🚨 Reminder: Submit your paper to the 𝗠𝘂𝗹𝘁𝗶𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹 𝗔𝗹𝗴𝗼𝗿𝗶𝘁𝗵𝗺𝗶𝗰 𝗥𝗲𝗮𝘀𝗼𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗪𝗼𝗿𝗸𝘀𝗵𝗼𝗽 at #CVPR2026! 📅 Submission deadline: Feb. 27, 2026 We welcome 𝗯𝗼𝘁𝗵 𝗻𝗲𝘄 𝗮𝗻𝗱 𝗽𝗿𝗲𝘃𝗶𝗼𝘂𝘀𝗹𝘆 𝗽𝘂𝗯𝗹𝗶𝘀𝗵𝗲𝗱 𝘄𝗼𝗿𝗸. If you're working on multimodal reasoning, foundation models, physical & agentic reasoning, and human-AI comparisons, we'd love to see your work. 𝗣𝗹𝗲𝗮𝘀𝗲 𝘀𝗵𝗮𝗿𝗲 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗰𝗼𝗹𝗹𝗲𝗮𝗴𝘂𝗲𝘀 𝗮𝗻𝗱 𝘀𝘁𝘂𝗱𝗲𝗻𝘁𝘀 𝘄𝗵𝗼 𝗺𝗮𝘆 𝗯𝗲 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗲𝘀𝘁𝗲𝗱! 👉 For details, check the attached banner and visit workshop website: 🌐 marworkshop.github.io/cvpr26… 🎤🤩  𝗖𝗼𝗻𝗳𝗶𝗿𝗺𝗲𝗱 𝗞𝗲𝘆𝗻𝗼𝘁𝗲 𝗦𝗽𝗲𝗮𝗸𝗲𝗿𝘀: 🔷 Pushmeet Kohli @pushmeet — @GoogleDeepMind 🔷 Ali Farhadi — University of Washington @UW & AI2 @allen_ai 🔷 Melanie Mitchell @MelMitchell1 — Santa Fe Institute @sfiscience 🔷 Jiayuan Mao @maojiayuan — University of Pennsylvania @Penn 🔷 Jialong Wu — Tsinghua University @Tsinghua_Uni 🗓️ 𝗞𝗲𝘆 𝗱𝗮𝘁𝗲𝘀: Submission deadline: February 27, 2026 Notification: March 20, 2026 Camera-ready: April 10, 2026 Workshop: June 3 / 4, 2026 🔍 𝗪𝗼𝗿𝗸𝘀𝗵𝗼𝗽 𝗳𝗼𝗰𝘂𝘀: This workshop focuses on multimodal algorithmic reasoning, where 𝗮𝗻 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗺𝘂𝘀𝘁 𝗮𝘀𝘀𝗶𝗺𝗶𝗹𝗮𝘁𝗲 𝗶𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗳𝗿𝗼𝗺 𝗺𝘂𝗹𝘁𝗶𝗽𝗹𝗲 𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹𝗶𝘁𝗶𝗲𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘅 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺 𝘀𝗼𝗹𝘃𝗶𝗻𝗴. Real-world examples of such problems include: (i) chain-of-thought reasoning across modalities, (ii) vision-and-language problem solving, (iii) agentic reasoning and tool use, and (iv) reasoning under physical constraints, among others. 🌀 ✅ 𝗧𝗵𝗲 𝘀𝘂𝗯𝗺𝗶𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗽𝗼𝗿𝘁𝗮𝗹: openreview.net/group?id=thec… 🥸🤠 𝗪𝗼𝗿𝗸𝘀𝗵𝗼𝗽 𝗼𝗿𝗴𝗮𝗻𝗶𝘇𝗲𝗿𝘀: 🟦 Anoop Cherian @anoopcherian, Mitsubishi Electric Research Laboratories @merl_news 🟦 Suhas Lohit @Suhas_Lohit, Mitsubishi Electric Research Laboratories 🟦 Kuan-Chuan Peng @KuanChuanPeng, Mitsubishi Electric Research Laboratories 🟦 Honglu Zhou @zhou_honglu, Salesforce AI Research @SFResearch 🟦 Kevin A. Smith @realkevinsmith, Massachusetts Institute of Technology @MIT 🟦 Joshua B. Tenenbaum, Massachusetts Institute of Technology #MultimodalReasoning #AlgorithmicReasoning #MultimodalAI #AI #AGI #Reasoning #Cognition #FrontierModels #CallForPapers #CVPR

Busy season, huh? #ICLR decisions are out and #CVPR rebuttals are flying... but don’t miss this! 😅 📣 𝗖𝗮𝗹𝗹 𝗳𝗼𝗿 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗿𝗶𝗯𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀: We're organizing a new edition of the 𝗠𝘂𝗹𝘁𝗶𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹 𝗔𝗹𝗴𝗼𝗿𝗶𝘁𝗵𝗺𝗶𝗰 𝗥𝗲𝗮𝘀𝗼𝗻𝗶𝗻𝗴 Workshop @ #CVPR2026 (Denver)! ✅ 𝗧𝗵𝗲 𝘀𝘂𝗯𝗺𝗶𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗽𝗼𝗿𝘁𝗮𝗹 𝗶𝘀 𝗻𝗼𝘄 𝗼𝗽𝗲𝗻, and we welcome both new and previously published work. 📌 𝗦𝘂𝗯𝗺𝗶𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗴𝘂𝗶𝗱𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲𝘀 (details on the workshop website): We accept three types of submissions:   • Original papers (≤ 8 pages, in proceedings)   • Short papers (≤ 4 pages, workshop website only)   • Previously published papers (≤ 8 pages, workshop website only) 🗓️ 𝗞𝗲𝘆 𝗱𝗮𝘁𝗲𝘀: 𝗦𝘂𝗯𝗺𝗶𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲𝗮𝗱𝗹𝗶𝗻𝗲: 𝗙𝗲𝗯 𝟮𝟳, 𝟮𝟬𝟮𝟲 Notification: Mar 20, 2026 Camera-ready: Apr 10, 2026 🌐 𝗪𝗲𝗯𝘀𝗶𝘁𝗲: marworkshop.github.io/cvpr26… 🔍 𝗪𝗼𝗿𝗸𝘀𝗵𝗼𝗽 𝗳𝗼𝗰𝘂𝘀: This workshop focuses on multimodal algorithmic reasoning, where 𝗮𝗻 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗺𝘂𝘀𝘁 𝗮𝘀𝘀𝗶𝗺𝗶𝗹𝗮𝘁𝗲 𝗶𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗳𝗿𝗼𝗺 𝗺𝘂𝗹𝘁𝗶𝗽𝗹𝗲 𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹𝗶𝘁𝗶𝗲𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘅 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺 𝘀𝗼𝗹𝘃𝗶𝗻𝗴. Real-world examples of such problems include: (i) chain-of-thought reasoning across modalities, (ii) vision-and-language problem solving, (iii) agentic reasoning and tool use, and (iv) reasoning under physical constraints, among others. 𝗧𝗵𝗲 𝘁𝗼𝗽𝗶𝗰𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝗠𝗔𝗥-𝗖𝗩𝗣𝗥 𝟮𝟬𝟮𝟲 𝗶𝗻𝗰𝗹𝘂𝗱𝗲, 𝗯𝘂𝘁 𝗮𝗿𝗲 𝗻𝗼𝘁 𝗹𝗶𝗺𝗶𝘁𝗲𝗱 𝘁𝗼: 🔹 Multimodal structured and multi-step reasoning across vision, language, audio, and other modalities, including compositional and programmatic inference. 🔹 Multimodal foundation models and world models for reasoning, planning, and decision-making, and their connections to general intelligence. 🔹 Reasoning under physical, geometric, and causal constraints, including embodied agents, simulators, and digital twins. 🔹 Multi-agent reasoning and collaboration, including debate, coordination, mixture-of-experts, and reward- or critique-based aggregation. 🔹 Extreme generalization and concept learning, including few-shot, zero-shot, and out-of-distribution multimodal reasoning. 🔹 Scaling laws, efficiency, and test-time reasoning, including inference-time optimization, self-refinement, and tool-augmented reasoning. 🔹 Benchmarks, datasets, diagnostics, and evaluation, including synthetic data, interpretability, and systematic analysis of shortcomings and failure modes in multimodal AI models. 🔹 Theoretical and cognitive perspectives on multimodal reasoning, including limits of current models and insights from human cognition. 🔹 Human–AI reasoning comparisons and foundations, including perspectives from psychology, neuroscience, and child development; theoretical limits of reasoning in large models; and position papers on how current multimodal AI reasoning differs from human cognition. #MultimodalReasoning #Reasoning #AlgorithmicReasoning #Multimodal #AI #VisionLanguage #VisionLanguageModels #VLM #Agents #ToolUse #LLM #FoundationModels #Research #MachineLearning #DeepLearning #CallForPapers

Neural Algorithmic Reasoning for Transformers: The TransNAR Framework itinai.com/neural-algorithmi… #TransNAR #AlgorithmicReasoning #AI #DeepLearning #AISolutions #ai #news #llm #ml #research #ainews #innovation #artificialintelligence #machinelearning #technology #deeplearning @v…

งานวิจัยจาก Google DeepMind: TransNAR แบบจำลองภาษาอัจฉริยะ ผสานพลัง Transformer และ Neural Algorithmic Reasoner เพื่อเพิ่มความสามารถในการคำนวณอัลกอริทึม นักวิจัยเสนอสถาปัตยกรรมใหม่ที่เรียกว่า TransNAR ซึ่งเป็นการรวมเอาข้อดีของสองแบบจำลอง ได้แก่ Transformer ที่เก่งในการทำความเข้าใจภาษา กับ Neural Algorithmic Reasoner (NAR) ที่เก่งในการคำนวณอัลกอริทึม เข้าไว้ด้วยกัน เพื่อให้ได้ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถสูงขึ้น โดยทั่วไปแบบจำลองภาษาอย่าง Transformer มักจะยังไม่ค่อยเก่งในการแก้ปัญหาขั้นตอนวิธี (algorithm) ที่ซับซ้อน แต่ตัว NAR ซึ่งใช้ Graph Neural Network ถูกออกแบบมาให้คำนวณอัลกอริทึมได้อย่างแม่นยำ ผู้วิจัยจึงนำจุดแข็งของทั้งสองมาผสมผสานกัน โดยให้ Transformer ช่วยตีความปัญหาที่ถูกเขียนมาเป็นภาษาธรรมชาติ จากนั้น NAR ก็จะช่วยคำนวณอัลกอริทึมที่ต้องใช้ในการแก้ปัญหานั้นอย่างรวดเร็วและถูกต้อง เมื่อทดสอบกับชุดข้อมูลอัลกอริทึม CLRS-Text ที่ Transformer เพียวๆ มักจะทำคะแนนได้ไม่ดีนัก TransNAR กลับทำได้ผลลัพธ์ที่โดดเด่น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเจอกับโจทย์ที่แตกต่างจากข้อมูลที่ใช้สอน ก็ยังให้คำตอบที่ถูกต้องมากกว่าถึง 20% ในหลายประเภทอัลกอริทึม นอกจากนี้ TransNAR ยังสร้างเอาต์พุตที่มีรูปแบบถูกต้องตรงกับอินพุตได้ดีกว่า Transformer เยอะ ซึ่งเป็นข้อบกพร่องสำคัญที่พบบ่อยใน Transformer เมื่อเจอข้อมูลที่ไม่คุ้นเคย สถาปัตยกรรม TransNAR จึงเป็นความก้าวหน้าที่น่าสนใจ ในการพัฒนาความสามารถด้านการใช้เหตุผลเชิงอัลกอริทึมให้กับแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ให้ฉลาดยิ่งขึ้น ผ่านการหยิบเอาจุดแข็งของระบบที่ถูกสร้างมาเพื่อการคำนวณโดยเฉพาะมาช่วยเสริม ซึ่งอาจจะเป็นทิศทางหนึ่งในการพัฒนาแบบจำลองภาษาในอนาคต ให้สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นครับ งานวิจัย: arxiv.org/abs/2406.09308 เอกสารงานวิจัย: arxiv.org/pdf/2406.09308 #TransNAR #TransformerModel #Google #DeepMind #NeuralAlgorithmicReasoner #GraphNeuralNetwork #LanguageModel #AlgorithmicReasoning #ArtificialIntelligence

Enhancing Transformer Models with Abacus Embeddings for Superior Arithmetic and Algorithmic Reasoning Performance itinai.com/enhancing-transfo… #TransformerModels #AbacusEmbeddings #AIevolution #AlgorithmicReasoning #AIautomation #ai #news #llm #ml #research #ainews #innovation #art…

Parsel, a new framework for empowering code LLMs to implement and validate complex algorithms via hierarchical decomposition. #AlgorithmicReasoning #ProgramSynthesis #RoboticPlanning

amazon.co.uk/dp/B0BW9NX7H9?m… all scholars and tech enthusiasts! Have you heard about the revolutionary new book "Automated Reasoning for Software Development"? This groundbreaking text delves deep into the latest technologies and techniques for automated reasoning in software development. With chapters on machine learning, natural language processing, and algorithmic reasoning, this book is a must-read for anyone interested in cutting-edge tech. Learn how to harness the power of automated reasoning to optimize your software development process and produce higher quality code. #automatedreasoning #softwaredevelopment #machinelearning #naturallanguageprocessing #algorithmicreasoning #tech #scholars #bookrecommendation #innovation #codinglife Shoutout to @AIpro for their expert insights on machine learning, @nlpexpert for their expertise in natural language processing, and @algoexpert for their knowledge of algorithmic reasoning. Don't miss out on this opportunity to learn from the best in the business! #expertise #AI #NLP #algorithmicreasoning #techcommunity 74A8_afap_abs&ref_=aa_maas&tag=maas

Math is a helluva drug. . . . #midjourneyv4 #aiart #algorithmicreasoning #graphneuralnetworks #latentspace #origami #symmetry #interpretivedance #jcpenny #caveart @ Columbia, South Carolina instagram.com/p/CmSANAxOv0v/…