中山大学 发布 SpatialBench 数据集, 应用在 空间推理、多模态人工智能 领域

中山大学 本次发布的数据集 SpatialBench, SpatialBench是由多所顶尖学术机构联合构建的大规模空间认知评估数据集，专为测评多模态大语言模型的空间推理能力而设计。该数据集包含1,347个精细标注的问答对，源自50个第一人称视角视频，覆盖室内外静态与动态场景，数据来源通过定制传感平台采集的实景录像。数据集构建采用分层认知框架，将空间智能分解为五个渐进层级，通过专业标注流程实现多维度能力评估。该数据集主要应用于人工智能领域，旨在系统解决现有模型在符号推理、因果推断和路径规划等高级空间认知任务中的能力缺陷问题。

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