在購買家具時，我們會嘗試回憶起我們的客廳，以想象一個心儀的櫥柜是否合適。雖然估計距離是困難的，但即使只是看過一次，人類也能在腦海里重建空間，回憶起房間里的物體、它們的位置和大小。

我們生活在一個感官豐富的 3D 世界中，視覺信號圍繞著我們，讓我們能夠感知、理解和與之互動。

這是因為人類擁有視覺空間智能（visual-spatial intelligence），能夠通過連續的視覺觀察記住空間。然而，在百萬級視頻數據集上訓練的多模態大語言模型 (MLLM) 是否也能通過視頻在空間中思考，即空間思維（Thinking in Space）？

為了在視覺空間領域推進這種智能，來自紐約大學、耶魯大學、斯坦福大學的研究者引入了 VSI-Bench，這是一個基于視頻的基準測試，涵蓋了近 290 個真實室內場景視頻，包含超過 5000 個問答對。

其中，視頻數據是通過捕捉連續的、時間性的輸入來完成的，不僅與我們觀察世界的方式相似，而且比靜態圖像更能豐富空間理解和推理。在 VSI-Bench 上評估開源和閉源模型顯示，盡管模型與人類之間存在較大的性能差距，盡管 MLLM 面臨視頻理解、文本理解和空間推理的挑戰，但其仍展現出了新興的視覺空間智能。

為了對模型行為展開研究，本文受到雙重編碼理論的啟發（該理論認為語言處理和視覺處理既有區別又相互補充），他們提出了用于自我解釋（語言）和認知圖（視覺）的選擇模型（selected models）。

• 論文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.14171v1
• 論文主頁：https://vision-x-nyu.github.io/thinking-in-space.github.io/
• 論文標題：Thinking in Space: How Multimodal Large Language Models See, Remember, and Recall Spaces

這篇論文作者有我們熟悉的斯坦福大學教授李飛飛，她提倡的「空間智能」最近正在引領 AI 發展方向，還有紐約大學計算機科學助理教授謝賽寧等。

謝賽寧表示，「視頻理解是下一個研究前沿，但并非所有視頻都是一樣的。模型現在可以通過 youtube 片段和故事片進行推理，但是我們未來的 AI 助手在日常空間中導航和經驗如何呢？空間思維正是為這一問題誕生的，我們的最新研究 VSI-Bench，可以探索多模態 LLM 如何看待、記憶和回憶空間。」

「在視覺處理方面，我們通常處理空間問題，但很少進行推理；而多模態大語言模型（LLM）雖然能夠思考，但通常忽略了邏輯空間。然而，作為人類 —— 無論是做心理旋轉測試還是為新家定制家具 —— 我們依賴于空間和視覺思維 。而這些思維并不總能很好地轉化為語言。」

「我們通過研究涵蓋各種視覺空間智能任務（關系和度量）的新基準來探索這一點。」

李飛飛也對這項研究進行了宣傳，她表示這項名為「Thinking in Space」的研究，是對 LLM（大部分都失敗了）在空間推理方面表現的評估，而空間推理對人類智能至關重要。2025 年還有更多值得期待的事情，以突破空間智能的界限！

在李飛飛的這條推文下，網友已經開始期待即將到來的 2025 年。

在論文主頁給出的 Demo 中，作者提供了谷歌 Gemini 模型在視覺空間智能上的一些表現。（以下視頻均以 2 倍速播放。）

1：估計相對距離

問：如果我站在冰箱旁邊，面對著洗衣機，爐子是在我的左邊、右邊還是后面……

2：讓大模型數物體

問：房間里有幾把椅子？Gemini-1.5 Pro 給出了 2。

3：根據視頻猜測物體出現的順序

問：以下類別在視頻中第一次出現的順序是：毯子、垃圾桶、微波爐、植物？Gemini 給出 B 選項，正確答案是 C。

4：估計房間大小

問：這個房間有多大（平方米）？如果展示了多個房間，估計一下組合空間的大小。

 VSI-Bench 介紹

VSI-Bench 是一個用于定量評估從第一視角視頻出發的 MLLM 視覺空間智能的工具。VSI-Bench 包含了超過 5000 個問答對，這些問答對來源于 288 個真實視頻。這些視頻包括居住空間、專業場所（例如，辦公室、實驗室）和工業場所（例如，工廠）—— 以及多個地理區域。VSI-Bench 的質量很高，經過迭代審查以最小化問題的歧義，并移除了從源數據集中傳播的錯誤注釋。

VSI-Bench 包括八項任務，如圖 3 所示，包括：物體計數、相對距離、出現的順序、相對方向、物體大小、絕對距離、房間面積、路徑規劃。

VSI-Bench 的任務演示。注意：為清晰簡潔起見，上述問題略作簡化。

數據集統計見圖 5。

此外，本文還開發了一個復雜的基準構建流程，以有效地大規模生成高質量問答（QA）對，如圖 4 所示。

評估

評估設置：本文對 15 個支持視頻的 MLLM 進行了基準測試。專有模型包括 Gemini-1.5 和 GPT-4o。開源模型包括 InternVL2、ViLA、LongViLA、LongVA、LLaVA-OneVision 和 LLaVA-NeXT-Video 。

主要結果：通過 5000 多個問答對，作者發現 MLLM 表現出了有競爭性的視覺空間智能（盡管仍然低于人類）。Gemini Pro 表現最佳，但與人類的表現仍有差距。

具體而言，人類評估者的平均準確率達到 79%，比最佳模型高出 33%，在配置和時空任務上的表現接近完美（94%-100%）。

然而，在需要精確估計的測量任務上，差距縮小了，MLLM 在定量任務中表現出相對優勢。

在專有模型中，Gemini-1.5 Pro 脫穎而出，盡管只在 2D 數字數據上進行訓練，但它大大超過了機會基線，并在絕對距離和房間大小估計等任務中接近人類表現。

表現最佳的開源模型，如 LLaVA-NeXT-Video-72B 和 LLaVA-OneVision-72B，取得了有競爭力的結果，僅落后 Gemini-1.5 Pro 4%-5%。然而，大多數開源模型（7/12）都低于機會基線，暴露出視覺空間智能的明顯缺陷。

為了更好地理解模型成功或失敗的時間和原因，并闡明它們所擁有的視覺空間智能的各個方面，本文研究了 MLLM 如何在空間語言中思考。

當被要求解釋自己時，LLM 表示空間推理（而不是物體識別或語言能力）是主要瓶頸。

在成功示例中，該模型展示了高級視頻理解能力，具有準確的時間戳描述和正確的逐步推理過程。全局坐標系的使用表明 MLLM 可以通過整合空間背景和推理來構建隱式世界模型。

錯誤分析：對 VSI-Bench（tiny）上表現最佳的 MLLM 的錯誤進行分析，發現主要有四種錯誤類型：視覺感知、語言智能、關系推理和第一視角 - 他人視角轉換。圖 6 顯示，71% 的錯誤源于空間推理，特別是在理解距離、大小和方向方面。這表明空間推理仍然是提高 VSI-Bench 上 MLLM 性能的關鍵瓶頸。

此外，本文還有一些其他發現。

• 發現 1：空間推理是影響 MLLM 在 VSI-Bench 上的主要瓶頸。
• 發現 2：語言提示技術雖然在語言推理和一般視覺任務中有效，但對空間推理有害。
• 發現 3：在記憶空間時，MLLM 會根據給定的視頻在模型中形成一系列局部世界模型，而不是統一的全局模型。

語言提示技術在這種情況下是無效的 —— 像 CoT 或多數投票這樣的方法實際上對本文任務是非常有害的。

了解更多內容，請參考原論文。