视觉大模型 / VLM

Chain-of-Visual-Thought: Teaching VLMs to See and Think Better with Continuous Visual Tokens

链式视觉思维：通过连续视觉标记教学VLMs更好地看到和思考

Yiming Qin, Bomin Wei, Jiaxin Ge, Konstantinos Kallidromitis, Stephanie Fu, Trevor Darrell, XuDong Wang

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UCLA（洛杉矶大学） ； Panasonic AI Research（松下人工智能研究） 纠错

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

AI总结 COVT通过连续视觉标记提升VLMs的视觉推理能力，使模型在多个基准测试中性能提升3%-16%。

Comments Project page: https://wakalsprojectpage.github.io/covt-website/

ThinkJEPA: Empowering Latent World Models with Large Vision-Language Reasoning Model

ThinkJEPA：赋予潜在世界模型大型视觉-语言推理能力

Haichao Zhang, Yijiang Li, Shwai He, Tushar Nagarajan, Mingfei Chen, Jianglin Lu, Ang Li, Yun Fu

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Maryland（马里兰大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 提出ThinkJEPA框架，结合密集JEPA分支与稀疏VLM思考者分支，通过分层金字塔表示提取模块，实现细粒度运动建模与长程语义引导，在手部操作轨迹预测任务上超越基线。

Comments 10 pages, 5 figures

VLMs Need Words: Vision Language Models Ignore Visual Detail In Favor of Semantic Anchors

VLMs需要词语：视觉语言模型倾向于通过语义锚点而非视觉细节进行推理

Haz Sameen Shahgir, Xiaofu Chen, Yu Fu, Erfan Shayegani, Nael Abu-Ghazaleh, Yova Kementchedjhieva, Yue Dong

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； MBZUAI（穆桑人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 研究发现视觉语言模型在需要细粒度视觉感知的任务中表现不佳，因其依赖语义锚点而非视觉细节。通过实验验证，模型在可命名实体上表现更佳，而Logit Lens分析显示其能恢复语义标签。任务特定微调可提升性能，无需语言先验。

Comments Accepted at the Conference on Language Modeling 2026

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。

LOCUS: Local Visual Cue Search for Enhancing Fine-Grained Perception in Multimodal Large Language Models

LOCUS: 局部视觉线索搜索增强多模态大语言模型的细粒度感知

Zhou Tao, Fang Zhang, Zewen Ding, Shida Wang, Xiaokun Sun, YongXiang Hua, Haoyu Cao, Linli Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出LOCUS训练框架，通过可验证的局部线索搜索代理任务，使MLLM内化细粒度证据选择，提升定位敏感视觉理解而不改变推理接口。

VidNum: Diagnosing VLM Failure Modes in Video-Grounded Numerical Reasoning

VidNum-1.4K：一个全面的视频基于数值推理基准

Shaoyang Cui, Lingbei Meng, Yaodi Luo, Peize He

机构 * Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理与认知科学系） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 本文提出VidNum-1.4K基准，通过1379个严格人工标注的视频问题对，评估视频基于的数值推理能力，揭示当前VLMs在多步骤逻辑推理上的不足。

Comments 7 pages, 5 figures

Unified Embodied VLM Reasoning with Robotic Action via Autoregressive Discretized Pre-training

通过自回归离散预训练实现机器人动作的统一具身VLM推理

Yi Liu, Sukai Wang, Dafeng Wei, Xiaowei Cai, Linqing Zhong, Jiange Yang, Guanghui Ren, Jinyu Zhang, Maoqing Yao, Chuankang Li, Xindong He, Liliang Chen, Jianlan Luo

机构 * AgiBot Research（AgiBot研究机构） ； AgiBot（AgiBot公司） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出ERIQ基准和FACT模型，通过统一空间优化推理与动作，提升机器人在开放环境中的泛化与精确执行能力。

The Ebb and Flow of Multimodal Focus: Scheduling Visual Relay Windows for Grounded VLM Reasoning

多模态焦点的潮起潮落：为基于视觉的语言模型推理调度视觉中继窗口

Wencheng Ye, Yi Bin, Yujuan Ding, Hongye Fang, Zheng Wang, Xing Xu, Jingkuan Song, Yun Zhang, Sirui Da, Heng Tao Shen

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） ； School of Fashion and Textiles, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学纺织及制衣学院） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言模型视觉证据不稳定问题，通过剖析其内部多模态注意力焦点的三阶段分布，提出TRACE框架，该框架能自适应控制推理，在多模型和多基准测试中显著提升基于证据的多模态推理能力。

The Cost of Reasoning: Chain-of-Thought Induces Overconfidence in Vision-Language Models

推理的成本：链式推理诱导视觉-语言模型的过度自信

Robert Welch, Emir Konuk, Kevin Smith

机构 * KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden（皇家理工学院） ； Science for Life Laboratory, Stockholm, Sweden（生命科学实验室） 纠错

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

AI总结 研究发现链式推理会降低视觉-语言模型的不确定性估计质量，主要机制是隐式答案条件化，导致模型过度自信。

BrepCoder: A Unified Multimodal Large Language Model for Multi-task B-rep Reasoning

BrepCoder: 用于多任务B-rep推理的统一多模态大语言模型

Mingi Kim, Yongjun Kim, Jungwoo Kang, Hyungki Kim

机构 * Chungnam National University（全南国立大学） 纠错

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

AI总结 提出BrepCoder，一种统一的多模态大语言模型，通过将CAD建模序列转换为类Python代码并与B-rep对齐，采用两阶段训练策略，实现从B-rep输入执行多种CAD任务，包括补全、纠错和问答。

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

VCU-Bridge: Hierarchical Visual Connotation Understanding via Semantic Bridging

VCU-Bridge: 通过语义桥梁实现层次化视觉隐喻理解

Ming Zhong, Yuanlei Wang, Liuzhou Zhang, Ruichuan An, Renrui Zhang, Hao Liang, Ming Lu, Ying Shen, Wentao Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； CUHK（香港中文大学） 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 VCU-Bridge通过语义桥梁实现层次化视觉隐喻理解，构建了HVCU-Bench基准，并展示了提升MLLM能力的显著效果。

VLMs are Good Teachers for Video Reasoning via Adaptive Test-Time Optimization

VLMs 是视频推理的好老师：通过自适应测试时优化

Junhao Cheng, Liang Hou, Tianxiong Zhong, Xin Tao, Pengfei Wan, Kun Gai, Jing Liao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） 纠错

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

AI总结 提出将视觉语言模型（VLM）作为“教师”，通过提取任务规则并设计可微分奖励，指导视频生成模型（VGM）在测试时在线优化轻量级 LoRA 模块，从而提升视频推理的泛化能力。

Comments Project Page: https://VLM-as-Teacher.github.io/

Replanning Human-Robot Collaborative Tasks with Vision-Language Models via Semantic and Physical Dual-Correction

通过语义和物理双校正利用视觉语言模型重新规划人机协作任务

Taichi Kato, Takuya Kiyokawa, Namiko Saito, Kensuke Harada

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

AI总结 本文提出一种通过语义和物理双校正机制提升人机协作任务中机器人重新规划能力的框架，结合视觉语言模型与物理反馈纠正，提高任务执行的成功率和可行性。

Comments 20 pages, 9 figures

ME-IQA: Memory-Enhanced Image Quality Assessment via Re-Ranking

ME-IQA: 通过重新排序增强的记忆图像质量评估

Kanglong Fan, Tianhe Wu, Wen Wen, Jianzhao Liu, Le Yang, Yabin Zhang, Yiting Liao, Junlin Li, Li Zhang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） 纠错

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

AI总结 ME-IQA通过构建记忆库和利用推理摘要检索语义和感知对齐的邻居，将VLM重构为概率比较器，并通过门控反思和记忆巩固提升未来决策，从而实现更密集的失真敏感预测，缓解离散崩溃问题。

Comments Published as a conference paper at ECCV 2026

Vision-Language Memory for Spatial Reasoning

用于空间推理的视觉语言记忆

Zuntao Liu, Yi Du, Taimeng Fu, Shaoshu Su, Cherie Ho, Chen Wang

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

AI总结 研究针对当前视觉语言模型在视频空间推理中未达人类水平的问题，提出VLM²，通过双记忆模块，即工作记忆和情景记忆，实现固定成本下的高效空间推理，在多基准测试中取得最优性能，推动视觉空间智能发展。

Comments Accepted to European Conference on Computer Vision (ECCV), 2026

Rethinking Visual Privacy: A Compositional Privacy Risk Framework for Severity Assessment with VLMs

重新思考视觉隐私：一种用于严重性评估的组合隐私风险框架与VLM

Efthymios Tsaprazlis, Tiantian Feng, Anil Ramakrishna, Sai Praneeth Karimireddy, Rahul Gupta, Shrikanth Narayanan

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） ； Amazon AGI（亚马逊AGI） 纠错

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

AI总结 提出组合隐私风险分类法（CPRT），将视觉属性按独立可识别性和组合危害潜力分级，并构建6.7K图像数据集，评估VLM在组合隐私风险评估中的表现。

Planning with Unified Multimodal Models

统一多模态模型规划

Yihao Sun, Zhilong Zhang, Yang Yu, Pierre-Luc Bacon

机构 * Mila - Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出Uni-Plan框架，利用统一多模态模型同时作为策略、动态模型和价值函数，通过自判别过滤避免动态预测幻觉，在具身决策任务中优于VLM方法，无需专家演示且数据可扩展。

Comments 29 pages, 11 figures

COGNITION: From Evaluation to Defense against Multimodal LLM CAPTCHA Solvers

认知：从评估到对抗多模态大语言模型CAPTCHA求解器

Junyu Wang, Changjia Zhu, Yuanbo Zhou, Lingyao Li, Xu He, Mingkui Wei, Junjie Xiong

机构 * Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学） ； University of South Florida（佛罗里达州立大学） ； Visa Inc.（Visa公司） ； George Mason University（乔治·马歇尔大学） 纠错

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

AI总结 本文研究多模态大语言模型如何削弱视觉CAPTCHA的安全性，评估7种主流MLLM在18种CAPTCHA任务中的表现，揭示其解决能力及防御策略。

Comments Accepted by USENIX Sec'26

PRISM: Perception Reasoning Interleaved for Sequential Decision Making

PRISM: 感知与推理交错用于序列决策

Mohamed Salim Aissi, Clemence Grislain, Clement Romac, Laure Soulier, Mohamed Chetouani, Olivier Sigaud, Nicolas Thome

机构 * Institut National de la Recherche Scientifique (INRS)（国家科学研究院） 纠错

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

AI总结 提出PRISM框架，通过动态问答流水线紧密耦合视觉语言模型（VLM）和语言模型（LLM），实现任务驱动的感知，在ALFWorld和R2R基准上显著超越现有图像模型。

Place-it-R1: Unlocking Environment-aware Reasoning Potential of MLLM for Video Object Insertion

Place-it-R1: 解锁多模态大语言模型在视频物体插入中的环境感知推理潜力

Bohai Gu, Taiyi Wu, Dazhao Du, Jian Liu, Shuai Yang, Xiaotong Zhao, Alan Zhao, Song Guo

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Tencent Video（腾讯视频） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 Place-it-R1通过多模态大语言模型的环境感知推理能力，实现物理一致的视频物体插入，提供两种模式以平衡保真度与合理性。

Comments https://nevsnev.github.io/Place-it-R1/

EMO-R3: Reflective Reinforcement Learning for Emotional Reasoning in Multimodal Large Language Models

EMO-R3：多模态大语言模型中用于情感推理的反射强化学习

Yiyang Fang, Wenke Huang, Pei Fu, Yihao Yang, Kehua Su, Zhenbo Luo, Jian Luan, Mang Ye

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型情感推理难题，提出EMO-R3框架。引入结构化情感思维并设计反射情感奖励，经大量实验验证，该框架显著提升模型可解释性与情商，在多视觉情感理解基准测试中表现出色。

Comments Accepted by CVPR 2026

PaLMR: Towards Faithful Visual Reasoning via Multimodal Process Alignment

PaLMR: 通过多模态过程对齐实现忠实视觉推理

Yantao Li, Qiang Hui, Chenyang Yan, Kanzhi Cheng, Fang Zhao, Chao Tan, Huanling Gao, Jianbing Zhang, Kai Wang, Xinyu Dai, Shiguo Lian

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Data Science & Artificial Intelligence Research Institute, China Unicom（中国unicom数据科学与人工智能研究院） ； Unicom Data Intelligence, China Unicom（中国unicom数据智能） 纠错

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

AI总结 提出PaLMR框架，通过感知对齐数据层和过程对齐优化层，减少推理幻觉并提升视觉推理忠实度，在多个基准上取得最优结果。

Journal ref CVPR 2026 Findings

SpatialThinker: Reinforcing Scene Graph-Grounded Spatial Reasoning via Dense Rewards

空间思考者：通过密集奖励强化场景图基础的空间推理

Hunar Batra, Haoqin Tu, Hardy Chen, Yuanze Lin, Cihang Xie, Ronald Clark

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

专题命中 视觉推理 ：visual reasoning(abstract)；grounding(abstract)；multimodal large language model(abstract)；MLLM(abstract)

AI总结 研究针对多模态大语言模型空间推理难题，提出SpatialThinker，通过在线强化学习统一场景图生成与视觉推理，构建心理场景图并借助密集奖励推理，贡献包括基于SGG推理、高质量训练数据集及密集奖励设计。

Comments Preprint. Accepted at NeurIPS 2025 Workshops on SPACE in Vision, Language, and Embodied AI (SpaVLE) as Oral, Embodied World Models for Decision Making (EWM), Aligning Reinforcement Learning Experimentalists and Theorists (ARLET), and Scaling Environments for Agents (SEA)

Visual Access Boundaries in Vision-Language Model Reasoning

视觉语言模型推理中的视觉访问边界

Hiroto Osaka, Shohei Taniguchi, Gouki Minegishi, Kai Yamashita, Masahiro Suzuki, Yutaka Matsuo

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 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 研究视觉语言模型推理中CoT提示扩展的内容，通过视觉访问扫描定义VAB，发现CoT不主要靠延长图像令牌访问提效，而是扩展语言侧计算，且CoT收益受感知读出限制，瓶颈在读出非计数。

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

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

JigShape: Evaluating Visual-Geometric Reasoning in VLMs through Jigsaw Puzzles

JigShape：通过拼图任务评估视觉语言模型的视觉几何推理能力

Shawn Li, Wei Yang, Jike Zhong, Jiate Li, Jiawei Yang, You Qin, Ryan Rossi, Franck Dernoncourt, Roger Zimmermann, Yue Wang, Zhengzhong Tu, Vicente Ordonez, Mohit Bansal, Yue Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Adobe Research（奥多比研究院） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Rice University（莱斯大学） ； The University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出JigShape拼图基准，发现零样本VLM大多缺乏几何推理能力，所有模型在大尺寸拼图上均出现性能崩塌，将可扩展几何推理确立为VLM的开放性挑战。

Explaining is Harder Than Predicting Alone: Evaluating Concept-based Explanations of MLLMs as ICL Visual Classifiers

解释比单独预测更难：评估基于概念的MLLM解释作为ICL视觉分类器

Carmen Quiles-Ramírez, Leticia L. Rodríguez, Nicolás Martorell, Natalia Díaz-Rodríguez

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

AI总结 本文通过五种形式化程度递增的条件，系统评估多模态大语言模型在少样本上下文学习中的基于概念的可解释性，发现解释比预测更难，且强制生成形式化解释会降低预测准确性。

Comments Accepted to the CompLearn Workshop at ICML 2026

m2sv: A Scalable Benchmark for Map-to-Street-View Spatial Reasoning

m2sv: 地图到街景空间推理的可扩展基准

Yosub Shin, Michael Buriek, Igor Molybog

机构 * University of Hawai'i at M\=anoa, Honolulu, HI, USA 纠错

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

AI总结 提出m2sv基准，通过匹配朝北俯视图与街景图像推断相机方向，评估VLM空间推理能力；最佳模型准确率65.2%，低于人类72.0%，揭示几何对齐与推理一致性的差距。