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厦大与南洋理工发布 RoTA-Bench 评测 VLM 空间推理
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AI 综述
2026 年 10 月 16 日报道，厦门大学与南洋理工团队发布 RoTA-Bench，用于评测视觉语言模型（VLM）的空间推理能力。该基准采用交互式 3D-to-2D 投影对齐任务：模型需在有限动作预算内连续旋转物体，使投影与目标剪影匹配，并依据视觉反馈修正动作。报道称，其自动化流水线可批量构建剪影目标，并支持多轮交互评估。评测结果显示，现有 VLM 难以把 2D 视觉观察转化为精确的 3D 旋转控制，与人类的差距巨大。
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最新进展10月16日 12:17
RoTA-Bench 评测显示，现有 VLM 难以将 2D 视觉观察转化为精确的 3D 旋转控制，与人类差距巨大。报道时间线
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10月16日
- AGI Hunt厦大发布 RoTA-Bench：VLM 的 3D 旋转控制远落后人类
厦门大学与南洋理工团队发布 RoTA-Bench，用交互式 3D-to-2D 投影对齐任务评测 VLM 的空间推理能力。模型需在有限动作预算内连续旋转物体使投影匹配目标剪影，并依据视觉反馈修正动作，自动化流水线可批量构建剪影目标、支持多轮交互评估。结果显示现有 VLM 难以把 2D 视觉观察转化为精确的 3D 旋转控制，与人类差距巨大。
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