厦大与南洋理工发布RoTA-Bench空间推理基准
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厦大与南洋理工发布RoTA-Bench空间推理基准
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AI 综述
厦门大学与南洋理工大学团队提出交互式空间推理基准 RoTA-Bench，通过让模型反复调整 3D 物体投影、使其与 2D 目标轮廓对齐来评测视觉语言模型的空间推理能力。任务以当前投影与目标轮廓的交并比（IoU）达到 0.90 为成功，最多允许 48 次决策，并设有主动停止和停滞终止规则。 该基准共含 674 个任务，其中 100 个组成冻结测试集，其余 574 个保留供后续训练与研究。团队报告称，在 100 个测试任务上 GPT-5.6-Sol 成功率仅 17%，20 位本科生共 400 次运行全部成功；模型选择有效旋转方向的比例为 58.75%，人类为 83.91%。
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最新进展11月5日 12:07
厦门大学与南洋理工提出 RoTA-Bench：首个交互式 3D-to-2D 投影对齐空间推理基准报道时间线
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11月5日
- 新智元厦门大学与南洋理工提出 RoTA-Bench：首个交互式 3D-to-2D 投影对齐空间推理基准
厦门大学与南洋理工大学团队提出 RoTA-Bench，通过交互式 3D-to-2D 投影对齐评测视觉语言模型的空间推理能力，包含 674 个任务、100 个冻结测试任务。在 100 个测试任务上，GPT-5.6-Sol 成功率仅 17%，20 位本科生共 400 次运行全部成功。模型选择有效旋转方向的比例为 58.75%，人类为 83.91%。
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