视觉大模型 / VLM

RTSGameBench: An RTS Benchmark for Strategic Reasoning by Vision-Language Models

RTSGameBench: 视觉语言模型战略推理的RTS基准

San Kim, Daechul Ahn, Reokyoung Kim, Hyeonbeom Choi, Seungyeon Jwa, Jonghyun Choi

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 提出RTSGameBench，基于Beyond All Reason游戏，通过多样化对战、迷你游戏诊断和自进化生成框架，评估视觉语言模型在实时策略游戏中的战略推理能力。

Comments First two authors contributed equally

Moderating Illicit Online Image Promotion for Unsafe User-Generated Content Games Using Large Vision-Language Models

使用大型视觉语言模型审核不安全的用户生成内容游戏中的非法在线图像推广

Keyan Guo, Ayush Utkarsh, Wenbo Ding, Isabelle Ondracek, Ziming Zhao, Guo Freeman, Nishant Vishwamitra, Hongxin Hu

机构 * University at Buffalo（布法罗大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； The University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校） 纠错

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

AI总结 针对社交媒体上非法推广不安全UGC游戏的图像，提出UGCG-Guard系统，利用大型视觉语言模型和条件提示策略实现零样本域适应，检测准确率达94%。

Comments In Proceedings of the 33rd USENIX Conference on Security Symposium (SEC '24), August 14-16, 2024

Chronological Blindness: Benchmarking Temporal Reasoning in Vision-Language Models with CHRONOSIGHT

时间盲：使用CHRONOSIGHT基准测试视觉语言模型的时间推理能力

Parthaw Goswami, Jaynto Goswami Deep

机构 * Department of Computer Science, University of Missouri（密苏里大学计算机科学系） ； SAP 纠错

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

AI总结 提出CHRONOSIGHT基准，从五个维度评估视觉语言模型的时间推理能力，发现模型与人类存在巨大差距（人类平均0.89，最佳模型0.40），并通过微调显著提升性能。

CACR:Reinforcing Temporal Answer Grounding in Instructional Video via Candidate-Aware Causal Reasoning

通过候选感知因果推理增强教学视频中的时间答案定位

Muge Qi, Rong Fu, Pengbin Feng, Xianda Li, Yu Cai, Yifu Guo, Shizhe Zhang, Simon James Fong, Lei Ma, Bin Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出候选感知因果推理框架，通过视觉-语言预训练候选选择和基于GRPO的时序逻辑推理，解决教学视频中复杂问题理解和长视频片段定位挑战，在六个基准上取得最优mIoU。

DyCo-RL: Dynamic Cross-Modal Coordination for Visual Reasoning

DyCo-RL: 用于视觉推理的动态跨模态协调

Hangui Lin, Yan Shu, Zhengyang Liang, Chi Liu, Xiangrui Liu, Minghao Qin, Teng Long, Zheng Liu, Nicu Sebe

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； BAAI（北京智源人工智能研究院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； IQuest Research 纠错

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

AI总结 提出DyCo-RL，通过Fisher-Rao测地距离量化模态内注意力转移，实现动态跨模态协调，并利用对齐引导的优势重加权优化策略，提升多模态大模型在视觉推理中的表现。

StateVLM: A State-Aware Vision-Language Model for Robotic Affordance Reasoning

StateVLM: 一种用于机器人可操作推理的状态感知视觉语言模型

Xiaowen Sun, Matthias Kerzel, Mengdi Li, Xufeng Zhao, Paul Striker, Stefan Wermter

机构 * Department of Informatics, University of Hamburg（汉堡大学信息学院） ； King Abdullah University of Science and Technology（卡塔尔科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 提出StateVLM模型，通过辅助回归损失训练策略增强视觉语言模型在目标检测和状态定位中的数值推理能力，并构建OSAR基准验证其有效性。

Entropy Is Not Enough: Unlocking Effective Reinforcement Learning for Visual Reasoning via Vision-Anchored Token Selection

熵是不够的：通过视觉锚定令牌选择解锁视觉推理的有效强化学习

Senjie Jin, Peixin Wang, Boyang Liu, Xiaoran Fan, Shuo Li, Zhiheng Xi, Jiazheng Zhang, Yuhao Zhou, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） 纠错

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

AI总结 针对视觉推理中基于熵的信用分配机制失效问题，提出VEPO框架，通过视觉敏感性与令牌熵的乘法耦合实现梯度信用重定向，显著提升多模态强化学习性能。

Active Exploring like a Pigeon: Reinforcing Spatial Reasoning via Agentic Vision-Language Models

像鸽子一样主动探索：通过智能视觉语言模型强化空间推理

Wei Deng, Xianlin Zhang, Mengshi Qi

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出一种受鸽子认知地图启发的智能视觉语言模型管道，通过动态认知地图和空间断言代码提供密集奖励信号，在MindCube基准上实现80.5%的总体准确率，在Rotation子集上相对提升53.2%。

Comments Accepted by ICML 2026

Vision Language Models Cannot Reason About Physical Transformation

视觉语言模型无法推理物理变换

Dezhi Luo, Yijiang Li, Maijunxian Wang, Tianwei Zhao, Bingyang Wang, Siheng Wang, Pinyuan Feng, Pooyan Rahmanzadehgervi, Ziqiao Ma, Hokin Deng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文通过构建ConservationBench基准，评估112个视觉语言模型在物理守恒任务上的表现，发现模型在动态场景中无法维持物理属性的变换不变性。

Comments Accepted by ICML 2026

Boosting RL-Based Visual Reasoning with Selective Adversarial Entropy Intervention

基于选择性对抗熵干预提升强化学习视觉推理能力

Yang Yu, Zhuangzhuang Chen, Lanqing Li, Xiaomeng Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出选择性对抗熵干预（SaEI）方法，通过在强化学习采样阶段利用熵引导的对抗攻击扭曲视觉输入，增强策略探索，提升视觉语言模型的推理能力。

CrystalXRD-Bench: Benchmarking Vision-Language Models for XRD Peak Indexing Across Diverse Crystalline Materials

CrystalXRD-Bench：面向多种晶体材料的XRD峰索引的视觉-语言模型基准测试

Chengliang Xu, Xiaogang Li, Peiyao Xiao, Beng Wang, Hu Wei, Bing Zhao

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 提出CrystalXRD-Bench基准，通过250个样本评估视觉-语言模型从粉末XRD图谱中识别米勒指数（HKL）的能力，发现最佳模型Jaccard得分仅0.5888，任务远未解决。

Comments 18 pages, 10 figures

Artemis: Structured Visual Reasoning for Perception Policy Learning

Artemis: 用于感知策略学习的结构化视觉推理

Wei Tang, Yanpeng Sun, Shan Zhang, Weihao Bo, Xiaofan Li, Piotr Koniusz, Wei Li, Na Zhao, Zechao Li

机构 * NJUST IMAG（南京理工大学图像所） ； YZU（宜春大学） ； SUTD IMPL（新加坡科技设计大学智能感知实验室） ； Adelaide AIML（阿德莱德人工智能实验室） ； Data61 ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） ； ZJU（浙江大学） ； UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

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

AI总结 提出Artemis方法，通过结构化视觉推理（中间步骤表示为（标签，边界框）对）替代语言推理，提升视觉感知策略的性能，并统一处理多种感知任务。

It's Time to Get It Right: Improving Analog Clock Reading and Clock-Hand Spatial Reasoning in Vision-Language Models

是时候正确了：提升视觉语言模型中的模拟时钟读取和指针空间推理能力

Jaeha Choi, Jin Won Lee, Siwoo You, Jangho Lee

机构 * Incheon National University（延世国立大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉语言模型在真实环境中读取模拟时钟的挑战，提出TickTockVQA数据集和Swap-DPO微调框架，显著提升时钟读取准确性和鲁棒性。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings

PROGRESSLM: Towards Progress Reasoning in Vision-Language Models

PROGRESSLM: 迈向视觉-语言模型中的进度推理

Jianshu Zhang, Chengxuan Qian, Haosen Sun, Haoran Lu, Dingcheng Wang, Letian Xue, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Progress-Bench基准和ProgressLM-3B模型，通过两阶段进度推理范式，评估并提升视觉-语言模型从部分观测中推断任务进度的能力。

Comments ACL 2026 Camera Ready Version

MotiMotion: Motion-Controlled Video Generation with Visual Reasoning

MotiMotion: 基于视觉推理的运动控制视频生成

Lee Hsin-Ying, Hanwen Jiang, Yiqun Mei, Jing Shi, Ming-Hsuan Yang, Zhixin Shu

机构 * University of California, Merced（加州大学梅尔茨分校） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 本文提出MotiMotion框架，通过将运动控制转化为推理生成问题，改进视频生成中因果关系和常识一致性，引入免训练视觉语言推理器和置信度感知控制方案，通过MotiBench基准测试验证其生成视频的合理性与交互性。

Comments ICML 2026. Project page: https://motimotion.github.io/

Bridging Structure and Language: Graph-Based Visual Reasoning for Autonomous Road Understanding

连接结构与语言：基于图的视觉推理用于自动驾驶道路理解

Lena Wild, Katie Z Luo, Marco Pavone

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； TRATON ； Stanford University（斯坦福大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本文提出结合道路子基质（CRS）框架，通过图结构和开放词汇语义的联合执行，解决自动驾驶中道路结构理解的精度与语义灵活性之间的平衡问题。

Affordance-R1: Reinforcement Learning for Generalizable Affordance Reasoning in Multimodal Large Language Model

Affordance-R1: 为多模态大语言模型中的通用化 affordance 推理设计的强化学习

Hanqing Wang, Shaoyang Wang, Yiming Zhong, Zemin Yang, Jiamin Wang, Zhiqing Cui, Jiahao Yuan, Yifan Han, Mingyu Liu, Yuexin Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (GZ)（香港科技大学（广州）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Nanjing University of Information Science & Technology（南京信息工程大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Science（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出 Affordance-R1，一种结合认知 CoT 引导的 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 的统一 affordance 地标框架，通过强化学习实现零样本泛化和测试时推理能力。

Leveraging Latent Visual Reasoning in Silence

利用沉默中的潜在视觉推理

Dongyao Zhu, Zhen Wang, Xi Xiao, Han Jiang, Saeed Vahidian, Wei-Lun Chao, Tanya Berger-Wolf, Yu Su, Raju Vatsavai, Jianyang Gu

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； UC, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Duke University（杜克大学） ； Boston University（波士顿大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了在推理过程中是否需要持续的潜在令牌，发现即使移除这些令牌或用随机噪声替代，性能影响较小，提出了一种基于注意力的奖励机制以促进潜在令牌与后续文本令牌的交互，从而提升视觉感知和视觉推理任务的性能。

CoLVR: Enhancing Exploratory Latent Visual Reasoning via Contrastive Optimization

CoLVR: 通过对比优化增强探索性潜在视觉推理

Ziyang Ding, Linjian Meng, Yiming Wu, Yuhan Li, Yuhao Liu, Zhen Zhao

机构 * Shandong University（山东大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 CoLVR通过引入潜在对比训练框架，利用角度扰动引导学习多样化且探索性的表示，提升潜在视觉推理的探索能力，在VSP和Jigsaw任务中分别提升5.83%和8.00%。

V-ABS: Action-Observer Driven Beam Search for Dynamic Visual Reasoning

V-ABS：基于动作-观察者的动态视觉推理束搜索

Zhiwei Ning, Xuanang Gao, Jiaxi Cao, Gengming Zhang, Shengnan Ma, Wenwen Tong, Hanming Deng, Jie Yang, Wei Liu

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Institute of Image Processing and Pattern Recognition, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学图像处理与模式识别研究所） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出V-ABS框架，通过思考-行动-观察循环和熵适应加权算法，缓解IAO偏差，提升多模态模型在复杂视觉推理中的性能。

SYNCR: A Cross-Video Reasoning Benchmark with Synthetic Grounding

SYNCR: 一个具有合成接地的跨视频推理基准

Sara Ghazanfari, Siddharth Garg, Prashanth Krishnamurthy, Farshad Khorrami

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 SYNCR通过合成数据评估多视频推理能力，发现现有模型在物理空间推理上表现不足，参数扩展和训练后优化能提升时间对齐能力，但无法可靠解决细粒度物理跟踪和全局空间合成问题。

Can Vision-Language Models Think from the Sky? Unifying UAV Reasoning and Generation

无人机视角下视觉语言模型能否思考？统一无人机推理与生成

Jintao Sun, Gangyi Ding, Donglin Di, Hu Zhang, Zhedong Zheng

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； CSIRO Data61（澳大利亚联邦科学与工业研究组织 Data61 分部） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

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

AI总结 本文提出UAVReason数据集，用于研究无人机视角下的统一推理与生成，通过改进模型在高海拔场景下的表现，提升视觉语言模型在复杂环境中的能力。

Comments 21 pages, 12 figures, 7 tables

SpatialBench: Benchmarking Multimodal Large Language Models for Spatial Cognition

SpatialBench: 多模态大语言模型空间认知的基准测试

Peiran Xu, Sudong Wang, Yao Zhu, Jianing Li, Gege Qi, Yunjian Zhang

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； CAICT（中国科学院电子技术研究所） ； UCAS（中国科学技术大学） ； CUC（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SpatialBench基准，通过五级空间认知框架评估多模态大语言模型的空间能力，揭示模型在感知与符号推理间的性能差异。

V-MAGE: A Game Evaluation Framework for Assessing Vision-Centric Capabilities in Multimodal Large Language Models

V-MAGE：一种用于评估多模态大语言模型视觉能力的游戏评估框架

Xiangxi Zheng, Linjie Li, Zhengyuan Yang, Ping Yu, Alex Jinpeng Wang, Rui Yan, Yuan Yao, Lijuan Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Central South University（中南大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 V-MAGE通过游戏化评估框架系统评估多模态大语言模型在动态交互环境中的视觉推理能力，揭示其在复杂场景中的性能局限，为提升模型视觉与推理能力提供改进方向。

Visual Reasoning through Tool-supervised Reinforcement Learning

通过工具监督强化学习进行视觉推理

Qihua Dong, Gozde Sahin, Pei Wang, Zhaowei Cai, Robik Shrestha, Hao Yang, Davide Modolo

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出工具监督强化学习框架，通过简单可解释的视觉工具提升多模态大语言模型的复杂视觉推理能力，实验表明其高效且具备强大工具使用能力。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings. 17 pages

Addressing Overthinking in Large Vision-Language Models via Gated Perception-Reasoning Optimization

通过门控感知-推理优化解决大视觉-语言模型中的过度思考

Xingjian Diao, Zheyuan Liu, Chunhui Zhang, Weiyi Wu, Keyi Kong, Lin Shi, Kaize Ding, Soroush Vosoughi, Jiang Gui

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； University of Notre Dame（诺丁汉大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GPRO方法，通过动态路由计算路径提升大视觉-语言模型的推理效率与准确性，减少过度思考带来的冗余响应。

Comments Accepted to Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

POINTS-Long: Adaptive Dual-Mode Visual Reasoning in MLLMs

POINTS-Long: 基于人类视觉系统的自适应双模式视觉推理MLLM

Haicheng Wang, Yuan Liu, Yikun Liu, Zhemeng Yu, Zhongyin Zhao, Yangxiu You, Zilin Yu, Le Tian, Xiao Zhou, Jie Zhou, Weidi Xie, Yanfeng Wang

机构 * SAI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院） ； WeChat AI, Tencent（腾讯微信人工智能） 纠错

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

AI总结 POINTS-Long引入动态视觉token缩放机制，通过聚焦模式和待机模式实现效率与精度的动态平衡，在细粒度视觉任务中保持最优性能，在长形式视觉理解中使用1/40-1/10的视觉token保留97.7-99.7%的精度，支持流式视觉理解。

Towards Responsible Multimodal Medical Reasoning via Context-Aligned Vision-Language Models

通过上下文对齐的视觉-语言模型实现负责任的多模态医疗推理

Sumra Khan, Sagar Chhabriya, Aizan Zafar, Sheeraz Arif, Amgad Muneer, Anas Zafar, Shaina Raza, Rizwan Qureshi

机构 * Salim Habib University（萨利姆·哈比卜大学） ； Institute of Business Administration Sukkur（苏库尔工商管理学院） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； The University of Texas MD Anderson Cancer Center（德克萨斯大学MD安德森癌症中心） ； Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种上下文对齐的框架，通过整合多种临床证据提升医疗多模态推理的可靠性与可信度，实验显示其在胸部X光数据集上提升了判别性能并减少幻觉关键词。

Fundus-R1: Training a Fundus-Reading MLLM with Knowledge-Aware Reasoning on Public Data

Fundus-R1: 基于公共数据训练具备知识感知推理能力的视网膜图像阅读MLLM

Yuchuan Deng, Qijie Wei, Kaiheng Qian, Jiazhen Liu, Zijie Xin, Bangxiang Lan, Jingyu Liu, Jianfeng Dong, Xirong Li

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Fundus-R1，通过公共数据集训练具备知识感知推理能力的视网膜图像阅读MLLM，采用RAG方法生成知识感知推理轨迹，并通过过程奖励增强RLVR，实验证明其在三个基准测试中优于多个基线模型。

Enhancing MLLM Spatial Understanding via Active 3D Scene Exploration for Multi-Perspective Reasoning

通过主动3D场景探索增强MLLM空间理解以实现多视角推理

Jiahua Chen, Qihong Tang, Weinong Wang, Qi Fan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需训练的框架，通过显式3D重建机制提升MLLM的空间理解能力，通过主动探索生成新视角，优于专门空间模型和通用MLLM。