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

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，通過主動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。模擬人類主動探索、想象和推理的過程，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)展開辟了新路徑。

盡管多模態(tài)大語言模型（MLLMs）在場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)有方法多依賴于對空間數(shù)據(jù)的被動觀察，缺乏人類在空間認(rèn)知中特有的主動想象與動態(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，來自MBZUAI與中山大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了SpatialDreamer，一個基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的框架，旨在通過主動探索、視覺想象與證據(jù)融合的閉環(huán)過程，賦予MLLMs類人的空間心理模擬能力。

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

SpatialDreamer模擬人類的空間認(rèn)知過程，構(gòu)建了一個包含以下三個步驟的閉環(huán)推理流程：

1) 探索：模型根據(jù)當(dāng)前場景推理出最優(yōu)的自我中心動作（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)行動作后的新視角圖像；

3) 推理：整合所有累積的視覺證據(jù)，生成最終答案。

該過程使模型從「被動觀察」轉(zhuǎn)向「主動目標(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」。

為解決長序列推理任務(wù)中獎勵稀疏的問題，研究團(tuán)隊(duì)提出了GeoPO，一種結(jié)合樹狀采樣結(jié)構(gòu)與幾何一致性約束的策略優(yōu)化方法：

1) 樹狀采樣：每步采樣多個動作分支，支持回溯與多路徑探索；

2) 多級獎勵設(shè)計(jì)：融合任務(wù)級獎勵與步級獎勵，提供細(xì)粒度反饋；

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

GeoPO在提升模型性能的同時，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「錯誤注入 → 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55%；

3) VSI-Bench：在物體計(jì)數(shù)、相對方向、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「想象力」增強(qiáng)推理能力，向人類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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