主要观点总结
文章介绍了多模态大语言模型在视觉空间智能方面的研究进展。包括LLM的空间推理能力，以及他们如何通过视觉问答（VQA）基准来探索MLLM在理解和记忆空间方面的能力。文章还讨论了MLLM如何以语言思考空间，错误分析，以及认知地图在改进空间推理中的应用。此外，还介绍了谢赛宁和LeCun的团队提出的MetaMorph模型以及视觉预测指令微调（VPiT）方法。
关键观点总结
关键观点1: 多模态大语言模型展现出空间思维能力，空间推理能力仍是主要瓶颈。
团队研究了MLLM如何处理空间思维的任务，发现它们虽然展现出竞争力，但仍低于人类水平的视觉-空间智能。空间推理能力是MLLM的主要瓶颈。
关键观点2: VSI-Bench基准用于评估MLLM的视觉-空间智能。
研究者开发了VSI-Bench基准，这是一个包含超过5,000个问答对的测试集，用于评估MLLM处理视觉空间任务的能力。
关键观点3: MLLM通过语言思考空间的方式存在局限性。
研究发现，MLLM在处理空间任务时，存在视觉感知、语言智能、关系推理以及第一与客观视角转换等方面的错误。这些错误表明MLLM在理解和记忆空间方面存在局限性。
关键观点4: 认知地图在改进MLLM的空间推理能力方面展现出潜力。
通过认知地图，MLLM能够形成对空间的局部理解，而全球模型的构建仍然存在挑战。利用认知地图，可以提高MLLM在相对距离任务上的准确率。
关键观点5: MetaMorph模型和VPiT方法在LLM的视觉生成和理解方面取得进展。
谢赛宁和LeCun的团队提出了一种新的多模态理解与生成模型MetaMorph，以及视觉预测指令微调（VPiT）方法。实验结果显示，联合训练的情况下，仅需要少量样本即可实现视觉生成，这传统方法通常需要数百万样本。
文章预览
就在刚刚，李飞飞、谢赛宁等发现：多模态大语言模型居然能记住和回忆空间。 更震撼的是，MLLM的空间推理能力虽然仍是瓶颈，但这些模型中，已经出现了局部世界模型和空间意识的迹象！ 论文地址：https://arxiv.org/abs/2412.14171 共同一作：Jihan Yang，Shusheng Yang，Anjali W. Gupta，Rilyn Han 李飞飞表示，非常喜欢这项「空间思维」（Thinking in Space）的研究。空间推理对于人类智能来说，至关重要。在2025年，空间智能的界限很可能会再被突破。 谢赛宁也表示，大家和李飞飞进行的关于空间智能的有趣头脑风暴，已经发展成了NYU、耶鲁和斯坦福之间的惊人合作。 他们相信，视觉空间智能在现实世界中的应用，比以往任何时候都更近了。比如AI眼镜，它可以向我们显示去过的地方，还能定位、导航。 因此，这个领域实在太令人着迷了。 前不久Ilya曾说，预训练结
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