视觉大模型 / VLM

VAKRA: Evaluating Multi-Hop Reasoning Across APIs and Retrieval Under Tool-Use Policies

VAKRA：评估工具使用策略下跨API与检索的多跳推理能力

Ankita Rajaram Naik, Anupama Murthi, Benjamin Elder, Siyu Huo, Raavi Gupta, Abhinav Jain, Praveen Venkateswaran, Abdulhamid Adebayo, Danish Contractor

机构 * IBM（国际商业机器公司（IBM）） 纠错

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

AI总结 本研究推出VAKRA基准评估工具使用策略下跨API与检索的多跳推理，发现现有最优模型在相关任务上性能随推理深度显著下降，失败集中于语言介导推理环节。

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

Listen, See and Track: Spatio-Temporal Audio-Visual Sound Event Reasoning for Omni-Modal Language Models

听、看与跟踪：面向全模态大模型的时空视听声音事件推理

Zhi Zeng, Cheng Zhang, Zesheng Yang, Rendong Pi, Jiaying Wu, Di Zhang, Zihan Ma, Guodong Li, Zhou Yang, Yu Xiang, Yifei Zheng, Minnan Luo

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

AI总结 针对现有模型缺失的时空视听推理能力，构建ST-OmniQA基准，提出ST-Omni-R1模型，在该基准上平均语义准确率达77.83%，且空间运动表示可跨基准迁移。

Integrated Multimodal AI System for Retrieval-Augmented Reasoning, Object Sensing, and Damage Analysis

用于检索增强推理、物体感知与损伤分析的集成多模态AI系统

Kalelo Dukuray, Israel Pina, Evan Perez, Erika Ardiles-Cruz, Jie Wei

机构 * City College of New York（纽约城市学院） ； Air Force Research Lab（空军研究实验室） 纠错

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

AI总结 本研究提出整合RAG、热谱感知等技术的多模态AI系统，用于损伤评估，通过多模块对比实验验证了其在提升推理准确性、鲁棒性及跨场景检测方面的优势。

ExpertVerse: A General-Purpose Benchmark for Expert-Level Reasoning in Knowledge-Intensive Visual Synthesis

ExpertVerse：知识密集型视觉合成中专家级推理的通用基准

Yuan Wang, Yongchao Du, Mengting Chen, Jinsong Lan, Jiaxuan Luo, Xuetao Feng, Xiaoyong Zhu

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

AI总结 研究针对多模态生成模型在知识密集型生成的不足，开发ExpertVerse基准，涵盖多种认知能力和专家学科，生成相关数据集，训练KnowThinker并提出BPPO优化方法，揭示模型推理缺陷，强调知识密集型基准对下一代视觉生成的重要性。

Comments 14 pages, 6 figures

Affordance-Guided Diffusion Prior for 3D Hand Reconstruction

用于3D手部重建的可负担性引导扩散先验

Naru Suzuki, Takehiko Ohkawa, Tatsuro Banno, Jihyun Lee, Ryosuke Furuta, Yoichi Sato

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

AI总结 研究在手部大量被遮挡时3D手部姿势重建问题；核心方法是用基于扩散的生成模型，由视觉语言模型推断的可负担性描述引导；主要贡献是显著提升手部姿势估计准确性，优于现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://narusuzuki.github.io/projects/26-affhandgen/

LEGO-Puzzles: How Good Are MLLMs at Multi-Step Spatial Reasoning?

LEGO-Puzzles：多模态大语言模型（MLLMs）在多步骤空间推理上的表现如何？

Kexian Tang, Junyao Gao, Yanhong Zeng, Haodong Duan, Yanan Sun, Zhening Xing, Wenran Liu, Kai Chen, Kaifeng Lyu

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tongji University（同济大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 该研究推出多步骤空间推理基准LEGO-Puzzles，评估29个顶尖MLLMs，发现其在基础空间推理、多步骤规划任务上远逊于人类，凸显其空间推理能力存在关键局限。

MI-CXR: A Benchmark for Longitudinal Reasoning over Multi-Interval Chest X-rays

MI-CXR：多区间胸部X光片纵向推理基准

Sunghwan Steve Cho, Yunseok Han, Jaeyoung Do

机构 * AIDAS Laboratory（AIDAS实验室） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 MI-CXR基准旨在评估多visit胸部X光片的纵向推理能力，通过五选一问题和三个互补任务家族，揭示现有视觉语言模型在时间维度上的局限性。

Comments 33 pages

v1: Learning to Point Visual Tokens for Multimodal Grounded Reasoning

v1: 为多模态 grounded 推理学习指向视觉标记

Jiwan Chung, Junhyeok Kim, Siyeol Kim, Jaeyoung Lee, Min Soo Kim, Youngjae Yu

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 v1通过点对复制机制实现轻量级的主动视觉引用，提升多模态推理中视觉证据与推理空间的对齐性，优于现有基线模型。

Journal ref COLM 2026

TokenSwap: Benchmarking and Reducing the Modality Gap in Multimodal LLMs

TokenSwap：多模态大语言模型中模态差距的基准测试与缩减

Andong Hua, Colton Bishop, Igor Mordatch, Arian Hosseini, Jindong Gu, Aleksandra Faust, Rebecca Roelofs, Yao Qin

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本文提出TokenSwap方法构建基准TokenSwap-Bench，发现42个多模态大语言模型普遍存在模态差距，推理模型差距更小，训练中引入TokenSwap可有效缓解该差距。

CinemaTraj: Composing Atomic Camera Trajectories for 3D Scenes with LLM Agents

CinemaTraj：用LLM智能体为3D场景合成原子相机轨迹

Qianru Li, Xuyang Chen, Erkin Türköz, Lu Liu, Xuqin Wang, Liqiu Meng, Tao Wu, Yanfeng Zhang

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Huawei Dresden Research Center（华为德累斯顿研究中心） 纠错

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

AI总结 CinemaTraj是将LLM智能体与3D场景图结合的框架，可从自然语言生成带旁白的3D场景相机轨迹，在真实环境中优于现有方法。

Comments 17 pages, including 8-page main paper, references, and supplementary material; project page: https://cinematraj.github.io/

Mage-VL: An Efficient Codec-Native Streaming Multimodal Foundation Model

Mage-VL：一种高效的编解码器原生流式多模态基础模型

Senqiao Yang, Kaichen Zhang, Zhaoyang Jia, Jinghao Guo, Yifei Shen, Xinjie Zhang, Xiaoyi Zhang, Haoqing Wang, Xiao Li, Peng Zhang, Xiang An, Yin Xie, Zhening Liu, Xun Guo, Jiahao Li, Shicheng Zheng, Jinglu Wang, Zongyu Guo, Wenxuan Xie, Zihan Zheng, Yuxuan Luo, Bin Li, Yan Lu

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 研究针对标准视觉语言模型在流式感知任务的不足，提出Mage-VL。核心方法是用Mage-ViT选择性编码关键区域，减少视觉令牌消耗。该模型在多模态理解和交互上表现出色，推理速度加快，还有多项关键实证发现。

Comments Project page: https://microsoft.github.io/Mage

RoboPIN: Grounded Embodied Reasoning via Pinned Chain-of-Thought

RoboPIN: 基于锚定思维链的具身推理

Yaoting Huang, Yifu Yuan, Linqi Han, Chengwen Li, Shuoheng Zhang, Xianze Yao, Hongyao Tang, Yan Zheng, Jianye Hao

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 提出Pinned Chain-of-Thought (PinCoT)推理范式，通过结构化视觉锚点绑定实体，解决多步推理中实体引用漂移和视觉解耦问题；训练4B参数模型在14个基准上平均超越最强7B基线12%。

Towards Embodied Cognition in Robots via Spatially Grounded Synthetic Worlds

通过空间基础合成世界实现机器人的具身认知

Joel Currie, Gioele Migno, Enrico Piacenti, Maria Elena Giannaccini, Patric Bach, Davide De Tommaso, Agnieszka Wykowska

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

AI总结 提出训练视觉语言模型执行视觉视角采择的概念框架，引入合成数据集用于空间推理任务监督学习，专注推断Z轴距离，数据集公开，为具身人工智能系统空间理解奠基。

Comments Accepted to: Intelligent Autonomous Systems (IAS) 2025 as Late Breaking Report

Reasoning to Regulate: Chain-of-Thought for Traffic Rule Understanding

推理以规范：用于交通规则理解的思维链

Yueru Luo, Xu Yan, Changqing Zhou, Yiming Yang, Chao Zhan, Shuqi Mei, Chao Zheng, Zhen Li

机构 * CUHK-SZ, Shenzhen-FNii（香港中文大学（深圳），深圳高等金融研究院） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Tencent T Lab（腾讯T实验室） 纠错

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

AI总结 针对交通规则理解这一自动驾驶关键挑战，提出为视觉语言模型配备思维链能力的框架，设计整理管道，采用两阶段训练方案，显著提升了可解释性和准确性，建立首个基于推理的自动驾驶框架。

Comments Technical Report

VIPER: Visual In-Context Physics Reasoning for Physically Plausible Video Generation

VIPER：用于物理上合理的视频生成的视觉上下文物理推理

Tianxiao Chen, Hanmo Chen, Huajin Chen, Bo Li, Qi Ye, Peng-Tao Jiang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd.（维沃移动通信有限公司） 纠错

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

AI总结 研究针对视频生成模型控制物理行为难的问题，提出VIPER框架，利用多模态大语言模型提取物理线索，通过分层训练引导图像到视频生成器，构建VIPER-19K数据集，实验证明该框架能实现物理行为转移且效果良好。

Comments tech report

RS-RIE-Bench: Benchmarking Reasoning-Guided Remote Sensing Image Editing

RS-RIE-Bench：推理引导的遥感图像编辑基准测试

Zihan Qin, Boao Xu, Zhao Dong, Yingping Sun, Ziheng Jiao, Junying Wang, Hongwei Wang

机构 * Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 该研究针对遥感图像编辑，引入RS-RIE-Bench基准，将任务分类，通过特定评估协议和方法评估模型，经实验发现当前模型在推理引导的遥感编辑中有局限，为未来模型提供了基准和研究方向。

Apple-$π$: Benchmarking Thinking with Video Towards Law-Grounded Physical Intelligence

Apple-$π$：基于视频对基于法律的物理智能进行思维基准测试

Runmao Yao, Kairui Hu, Yukang Cao, Ruisi Wang, Shulin Tian, Ziang Cao, Weichen Fan, Ziqi Huang, Yuhao Dong, Hao Li, Zhaoxi Chen, Zhongang Cai, Lei Yang, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 研究针对视频模型评估仅看输出层面的不足，提出Apple-PI基准，含数据集、协议和评估套件三部分，通过对11个模型测试发现其距可靠世界模拟器差距大，并揭示了一些瓶颈与差距，为指导视频模型发展提供诊断基础。

ArogyaSutra: A Multi-Agent Framework for Multimodal Medical Reasoning in Indic Languages

ArogyaSutra：面向印度语言的多模态医学推理的多智能体框架

Tanmoy Kanti Halder, Akash Ghosh, Subhadip Baidya, Arijit Roy, Sriparna Saha

机构 * Indian Institute of Technology Patna（印度理工学院巴特那分校） ； Indian Institute of Technology Kanpur（印度理工学院坎普尔分校） ； Prasannadeb Women’s College（普拉萨纳德布女子学院） 纠错

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

AI总结 针对印度语言医疗场景中多模态大语言模型性能不足的问题，提出多模态医学问答数据集ArogyaBodha和基于演员-评论家的多智能体框架ArogyaSutra，通过工具接地与双记忆机制提升多语言医学推理准确性。

Comments Accepted for publication in IJCAI,2026

CASHEW: Stabilizing Multimodal Reasoning via Iterative Trajectory Aggregation

CASHEW: 通过迭代轨迹聚合稳定多模态推理

Chaoyu Li, Fei Tao, Pooyan Fazli

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； NewsBreak 纠错

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

AI总结 提出CASHEW框架，通过迭代聚合多候选推理轨迹并利用视觉验证过滤幻觉步骤，以及其强化学习变体CASHEW-RL，显著提升多模态推理的稳定性和准确性。

VehAnchor: Metadata-Free Metric Scale Recovery from Vehicle Cues in Aerial Imagery

VANGUARD：用于GPS受限环境下的无人机车辆锚定地面采样距离估计

Yifei Chen, Chenqian Le, Jiayi Cheng, Xupeng Chen

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航空航天信息研究所） ； Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学工学院） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） 纠错

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

AI总结 VANGUARD通过利用车辆锚点和核密度估计，为无人机在GPS受限环境中提供可靠地面采样距离估计，降低空间推理中的误差和失败率。

Can Argus Judge Them All? Comparing VLMs Across Domains

阿格斯能评判一切吗？跨领域比较视觉语言模型

Harsh Joshi, Gautam Siddharth Kashyap, Rafiq Ali, Ebad Shabbir, Niharika Jain, Sarthak Jain, Jiechao Gao, Usman Naseem

机构 * Bharati Vidyapeeth（巴哈提大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） ； DSEU-Okhla ； Vivekananda Institute of Professional Studies（维维kananda专业研究学院） ； IIIT-Delhi（德里印度理工学院） ； Center for SDGC（SDGC中心） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 研究跨领域视觉语言模型，提出ARGUS-EVAL评估框架，通过多种指标刻画模型行为，评估多个模型在下游任务表现，发现能力与可靠性导向排名有显著差异，如Qwen-2.5VL-3B-Instruct能力强，CLIP延迟和内存占用低。

Diagnosing Long-Video Quantitative Reasoning in Multimodal LLMs via Enumeration and Counting

EC-Bench：超长视频的枚举与计数基准

Fumihiko Tsuchiya, Taiki Miyanishi, Shunsuke Yasuki, Mahiro Ukai, Nakamasa Inoue, Shuhei Kurita, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo

机构 * The University of Tokyo, Japan（东京大学） ； Institute of Science Tokyo, Japan（东京科学大学） ； National Institute of Informatics, Japan（国立信息学研究所） 纠错

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

AI总结 EC-Bench针对超长视频的枚举与计数问题，通过152部超过30分钟的视频和1699个查询，评估多模态大语言模型的性能，揭示模型在时间推理和计数任务中的局限性。

Comments The first two authors are equally contributed. The data and code are publicly available at: https://github.com/matsuolab/EC-Bench

PreSIST: Vision-Language-Informed Object Persistence Prediction in Open-World Scenes

PreSIST：开放世界场景中视觉-语言信息的对象持久性预测

Amanda Adkins, Tarunvidyut Ravisankar, Joydeep Biswas

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； National Science Foundation（美国国家科学基金会） ； ARO（美国陆军研究办公室） ； Amazon（亚马逊公司） ； JP Morgan（摩根大通公司） 纠错

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

AI总结 研究长期部署机器人对环境变化的推理，提出PreSIST方法，通过对象属性和场景上下文估计实例级持久性先验，结合概率持久性过滤器预测对象未来姿态，有两种变体，实验表明优于基线。

Comments 8 pages, 6 figures, 3 tables

Bridging Interleaved Multi-Modal Reasoning as a Unified Decision Process

将交错多模态推理作为统一决策过程进行衔接

Zican Hu, Xuyang Hu, Yiming Liu, Zuwei Long, Wei Liu, Yunzhuo Hao, Jiawei Gu, Linjie Li, Yu Cheng, Zhenhong Sun, Weibo Gu, Xing Sun, Zhi Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 研究统一多模态模型中强化学习优化多轮生成的问题，提出BRAID框架，将文本-图像-文本推理视为统一马尔可夫决策过程，通过单一强化学习目标联合优化文本和视觉生成，实验表明该框架性能优于基线。

Comments 22 pages, 8 figures

ProLaViT: Learning Progressive Latent Visual Thoughts in Structured Latent Space

ProLaViT：在结构化潜在空间中学习渐进式潜在视觉思维

Peiming Li, Yifan Wang, Xiaotian Zhang, Zhiyuan Hu, Shiyu Li, Zheng Wei, Yang Tang

机构 * Basic Algorithm Center, PCG, Tencent（腾讯PCG基础算法中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在复杂视觉推理任务中的不足，ProLaViT框架利用内生自蒸馏机制等，设计两种推理范式及损失函数，使其能在潜在空间进行结构化视觉推导，实验证明效果优于基线。

Comments Accepted by ECCV 2026

SpaceEra++: A Unified Framework Towards 3D Spatial Reasoning in Video

SpaceEra++: 面向视频中3D空间推理的统一框架

Weili Guan, Haoyu Zhang, Meng Liu, Qianlong Xiang, Yaowei Wang, Liqiang Nie

机构 * School of Information Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）信息科学与技术学院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Computer Science and Technology, Shandong Jianzhu University（山东建筑大学计算机科学与技术学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 提出SpaceEra++框架，通过ScenePick帧采样策略缓解输入不足，并利用SpaceAlign对齐绝对坐标与相对空间关系增强推理，在多个基准上超越强基线。

Comments Accepted by IEEE TPAMI 2026

TimeChat-Captioner: Scripting Multi-Scene Videos with Time-Aware and Structural Audio-Visual Captions

TimeChat-Captioner: 用时间感知和结构化的音视频字幕脚本化多场景视频

Linli Yao, Yuancheng Wei, Yaojie Zhang, Lei Li, Xinlong Chen, Feifan Song, Ziyue Wang, Kun Ouyang, Yuanxin Liu, Lingpeng Kong, Qi Liu, Pengfei Wan, Kun Gai, Yuanxing Zhang, Xu Sun

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） 纠错

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

AI总结 提出Omni密集描述任务，通过六维结构模式生成带时间戳的类脚本描述，构建OmniDCBench基准和SodaM评估指标，训练TimeChat-Captioner-7B模型，在音视频推理和时间定位任务上超越Gemini-2.5-Pro。

ReasonRec: A Reasoning-Augmented Multimodal Agent for Unified Recommendation

ReasonRec: 一种用于统一推荐的推理增强多模态智能体

Yihua Zhang, Mingfu Liang, Jiyan Yang, Rong Jin, Wen-Yen Chen, Yiping Han, Huayu Li, Buyun Zhang, Liang Luo, Frank Shyu, Luke Simon, Sijia Liu, Tianlong Chen, Xi Liu

机构 * Meta AI ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； 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(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出ReasonRec，一种基于三阶段显式推理管道的多模态推荐智能体，通过推理感知视觉指令调优、证据-视野课程学习和不确定性引导委派机制，在五个数据集上实现排名指标相对提升超30%，推理延迟降低35%。

Comments The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

Falcon: Functional Assembly and Language for Compositional Reasoning in X-ray

Falcon: X射线中组合推理的功能组装与语言

Yonathan Michael, Mohamad Alansari, Natnael Takele, Andreas Henschel, Naoufel Werghi

机构 * Khalifa University（哈利法大学） 纠错

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

AI总结 针对X射线安检中威胁来自分散组件功能兼容性的问题，提出Falcon框架，通过结构化安全状态表示实现组合威胁推理，并构建Falcon-X基准验证其有效性。

Comments Accepted at ECCV2026; Project Page: https://yonathan-kiflom.github.io/FALCON/page/