English(EN) Beyond Localization: A Comprehensive Diagnosis of Perspective-Conditioned Spatial Reasoning in MLLMs from Omnidirectional Images

新基准揭示多模态大语言模型在360度图像中空间推理能力不足

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-02 04:00

研究人员开发了PCSR-Bench，一个新的诊断基准，旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）在处理全向图像时的空间推理能力。该基准包含超过84,000个问题-答案对，涵盖2,600张图像，涉及八项不同的任务。对14个MLLMs的评估显示，在简单推理任务和更复杂任务之间的性能存在显著差距，涉及相对方向和组合方向链的任务准确率急剧下降。使用强化学习对一个7B规模模型进行的进一步实验表明，通过有针对性的优化可以部分提高空间推理能力，尽管这些提升是特定于任务的，并且对奖励设计敏感。 AI

影响突出了当前MLLMs的一个关键瓶颈，表明有针对性的优化可以提高空间推理能力。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Yuangong Chen, Wai Keung Wong, Jiaxing Li, Ioannis Patras, Xu Zheng · 2026-09-02 04:00

超越本地化：全向图像中视角条件空间推理的综合诊断 MLLMs

arXiv:2605.12413v4 Announce Type: replace Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) show strong visual perception, yet remain limited in reasoning about space under changing viewpoints. We study this challenge as Perspective-Conditioned Spatial Reasoning (PCSR) in 360 de…

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