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復(fù)雜空間推理新SOTA,性能提升55%!中山大學(xué)新作SpatialDreamer

開(kāi)始推理吧

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新智元報(bào)道

編輯:LRST

【新智元導(dǎo)讀】中山大學(xué)等機(jī)構(gòu)推出SpatialDreamer,通過(guò)主動(dòng)心理想象和空間推理,顯著提升了復(fù)雜空間任務(wù)的性能。模擬人類(lèi)主動(dòng)探索、想象和推理的過(guò)程,解決了現(xiàn)有模型在視角變換等任務(wù)中的局限,為人工智能的空間智能發(fā)展開(kāi)辟了新路徑。

盡管多模態(tài)大語(yǔ)言模型(MLLMs)在場(chǎng)景理解方面取得了顯著進(jìn)展,但在需要心理模擬的復(fù)雜空間推理任務(wù)上表現(xiàn)仍然有限。

現(xiàn)有方法多依賴(lài)于對(duì)空間數(shù)據(jù)的被動(dòng)觀察,缺乏人類(lèi)在空間認(rèn)知中特有的主動(dòng)想象與動(dòng)態(tài)更新內(nèi)部表征的能力。

例如,在需要變換視角以判斷遮擋物體位置的任務(wù)中,現(xiàn)有模型往往因視角單一而推理失敗。

為此,來(lái)自MBZUAI與中山大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了SpatialDreamer,一個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的框架,旨在通過(guò)主動(dòng)探索、視覺(jué)想象與證據(jù)融合的閉環(huán)過(guò)程,賦予MLLMs類(lèi)人的空間心理模擬能力。


論文鏈接: https://arxiv.org/pdf/2512.07733


SpatialDreamer模擬人類(lèi)的空間認(rèn)知過(guò)程,構(gòu)建了一個(gè)包含以下三個(gè)步驟的閉環(huán)推理流程:

1) 探索:模型根據(jù)當(dāng)前場(chǎng)景推理出最優(yōu)的自我中心動(dòng)作(如「前進(jìn)0.75米」或「左轉(zhuǎn)45度」);

2) 想象:調(diào)用世界模型(如SVC)生成執(zhí)行動(dòng)作后的新視角圖像;

3) 推理:整合所有累積的視覺(jué)證據(jù),生成最終答案。

該過(guò)程使模型從「被動(dòng)觀察」轉(zhuǎn)向「主動(dòng)目標(biāo)導(dǎo)向的想象」,實(shí)現(xiàn)了在內(nèi)部三維環(huán)境中自主決定「去哪看、看什么、如何推理」。

為解決長(zhǎng)序列推理任務(wù)中獎(jiǎng)勵(lì)稀疏的問(wèn)題,研究團(tuán)隊(duì)提出了GeoPO,一種結(jié)合樹(shù)狀采樣結(jié)構(gòu)與幾何一致性約束的策略?xún)?yōu)化方法:

1) 樹(shù)狀采樣:每步采樣多個(gè)動(dòng)作分支,支持回溯與多路徑探索;

2) 多級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì):融合任務(wù)級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)與步級(jí)獎(jiǎng)勵(lì),提供細(xì)粒度反饋;

3) 幾何懲罰機(jī)制:對(duì)冗余或沖突動(dòng)作(如連續(xù)同向或反向移動(dòng))施加懲罰系數(shù)(如0.9),鼓勵(lì)高效軌跡生成。

GeoPO在提升模型性能的同時(shí),也顯著加快了訓(xùn)練收斂速度。


為進(jìn)一步引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)「思考-想象-回答」的模式,構(gòu)建了SpatialDreamer-SFT數(shù)據(jù)集包括單輪推理數(shù)據(jù)(single-pass) 以及反思式推理數(shù)據(jù)(reflective reasoning),其中反思式推理通過(guò)「錯(cuò)誤注入 → 自我糾正 → 重建推理鏈」構(gòu)建。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

研究團(tuán)隊(duì)在多個(gè)空間推理基準(zhǔn)上驗(yàn)證了SpatialDreamer的有效性:

1) SAT:在真實(shí)與合成圖像中均達(dá)到SOTA,平均準(zhǔn)確率分別達(dá)93.9%與92.5%;

2) MindCube-Tiny:整體準(zhǔn)確率84.9%,較基線Qwen2.5-VL-7B提升超過(guò)55%;

3) VSI-Bench:在物體計(jì)數(shù)、相對(duì)方向、路徑規(guī)劃等任務(wù)中全面領(lǐng)先,平均準(zhǔn)確率62.2%

總結(jié)

邁向具備空間想象能力的通用智能

SpatialDreamer的意義不僅在于提升空間推理準(zhǔn)確率,更關(guān)鍵的是:它證明MLLMs可以通過(guò)「想象力」增強(qiáng)推理能力,向人類(lèi)般的空間智能邁出重要一步。

參考資料:

https://arxiv.org/pdf/2512.07733

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