論文の概要: Reasoning Path and Latent State Analysis for Multi-view Visual Spatial Reasoning: A Cognitive Science Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02340v1
- Date: Tue, 02 Dec 2025 02:21:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.686627
- Title: Reasoning Path and Latent State Analysis for Multi-view Visual Spatial Reasoning: A Cognitive Science Perspective
- Title（参考訳）: 多視点空間推論のための推論パスと潜時状態解析:認知科学の視点から
- Authors: Qiyao Xue, Weichen Liu, Shiqi Wang, Haoming Wang, Yuyang Wu, Wei Gao,
- Abstract要約: 空間推論は、人間の知性の中核的な側面であり、3D環境における知覚、推論、計画を可能にする。
現在の視覚言語モデル(VLM)は、多視点設定における空間的推論のための幾何学的コヒーレンスとクロスビュー整合性を維持するのに苦労している。
本稿では,VLMが相補的な視点で空間的メンタルモデルを構築し,調整し,維持する方法を評価するための,認知的基盤を持つベンチマークであるReMindView-Benchを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.592210658831902
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Spatial reasoning is a core aspect of human intelligence that allows perception, inference and planning in 3D environments. However, current vision-language models (VLMs) struggle to maintain geometric coherence and cross-view consistency for spatial reasoning in multi-view settings. We attribute this gap to the lack of fine-grained benchmarks that isolate multi-view reasoning from single-view perception and temporal factors. To address this, we present ReMindView-Bench, a cognitively grounded benchmark for evaluating how VLMs construct, align and maintain spatial mental models across complementary viewpoints. ReMindView-Bench systematically varies viewpoint spatial pattern and query type to probe key factors of spatial cognition. Evaluations of 15 current VLMs reveals consistent failures in cross-view alignment and perspective-taking in multi-view spatial reasoning, motivating deeper analysis on the reasoning process. Explicit phase-wise analysis using LLM-as-a-judge and self-consistency prompting shows that VLMs perform well on in-frame perception but degrade sharply when integrating information across views. Implicit analysis, including linear probing and entropy dynamics, further show progressive loss of task-relevant information and uncertainty separation between correct and incorrect trajectories. These results provide a cognitively grounded diagnosis of VLM spatial reasoning and reveal how multi-view spatial mental models are formed, degraded and destabilized across reasoning phases. The ReMindView-Bench benchmark is available at https://huggingface.co/datasets/Xue0823/ReMindView-Bench, and the source codes of benchmark construction and VLM reasoning analysis are available at https://github.com/pittisl/ReMindView-Bench.
- Abstract（参考訳）: 空間推論は、人間の知性の中核的な側面であり、3D環境における知覚、推論、計画を可能にする。
しかし、現在の視覚言語モデル(VLM)は、多視点設定における空間的推論のための幾何学的コヒーレンスとクロスビュー整合性を維持するのに苦労している。
このギャップは、単一視点の知覚と時間的要因から多視点推論を分離する、きめ細かいベンチマークが欠如していることによる。
これを解決するために、VLMが相補的な視点で空間的メンタルモデルを構築し、調整し、維持する方法を評価するための認知的基盤付きベンチマークであるReMindView-Benchを提案する。
ReMindView-Benchは、空間認知の重要な要因を探索するために、視点空間パターンとクエリタイプを体系的に変化させる。
現在の15のVLMの評価は、多視点空間推論において、横方向のアライメントと視点取りにおいて一貫した失敗を示し、推論プロセスのより深い解析を動機付けている。
LLM-as-a-judge と self-consistency prompting を用いた位相解析により,VLM はフレーム内認識において良好に機能するが,ビュー間で情報を統合すると急激に低下することが示された。
線形探索とエントロピー力学を含むインプシット解析は、タスク関連情報の進行的な損失と、正しい軌道と間違った軌道との不確実性を示す。
これらの結果は、VLMの空間的推論の認知的基盤的診断を提供し、多視点の空間的精神モデルがどのように形成され、推論フェーズにわたって劣化し、不安定化されるかを明らかにする。
ReMindView-Benchベンチマークはhttps://huggingface.co/datasets/Xue0823/ReMindView-Benchで、ベンチマーク構築とVLM推論分析のソースコードはhttps://github.com/pittisl/ReMindView-Benchで入手できる。
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