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Grid-Bench:评估LLM预测离散空间状态变化能力
Grid-Bench是一个可执行基准,用二维至四维网格上的八类操作测试LLM能否根据初始状态、规则和事件历史预测最终空间状态。结果显示历史越长准确率下降越明显,且单事件表现相近的模型在长序列上差异巨大,为空间推理评估提供了可验证的量化方法。
已过时译
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Grid-Bench是一个可执行基准,用二维至四维网格上的八类操作测试LLM能否根据初始状态、规则和事件历史预测最终空间状态。结果显示历史越长准确率下降越明显,且单事件表现相近的模型在长序列上差异巨大,为空间推理评估提供了可验证的量化方法。
DK-VLM提出双核注意力机制,将3D几何位置而非重建特征直接注入注意力计算,并引入参考系组合监督训练模型跨视角更新空间判断。在六个空间基准上取得最高平均分,VSI-Bench达74.33,同时保持通用视频理解能力。