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细粒度视觉感知
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看见关键之处：一种免训练的自引导多模态细节感知与推理框架
Seeing What Matters: A Training-Free Self-Guided Framework for Multimodal Detail Perception and Reasoning
提出免训练的双分支关键区域定位（梯度语义相关图 + 视觉词元独特性）与渐进式视觉词元剪枝，可直接插入现成 MLLM 的推理流程，用于提升高分辨率细节感知并降低计算量，对做 VLM 细粒度理解与高效推理的人可复用。
OddGridBench：揭示多模态大语言模型缺乏细粒度视觉差异敏感性
OddGridBench: Exposing the Lack of Fine-Grained Visual Discrepancy Sensitivity in Multimodal Large Language Models
OddGridBench 用可控网格图把「细粒度视觉差异检测」拆成颜色/大小/旋转/位置等单属性变量，可直接用来诊断任意 MLLM 的低层感知短板；OddGrid-GRPO 的距离感知奖励 + 课程学习配方也可迁移到其他需要空间定位精度的视觉定位训练中。
Chart-FR1：面向稠密图表的视觉聚焦驱动细粒度推理
Chart-FR1: Visual Focus-Driven Fine-Grained Reasoning on Dense Charts
Focus-CoT 把推理步骤显式锚定到局部图像区域与 OCR 信号上，配合带信息效率奖励的 Focus-GRPO 压缩冗余视觉 token，这套「视觉聚焦+自适应推理深度」的机制可直接迁移到文档、图表、密集标注场景的多模态推理，也为视觉 token 冗余问题提供了 RL 层面的解法。