論文の概要: SIRI-Bench: Challenging VLMs' Spatial Intelligence through Complex Reasoning Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14512v3
• Date: Fri, 17 Oct 2025 02:36:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 13:49:08.650624
• Title: SIRI-Bench: Challenging VLMs' Spatial Intelligence through Complex Reasoning Tasks
• Title（参考訳）: SIRI-Bench:複雑な推論タスクによるVLMの空間的知性向上
• Authors: Zijian Song, Xiaoxin Lin, Qiuming Huang, Guangrun Wang, Liang Lin,
• Abstract要約: SIRI-Benchは視覚言語モデルの構造的空間知性を評価するためのベンチマークである。 Benchは9000の動画検索用三脚で構成されており、各問題はリアルな3Dシーンに埋め込まれている。 実験結果から,最先端のVLMはSIRI-Benchでかなり苦労し,構造的空間推論の課題を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.774165536666864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have undergone rapid progress, largely attributed to reinforcement learning on complex reasoning tasks. In contrast, while spatial intelligence is fundamental for Vision-Language Models (VLMs) in real-world interaction, the systematic study of their complex spatial reasoning remains underexplored. To bridge this gap, we introduce SIRI-Bench, a benchmark designed to evaluate VLMs' structural spatial intelligence through spatial-grounded reasoning tasks. SIRI-Bench comprises 9,000 video-question-answer triplets, where each problem is embedded in a realistic 3D scene. The benchmark is carefully designed so that solving each problem requires both spatial comprehension and structural reasoning. To facilitate large-scale data synthesis, we develop an Automatic Scene Creation Engine that employs collaborative LLM agents to translate abstract mathematical problems into faithful 3D scenes. Experimental results reveal that state-of-the-art VLMs struggle significantly on SIRI-Bench, underscoring the challenge of structural spatial reasoning. We hope that our study will bring researchers' attention to spatially grounded reasoning and advance VLMs in visual problem-solving.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な推論タスクに関する強化学習による、急速に進歩している。 対照的に、空間知能は実世界の相互作用における視覚・言語モデル(VLM)の基本であるが、それらの複雑な空間的推論の体系的研究はいまだ過小評価されている。 このギャップを埋めるために,VLMの構造的空間的知性を評価するためのベンチマークであるSIRI-Benchを導入する。 SIRI-Benchは9000の動画検索用三脚で構成されており、各問題はリアルな3Dシーンに埋め込まれている。 このベンチマークは、それぞれの問題を解決するために、空間的理解と構造的推論の両方を必要とするように慎重に設計されている。 大規模データ合成を容易にするために,協調的なLLMエージェントを用いて抽象数学的問題を忠実な3Dシーンに変換する自動シーン生成エンジンを開発した。 実験結果から,最先端のVLMはSIRI-Benchでかなり苦労し,構造的空間推論の課題を浮き彫りにした。 我々の研究は、視覚的問題解決における空間的根拠に基づく推論とVLMの進歩に研究者の注意を向けることを願っている。

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