新基准测试探究纯文本大语言模型的二维空间推理能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 04:00

研究人员开发了一个名为Autoregressive Mosaics (AM-Bench)的新基准测试，用于评估纯文本大语言模型的二维空间推理能力。该基准测试包含一项翻译任务，模型为完全指定的几何图形生成代码；以及一项布局任务，评估模型根据不完全指定的提示组合图像的能力。结果表明，虽然所有测试模型都能将指定的几何图形翻译成代码，但它们在开放式布局任务上的表现差异很大，这表明除了代码生成能力之外还存在其他差异。研究还发现，与程序化代码相比，使用原始SVG作为输出媒介可以提高布局分数，并且模型在生成之前会制定一个粗略的布局计划，该计划在生成过程中会不断演变。 AI

影响这项研究引入了一种评估大语言模型空间推理能力的新方法，有望指导未来模型开发朝着更好的视觉理解方向发展。

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