SpatialASM:内化主动心智化以增强空间推理
SpatialASM 提出了一种通过训练时空间模拟将主动空间心智化(ASM)内化到大型视觉语言模型(LVLMs)中的可扩展框架,利用自心参考新视角生成器(NVG)和几何扰动(GeoP)过滤机制,生成显式推理轨迹用于 SFT 和可验证视角任务用于 RL,从而在多个空间推理基准上显著提升性能。
SpatialASM 提出了一种通过训练时空间模拟将主动空间心智化(ASM)内化到大型视觉语言模型(LVLMs)中的可扩展框架,利用自心参考新视角生成器(NVG)和几何扰动(GeoP)过滤机制,生成显式推理轨迹用于 SFT 和可验证视角任务用于 RL,从而在多个空间推理基准上显著提升性能。