李飞飞谢赛宁：多模态LLM「空间大脑」觉醒，惊现世界模型雏形！

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。

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