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SpatialCORE：置信度感知空间推理框架
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AI 综述
2026年10月1日，arXiv cs.CV 刊出一项工作，提出 SpatialCORE——一个面向大视觉语言模型的后训练框架，用于置信度感知的 grounded 空间推理。该框架的核心是把模型对自身生成 grounding 的置信度转化为空间推理的学习信号：通过自调节空间奖励，按坐标 token 的置信度对每个预测边界框的匹配质量进行加权；同时引入答案门控机制，将 grounding 的优化与最终答案的正确性绑定起来。报道称，该框架在多个 benchmark 上的表现优于开源及专用空间推理模型，取得 SOTA，并且能够零样本迁移到未见的数据分布，源代码已公开。目前尚无后续报道，事件进展停留在该论文发布与代码开源阶段。
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最新进展10月1日 12:00
SpatialCORE 以置信度加权空间奖励和答案门控实现 SOTA，并公开源代码。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv cs.CVSpatialCORE：大视觉语言模型中的置信度感知 grounded 空间推理
SpatialCORE 是一个后训练框架，把模型对生成 grounding 的自身置信度变成空间推理的学习信号，通过自调节空间奖励按坐标 token 置信度加权每个预测边界框的匹配质量，并用答案门控将 grounding 优化与最终答案正确性绑定。该框架在多个 benchmark 上取得开源及专用空间推理模型中的 SOTA，并可零样本迁移到未见数据分布，源代码已公开。
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