arXiv · ML· Huizi Cao, Guanyu Xu, Zhixuan Liang, Ming Yin, Jiuxiang Gu, Manling Li, Mengdi Wang, Shilong Liu·2026-10-20 12:00· 9 小时前AI 评分25

Same Space or Not：通过跨视图矛盾基准测试空间智能

Same Space or Not: Benchmarking Spatial Intelligence Through Cross-View Contradictions

AI 导读

该研究提出 SSoN 基准，包含 1,000 道跨视图矛盾问题，用于测试模型在缺乏可信参考时识别不一致视图的能力。最强 VLM 准确率仅 39.7%，而人类为 83.3%；引入真值相机信息后，答案准确率升至 61%。结果显示跨视图矛盾解决是当前 VLM 的重大弱点，针对性微调可部分缓解。

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