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Jie Feng
Jie Feng
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新框架VibeWorlding使AI能够从文本构建3D世界
研究人员开发了VibeWorlding，这是一个用于训练和评估多模态智能体的框架，这些智能体能够根据文本提示构建3D开放世界。该系统包括一个基准数据集（VWE-BENCH）和一个强化学习框架（VibeWorlding-Gym）。实验表明，包括GPT-5.5和Qwen3.8-Max在内的当前大型语言模型在此任务上面临挑战，成功率低于60%。然而，强化学习训练显著改进了开源模型，其中VibeWorlder-30B-A3B的表现甚至优于前沿模型。
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新的RoadBench基准测试揭示多模态大语言模型在城市空间推理方面存在困难
一个名为RoadBench的新基准测试已被开发出来，用于评估多模态大语言模型（MLLMs）在复杂城市道路场景下细粒度的空间理解和推理能力。该基准测试侧重于道路标记，包含八项任务和超过3000个测试用例，使用了来自五个中国城市的鸟瞰图和第一人称视角图像。对20个主流MLLMs的初步评估显示存在显著的不足，一些模型的表现甚至不如简单的基线模型，表明该领域需要改进。