视觉大模型 / VLM

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。

Spatial-DISE: A Unified Benchmark for Evaluating Spatial Reasoning in Vision-Language Models

空间-DisE：评估视觉语言模型空间推理能力的统一基准

Xinmiao Huang, Qisong He, Zhenglin Huang, Boxuan Wang, Zhuoyun Li, Guangliang Cheng, Yi Dong, Xiaowei Huang

机构 * School of Computer Science & informatics, University of Liverpool（计算机科学与信息学系，利物浦大学） 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 本文提出Spatial-DISE基准，用于评估视觉语言模型的空间推理能力，通过四个象限分类和大规模数据集，揭示当前模型在多步骤多视角推理上的不足。

Comments ICLR 2026 Accepted Project Page: https://shinmohuang.github.io/spatialdise_page/

MathScape: Benchmarking Multimodal Large Language Models in Real-World Mathematical Contexts

MathScape：在现实数学情境中评估多模态大语言模型

Hao Liang, Linzhuang Sun, Minxuan Zhou, Zirong Chen, Meiyi Qiang, Mingan Lin, Tianpeng Li, Fan Yang, Zenan Zhou, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nankai University（南开大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Baichuan Inc.（百度文心） 纠错

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

AI总结 MathScape是一个评估多模态大语言模型在现实数学情境中推理能力的新基准，揭示了现有模型在现实任务中的局限性。

Pixels Don't Lie (But Your Detector Might): Bootstrapping MLLM-as-a-Judge for Trustworthy Deepfake Detection and Reasoning Supervision

像素不会说谎（但你的检测器可能会）：通过生成器-评估器过程构建MLLM作为判断者以实现可信的深度伪造检测和推理监督

Kartik Kuckreja, Parul Gupta, Muhammad Haris Khan, Abhinav Dhall

机构 * MBZUAI ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DeepfakeJudge框架，通过生成器-评估器过程提升深度伪造检测的推理忠实性，实现高准确率和高一致性的推理监督。

Comments CVPR-2026, Code is available here: https://github.com/KjAeRsTuIsK/DeepfakeJudge

Agentic Jigsaw Interaction Learning for Enhancing Visual Perception and Reasoning in Vision-Language Models

代理拼图交互学习：提升视觉感知与推理能力在视觉-语言模型中

Yu Zeng, Wenxuan Huang, Shiting Huang, Xikun Bao, Yukun Qi, Yiming Zhao, Qiuchen Wang, Lin Chen, Zehui Chen, Huaian Chen, Wanli Ouyang, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； East China Normal University（华东师范大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 AGILE通过代理拼图交互学习提升视觉-语言模型的感知与推理能力，显著提高拼图任务性能并增强多模态模型的泛化能力。

Red-teaming the Multimodal Reasoning: Jailbreaking Vision-Language Models via Cross-modal Entanglement Attacks

多模态推理的红队测试：通过跨模态纠缠攻击劫持视觉-语言模型

Yu Yan, Sheng Sun, Shengjia Cheng, Teli Liu, Mingfeng Li, Min Liu

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； People’s Public Security University of China（中国人民公安大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CrossTALK方法，通过跨模态纠缠攻击提升对视觉-语言模型的劫持效果，实现高攻击成功率。

VersaViT: Enhancing MLLM Vision Backbones via Task-Guided Optimization

VersaViT: 通过任务引导优化增强MLLM视觉骨干

Yikun Liu, Yuan Liu, Shangzhe Di, Haicheng Wang, Zhongyin Zhao, Le Tian, Xiao Zhou, Jie Zhou, Jiangchao Yao, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学人工智能学院） ； CMIC, Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学计算机学院） ； WeChat AI, Tencent Inc., China（腾讯公司） 纠错

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

AI总结 VersaViT通过任务引导优化增强MLLM视觉骨干，解决其在密集预测任务中的性能问题，提升视觉任务的适应性与表现。

MomaGraph: State-Aware Unified Scene Graphs with Vision-Language Model for Embodied Task Planning

MomaGraph: 体感任务规划中的状态感知统一场景图

Yuanchen Ju, Yongyuan Liang, Yen-Jen Wang, Nandiraju Gireesh, Yuanliang Ju, Seungjae Lee, Qiao Gu, Elvis Hsieh, Furong Huang, Koushil Sreenath

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 MomaGraph通过统一场景图与强化学习模型，实现家庭环境中体感任务规划的高效任务规划与场景理解。

Comments 25 pages, 10 figures. Project page:https://hybridrobotics.github.io/MomaGraph/

Bridging Speech, Emotion, and Motion: a VLM-based Multimodal Edge-deployable Framework for Humanoid Robots

弥合语音、情感与运动：一种基于视觉语言模型的多模态边缘可部署框架用于人形机器人

Songhua Yang, Xuetao Li, Xuanye Fei, Mengde Li, Miao Li

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SeM$^2$框架，通过多模态感知、思维链推理和语义序列对齐机制，实现情感一致的多模态交互，提升人形机器人在现实环境中的社交表达能力。

TangramSR: Can Vision-Language Models Reason in Continuous Geometric Space?

TangramSR: 视觉-语言模型能否在连续几何空间中推理？

Yikun Zong, Cheston Tan

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

AI总结 TangramSR通过测试时自我改进框架，结合上下文学习和奖励循环，提升视觉-语言模型在连续几何空间中的推理能力。

Comments 13 pages, 4 figures

DWIM: Towards Tool-aware Visual Reasoning via Discrepancy-aware Workflow Generation & Instruct-Masking Tuning

DWIM: 向工具感知的视觉推理迈进：通过差异感知的工作流生成与指令遮蔽微调

Fucai Ke, Vijay Kumar B G, Xingjian Leng, Zhixi Cai, Zaid Khan, Weiqing Wang, Pari Delir Haghighi, Hamid Rezatofighi, Manmohan Chandraker

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

AI总结 DWIM通过差异感知的工作流生成与指令遮蔽微调，提升工具感知的视觉推理性能。

Comments ICCV 2025

Journal ref In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 2025

Towards Faithful Reasoning in Remote Sensing: A Perceptually-Grounded GeoSpatial Chain-of-Thought for Vision-Language Models

迈向遥感中的可信推理：一种基于感知的地理空间思维链用于视觉-语言模型

Jiaqi Liu, Lang Sun, Ronghao Fu, Bo Yang

机构 * Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education（教育部符号计算与知识工程重点实验室） 纠错

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

AI总结 本研究提出Geo-CoT框架，通过两阶段策略提升遥感VLMs的推理能力，实现可验证的多步骤分析，显著优于现有模型。

Triage: Hierarchical Visual Budgeting for Efficient Video Reasoning in Vision-Language Models

Triage: 分层视觉预算机制用于视觉语言模型中的高效视频推理

Anmin Wang, Nan Zhang, Wei Tao, Xiaoyang Qu, Guokuan Li, Jiguang Wan, Jianzong Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Ping An Technology (Shenzhen) Co., Ltd.（平安科技（深圳）有限公司） 纠错

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

AI总结 Triage通过分层视觉预算机制优化视频推理，提升效率并保持性能。

Comments Accepted to 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2026)

PathReasoner-R1: Instilling Structured Reasoning into Pathology Vision-Language Model via Knowledge-Guided Policy Optimization

PathReasoner-R1: 通过知识引导的策略优化在病理视觉-语言模型中引入结构化推理

Songhan Jiang, Fengchun Liu, Ziyue Wang, Linghan Cai, Yongbing Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Microsoft Research（微软研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Technical University of Dresden（德累斯顿技术大学） 纠错

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

AI总结 PathReasoner-R1通过知识引导的策略优化，在病理视觉-语言模型中引入结构化推理，提升模型的临床推理能力和鲁棒性。

A Benchmark for Audio Reasoning Capabilities of Multimodal Large Language Models

多模态大语言模型音频推理能力的基准测试

Iwona Christop, Mateusz Czyżnikiewicz, Paweł Skórzewski, Łukasz Bondaruk, Jakub Kubiak, Marcin Lewandowski, Marek Kubis

机构 * Adam Mickiewicz University（亚当·密克维茨大学） ； Samsung R&D Institute Poland（三星波兰研发中心） 纠错

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

AI总结 本文提出Audio Reasoning Tasks基准测试，用于评估多模态模型在结合不同音频任务进行推理方面的能力。

Comments 31 pages, 2 figures, accepted to EACL 2026

DiVE-k: Differential Visual Reasoning for Fine-grained Image Recognition

DiVE-k：基于微细图像识别的差分视觉推理

Raja Kumar, Arka Sadhu, Ram Nevatia

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Meta 纠错

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

AI总结 DiVE-k通过利用模型自身top-k预测作为训练信号，提升细粒度图像识别的差分推理能力，显著优于现有方法。

Comments ICLR 2026

EMemBench: Interactive Benchmarking of Episodic Memory for VLM Agents

EMemBench: 交互式评估VLM代理情景记忆的基准测试

Xinze Li, Ziyue Zhu, Siyuan Liu, Yubo Ma, Yuhang Zang, Yixin Cao, Aixin Sun

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

AI总结 EMemBench通过交互式游戏评估VLM代理的情景记忆，发现归纳和空间推理在视觉设置中仍是瓶颈，且持续记忆对文本游戏有明显提升，但对VLM代理的提升不一致。

Comments 25 pages

M3Kang: Evaluating Multilingual Multimodal Mathematical Reasoning in Vision-Language Models

M3Kang: 评估视觉-语言模型在多语言多模态数学推理中的表现

Aleix Torres-Camps, Nathaniel Mitrani Hadida, Víctor Conchello Vendrell, Àlex Batlle Casellas, Arnau Padrés Masdemont, Jordi Ros-Giralt

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） 纠错

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

AI总结 M3Kang是一个大规模多语言多模态数学推理数据集，用于评估视觉-语言模型在多语言数学推理中的表现，通过基准测试揭示模型在基础数学和图表推理上的不足，并展示多语言技术在多模态设置中的有效性。

Comments 10 pages, 8 figures