arXiv · cs.AI· Yuhong Liu, Shenxi Wu, Junyi Chi, Beichen Zhang, Xuanlang Dai, Jiaqi Wang, Yuhang Zang, Dahua Lin·· 5 小时前
SpatialASM 通过训练时空间模拟提升 LVLM 空间推理能力
SpatialASM: Internalizing Active Mentalization for Spatial Reasoning
arXiv:2610.13832v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Yuhong Liu, Shenxi Wu, Junyi Chi, Beichen Zhang, Xuanlang Dai, Jiaqi Wang, Yuhang Zang, Dahua Lin
研究任务与主要进展
研究团队提出 SpatialASM，通过训练时空间模拟将主动空间心理化能力引入大型视觉语言模型，提升其在七项空间推理基准上的表现。该框架包含以视觉证据为依据的异中心新视角生成器，并生成显式空间心理化轨迹和视角转换任务两类监督；实验覆盖四种 LVLM 骨干，平均准确率提升且保留原有通用视觉能力。论文链接：https://arxiv.org/abs/2610.13832v1
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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