論文の概要: SpatialThinker: Reinforcing 3D Reasoning in Multimodal LLMs via Spatial Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07403v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 18:52:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.426244
• Title: SpatialThinker: Reinforcing 3D Reasoning in Multimodal LLMs via Spatial Rewards
• Title（参考訳）: SpaceThinker:空間的リワードによるマルチモーダルLDMにおける3次元推論の強化
• Authors: Hunar Batra, Haoqin Tu, Hardy Chen, Yuanze Lin, Cihang Xie, Ronald Clark,
• Abstract要約: 構造的空間接地と多段階推論を統合するためにRLで訓練された3D対応MLLMであるSpatialThinkerを紹介する。 このモデルは,タスク関連オブジェクトと空間関係のシーングラフを構築し,密集した空間報酬による回答への推論を行うことにより,人間のような空間知覚をシミュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.39035418889281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have achieved remarkable progress in vision-language tasks, but they continue to struggle with spatial understanding. Existing spatial MLLMs often rely on explicit 3D inputs or architecture-specific modifications, and remain constrained by large-scale datasets or sparse supervision. To address these limitations, we introduce SpatialThinker, a 3D-aware MLLM trained with RL to integrate structured spatial grounding with multi-step reasoning. The model simulates human-like spatial perception by constructing a scene graph of task-relevant objects and spatial relations, and reasoning towards an answer via dense spatial rewards. SpatialThinker consists of two key contributions: (1) a data synthesis pipeline that generates STVQA-7K, a high-quality spatial VQA dataset, and (2) online RL with a multi-objective dense spatial reward enforcing spatial grounding. SpatialThinker-7B outperforms supervised fine-tuning and the sparse RL baseline on spatial understanding and real-world VQA benchmarks, nearly doubling the base-model gain compared to sparse RL, and surpassing GPT-4o. These results showcase the effectiveness of combining spatial supervision with reward-aligned reasoning in enabling robust 3D spatial understanding with limited data and advancing MLLMs towards human-level visual reasoning.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、視覚言語タスクにおいて顕著な進歩を遂げてきたが、空間的理解に苦慮し続けている。 既存の空間MLLMは、しばしば明示的な3D入力やアーキテクチャ固有の修正に依存し、大規模なデータセットやスパース監視によって制約される。 これらの制約に対処するために,RLで訓練された3D対応MLLMであるSpatialThinkerを導入する。 このモデルは,タスク関連オブジェクトと空間関係のシーングラフを構築し,密集した空間報酬による回答への推論を行うことにより,人間のような空間知覚をシミュレートする。 空間シンカーは,(1)高品質な空間VQAデータセットであるSTVQA-7Kを生成するデータ合成パイプラインと,(2)空間接地を強制する多目的密度空間報酬を伴うオンラインRLから構成される。 SpaceThinker-7Bは、空間的理解と実世界のVQAベンチマークにおいて、微調整とスパースRLベースラインを監督し、スパースRLに比べてベースモデルのゲインを2倍にし、GPT-4oを上回っている。 これらの結果は,空間監督と報酬整合推論を組み合わせることで,限られたデータによる堅牢な3次元空間理解を実現し,人間レベルの視覚的推論に向けてMLLMを前進させる効果を示した。

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