English(EN) Think-Capture: Active 3D Geometry Acquisition for Spatial Reasoning in Vision-Language Models

新框架通过按需采集三维几何信息增强视觉语言模型空间推理能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-22 04:00

研究人员开发了Think-Capture，一个旨在提高视觉语言模型（VLMs）空间推理能力的新型框架。与密集处理所有帧的现有方法不同，Think-Capture仅为任务关键型对象选择性地采集三维几何信息。该方法使用一个三维工具包来生成对象几何，并使用符号三维状态抽象将状态压缩成文本。该系统使用分层组相对策略优化（GRPO）进行训练，以教会VLM何时依赖几何证据以及何时使用视觉线索，在MindCube-Tiny和MMSI-Bench等基准测试中取得了显著的性能提升。 AI

影响这种方法可能带来更强大、计算量更小且能够进行复杂空间理解的VLMs。

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报道来源 [1]

arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Junjie Wang, Zhihao Yuan, Yunhan Tang, Sheng Xu, Jiaqi Mao, Xiaoyu Ye, Yueru Luo, Xu Yan, Chun-Mei Feng, Zhen Li · 2026-10-22 04:00

Think-Capture：用于视觉语言模型中空间推理的主动三维几何获取

arXiv:2610.29232v1 Announce Type: new Abstract: Vision-Language Models (VLMs) excel at 2D recognition but often fail to maintain consistent 3D relations across sparse viewpoints, leading to spatial hallucinations under occlusion and perspective changes. Existing methods commonly …

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