論文の概要: Vision Language Models Cannot Reason About Physical Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07109v1
• Date: Sat, 07 Mar 2026 08:40:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:13.882979
• Title: Vision Language Models Cannot Reason About Physical Transformation
• Title（参考訳）: 物理変換に関する視覚言語モデルには意味がない
• Abstract要約: 私たちは112の視覚言語モデル(VLM)で23,040の質問を生成する。 パフォーマンスは、コントロールのドロップに伴う保存タスクの改善とともに、ほぼ確実に維持されます。 これらの結果から,現在のVLMは動的シーンにまたがる物理特性の変換不変表現を維持できないことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.590503881181133
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding physical transformations is fundamental for reasoning in dynamic environments. While Vision Language Models (VLMs) show promise in embodied applications, whether they genuinely understand physical transformations remains unclear. We introduce ConservationBench evaluating conservation -- whether physical quantities remain invariant under transformations. Spanning four properties with paired conserving/non-conserving scenarios, we generate 23,040 questions across 112 VLMs. Results reveal systematic failure: performance remains near chance with improvements on conservation tasks accompanied by drops on controls. Control experiments show strong textual priors favoring invariance, yet models perform worse with visual content. Neither temporal resolution, prompting, nor curated sampling helps. These findings show that current VLMs fail to maintain transformation-invariant representations of physical properties across dynamic scenes.
• Abstract（参考訳）: 物理変換を理解することは、動的環境における推論の基本である。 視覚言語モデル(VLM)は具体的応用において有望であるが、物理的な変換を真に理解しているかどうかはまだ不明である。 物理量が変換の下で不変であるかどうかを, 保存性を評価する。 ペア保存/非保存シナリオで4つのプロパティをスパンニングすると、112のVLMに対して23,040の質問が生成される。 パフォーマンスは、コントロールのドロップに伴う保存タスクの改善とともに、ほぼ確実に維持されます。 制御実験は、不変性を支持する強いテキスト先行性を示すが、モデルは視覚的内容でより悪いパフォーマンスを示す。 時間分解能、プロンプト、キュレートされたサンプリングは役に立たない。 これらの結果から,現在のVLMは動的シーンにまたがる物理特性の変換不変表現を維持できないことが明らかとなった。

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