論文の概要: A Call for New Recipes to Enhance Spatial Reasoning in MLLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15037v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 11:48:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 15:13:48.958573
• Title: A Call for New Recipes to Enhance Spatial Reasoning in MLLMs
• Title（参考訳）: MLLMにおける空間推論の促進のための新しいレシピ
• Authors: Huanyu Zhang, Chengzu Li, Wenshan Wu, Shaoguang Mao, Yan xia, Ivan Vulić, Zhang Zhang, Liang Wang, Tieniu Tan, Furu Wei,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、一般的な視覚言語タスクにおいて印象的な性能を示す。 近年の研究では、空間的推論能力の限界が明らかにされている。 この空間的推論の欠如は、MLLMが物理的世界と効果的に相互作用する能力を著しく制限する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.67171333213301
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated impressive performance in general vision-language tasks. However, recent studies have exposed critical limitations in their spatial reasoning capabilities. This deficiency in spatial reasoning significantly constrains MLLMs' ability to interact effectively with the physical world, thereby limiting their broader applications. We argue that spatial reasoning capabilities will not naturally emerge from merely scaling existing architectures and training methodologies. Instead, this challenge demands dedicated attention to fundamental modifications in the current MLLM development approach. In this position paper, we first establish a comprehensive framework for spatial reasoning within the context of MLLMs. We then elaborate on its pivotal role in real-world applications. Through systematic analysis, we examine how individual components of the current methodology-from training data to reasoning mechanisms-influence spatial reasoning capabilities. This examination reveals critical limitations while simultaneously identifying promising avenues for advancement. Our work aims to direct the AI research community's attention toward these crucial yet underexplored aspects. By highlighting these challenges and opportunities, we seek to catalyze progress toward achieving human-like spatial reasoning capabilities in MLLMs.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、一般的な視覚言語タスクにおいて印象的な性能を示す。 しかし、最近の研究では、空間的推論能力の限界が明らかにされている。 この空間的推論の欠如は、MLLMが物理的世界と効果的に相互作用する能力を著しく制限し、より広範な応用を制限する。 空間的推論能力は、既存のアーキテクチャやトレーニング方法論を単に拡張することから自然に現れるものではない、と我々は主張する。 代わりに、この挑戦は現在のMLLM開発アプローチの基本的な変更に注意を払っている。 本稿ではまず,MLLMの文脈内での空間的推論のための包括的枠組みを確立する。 次に、現実世界のアプリケーションにおいて、その重要な役割について詳しく説明します。 組織的な分析を通じて,学習データから推論機構による空間的推論能力まで,現在の方法論の個々の構成要素がどのように機能するかを検討する。 本試験は, 進展に期待できる経路を同時に特定しながら, 限界を明らかにするものである。 我々の研究は、AI研究コミュニティがこれらの重要で未調査の側面に注意を向けることを目的としています。 これらの課題と機会を強調することで、MLLMにおける人間のような空間推論能力の実現に向けた進歩を触媒することを目指す。

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