儿科学系） ； Bakar Institute, UCSF（Bakar研究所，旧金山大学） ； UCSF–UC Berkeley Joint Program in Computational Precision Health（旧金山大学-伯克利计算精准健康联合计划） ； Department of Radiology, Stanford University（斯坦福大学放射学系） ； Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, Stanford University（斯坦福大学精神病学与行为科学系） ； Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Department of Electrical Engineering, Stanford University（斯坦福大学电气工程系） ； Department of Biology, Stanford University（斯坦福大学生物学系） 纠错

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

AI总结 MARCUS通过多模态视觉-语言模型实现心电图、超声和心脏磁共振成像的端到端解读，其多代理架构在心脏诊断中表现出优于前沿模型的准确率和自由文本质量。

Visual Distraction Undermines Moral Reasoning in Vision-Language Models

视觉干扰削弱了视觉语言模型中的道德推理

Xinyi Yang, Chenheng Xu, Weijun Hong, Ce Mo, Qian Wang, Fang Fang, Yixin Zhu

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Psychological and Cognitive Sciences, Peking University（北京大学心理与认知科学学院） ； Yuanpei College, Peking University（北京大学元培学院） ； Department of Psychology, Sun Yat-sen University（中山大学心理学系） ； State Key Lab of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Behavior and Mental Health, Peking University（北京大学行为与心理健康北京市重点实验室） 纠错

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

AI总结 研究揭示视觉输入会改变视觉语言模型的道德决策，超越文本安全机制，提出多模态基准MDS以分析视觉与上下文变量对道德决策的影响。

CAMD: Coverage-Aware Multimodal Decoding for Efficient Reasoning of Multimodal Large Language Models

CAMD：面向多模态大语言模型高效推理的覆盖感知多模态解码

Huijie Guo, Jingyao Wang, Lingyu Si, Jiahuan Zhou, Changwen Zheng, Wenwen Qiang

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

AI总结 本文提出CAMD，通过动态分配计算资源提升多模态大语言模型的推理效率与可靠性，解决解码方法在易例和难例间的计算不匹配问题。

HanMoVLM: Large Vision-Language Models for Professional Artistic Painting Evaluation

HanMoVLM：用于专业艺术绘画评估的大型视觉-语言模型

Hongji Yang, Yucheng Zhou, Wencheng Han, Songlian Li, Xiaotong Zhao, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（SKL-IOTSC、CIS、澳门大学） ； CSE, Shandong University（山东大学计算机科学与工程学院） ； Online-Video BU, Tencent（腾讯在线视频事业部） 纠错

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

AI总结 HanMoVLM通过引入HanMo-Bench数据集和链式推理机制，实现专业艺术绘画评估，提升中国绘画生成质量。

Comments 14 pages

OrdinalBench: A Benchmark Dataset for Diagnosing Generalization Limits in Ordinal Number Understanding of Vision-Language Models

OrdinalBench: 一种用于诊断视觉-语言模型在序数理解通用性限制的基准数据集

Yusuke Tozaki, Hisashi Miyamori

机构 * Division of Frontier Informatics, Kyoto Sangyo University, Kyoto, Japan（前沿信息学系，京都精华大学，京都，日本） 纠错

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

AI总结 OrdinalBench通过评估视觉-语言模型在序数理解上的表现，揭示其在大序数和复杂路径条件下的泛化能力不足问题。

Comments Accepted as a Short Paper at VISAPP 2026

Think-as-You-See: Streaming Chain-of-Thought Reasoning for Large Vision-Language Models

Think-as-You-See: 为大视觉-语言模型设计的流式推理链式思维

Jialiang Zhang, Junlong Tong, Junyan Lin, Hao Wu, Yirong Sun, Yunpu Ma, Xiaoyu Shen

机构 * Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology（数字孪生研究院，东技术学院） ； Ocean University of China（中国海洋大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Munich Center for Machine Learning, LMU Munich（慕尼黑机器学习中心，慕尼黑大学） ； Ningbo Key Laboratory of Spatial Intelligence and Digital Derivative（宁波空间智能与数字衍生关键实验室） 纠错

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

AI总结 TaYS为大视觉-语言模型设计了流式推理链式思维框架，通过并行化生成、流约束训练和解耦的KV缓存，提升视频理解的效率和响应性。

TaxonRL: Reinforcement Learning with Intermediate Rewards for Interpretable Fine-Grained Visual Reasoning

TaxonRL: 用于可解释细粒度视觉推理的强化学习

Maximilian von Klinski, Maximilian Schall

机构 * Hasso Plattner Institute ； University of Potsdam（波茨坦大学） 纠错

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

AI总结 TaxonRL通过强化学习和中间奖励实现结构化层次推理，提升细粒度视觉分类的准确性和可解释性。

Comments Accepted at WACV 2026

DeepScan: A Training-Free Framework for Visually Grounded Reasoning in Large Vision-Language Models

DeepScan: 一种无需训练的框架，用于大视觉-语言模型中的视觉引导推理

Yangfu Li, Hongjian Zhan, Jiawei Chen, Yuning Gong, Qi Liu, Yue Lu

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 DeepScan是一种无需训练的框架，通过层次扫描、聚焦和证据增强推理提升大视觉-语言模型在视觉任务中的表现。

Comments 18 pages 17 figures

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026

Nodes Are Early, Edges Are Late: Probing Diagram Representations in Large Vision-Language Models

节点早于边，边晚于节点：在大规模视觉-语言模型中探测图表示

Haruto Yoshida, Keito Kudo, Yoichi Aoki, Ryota Tanaka, Itsumi Saito, Keisuke Sakaguchi, Kentaro Inui

机构 * Tohoku University（东大大学） ； Human Informatics Labs.（人文学信息实验室） ； NTT, Inc.（NTT公司） 纠错

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

AI总结 研究发现大规模视觉-语言模型在处理图结构时，节点信息早于边信息被线性编码，导致模型在理解边关系时存在困难。

SportR: A Benchmark for Multimodal Large Language Model Reasoning in Sports

SportR：多模态大语言模型在体育中的推理基准

Haotian Xia, Haonan Ge, Junbo Zou, Hyun Woo Choi, Xuebin Zhang, Danny Suradja, Botao Rui, Ethan Tran, Wendy Jin, Zhen Ye, Xiyang Lin, Christopher Lai, Shengjie Zhang, Junwen Miao, Shichao Chen, Rhys Tracy, Vicente Ordonez, Weining Shen, Hanjie Chen

机构 * Department of Computer Science, Rice University（Rice大学计算机科学系） ； Ken Kennedy Institute, Rice University（Rice大学肯尼迪研究所） ； Department of Statistics, University of California, Irvine（伊利诺伊大学欧文分校统计系） ； College of Sciences, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院科学学院） ； Department of Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学应用数学与统计学系） ； Department of Computer Science, University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校计算机科学系） 纠错

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

AI总结 SportR是一个多体育大规模基准，旨在训练和评估多模态大语言模型在体育推理中的能力，通过精细的视觉感知和规则推理任务提升模型性能。

Seeing Across Views: Benchmarking Spatial Reasoning of Vision-Language Models in Robotic Scenes

跨视角视觉：评估视觉-语言模型在机器人场景中的空间推理能力

Zhiyuan Feng, Zhaolu Kang, Qijie Wang, Zhiying Du, Jiongrui Yan, Shubin Shi, Chengbo Yuan, Huizhi Liang, Yu Deng, Qixiu Li, Rushuai Yang, Arctanx An, Leqi Zheng, Weijie Wang, Shawn Chen, Sicheng Xu, Yaobo Liang, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MV-RoboBench基准，评估视觉-语言模型在机器人场景中的多视角空间推理能力，揭示其在多视角机器人感知中的挑战。

Comments Accepted to ICLR 2026. Camera-ready version. Project page: https://aaronfengzy.github.io/MV-RoboBench-Webpage/

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

CityLens: Evaluating Large Vision-Language Models for Urban Socioeconomic Sensing

CityLens：评估大型视觉-语言模型用于城市社会经济感知

Tianhui Liu, Hetian Pang, Xin Zhang, Tianjian Ouyang, Zhiyuan Zhang, Jie Feng, Yong Li, Pan Hui

机构 * Information Hub, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）信息中心） ； Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University（北京交通大学电子与信息工程学院） 纠错

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

AI总结 CityLens通过评估大型视觉-语言模型在城市社会经济指标预测中的表现，揭示了其在可持续城市发展中的潜力与局限性。

Comments Accepted by ICLR 2026

Keep it SymPL: Symbolic Projective Layout for Allocentric Spatial Reasoning in Vision-Language Models

保持符号投影布局：用于视觉-语言模型中以物体为中心的空间推理的符号投影布局

Jaeyun Jang, Seunghui Shin, Taeho Park, Hyoseok Hwang

机构 * Kyung Hee University（庆熙大学） 纠错

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

AI总结 SymPL通过将以物体为中心的空间推理转化为符号布局形式，提升视觉-语言模型在多视角场景下的推理性能和鲁棒性。