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English(EN) LEGO-Puzzles: How Good Are MLLMs at Multi-Step Spatial Reasoning?

新的LEGO-Puzzles基准揭示MLLM在空间推理方面存在困难

引入了一个名为LEGO-Puzzles的新基准,用于评估多模态大语言模型(MLLM)的多步空间推理能力。该基准的灵感来自乐高积木搭建,包含基础空间理解和组装乐高结构的分步规划任务。对29个最先进MLLM的评估显示出显著的局限性,即使是最好的模型在基础任务上的表现也远低于人类准确率,并且无法进行超过几步的规划。 AI

影响 凸显了当前MLLM在空间推理方面的关键局限性,表明多模态AI需要取得重大进展。

排序理由 该集群包含一篇介绍评估AI能力基准的新学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的LEGO-Puzzles基准揭示MLLM在空间推理方面存在困难

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Kexian Tang, Junyao Gao, Yanhong Zeng, Haodong Duan, Yanan Sun, Zhening Xing, Wenran Liu, Kai Chen, Kaifeng Lyu ·

    LEGO-Puzzles:MLLM在多步空间推理方面表现如何?

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