多模态大说话模子（MLLM）在具身智能和自动驾驶"端到端"有策动中的利用日益加多男同 porn，但它们真的准备好证据复杂的物理天下了吗？

上海交通大学勾搭中国地质大学、南洋理工大学、智源辩论院以及斯坦福大学的辩论团队推出首个多模态大模子（MLLM）时空智能评测基准 STI-Bench（Spatial-Temporal Intelligence Benchmark），向现时起先进的多模态大说话模子发起了对于精确空间时辰证据的严峻挑战。

成果泄漏，即等于 Gemini-2.5-Pro、GPT-4o、Claude-3.7-Sonnet、Qwen 2.5 VL 等现时最强的多模态大模子，在需要定量分析真实天下空间策动和动态变化的任务上，弘扬并不尽东谈主见。

从语义证据到时空智能

MLLM 在视觉说话证据上建树斐然，并被钟情于成为具身智能和自动驾驶的"端到端"处分有策动。但这要求模子越过传统的语义证据，具备精确的时空智能。

试想 AI 利用场景中的需求：

自动驾驶： 

需分解与前车的精确距离（米）、行东谈主过马路的速率（米 / 秒）、安全过弯的车速纵脱等。

机器东谈主操作：

需判断策动物体的尺寸位置（毫米级）、物体间的空间布局、高效的抓取旅途与速率。

这些任务的中枢是定量化的空间 - 时辰证据才能，而这正好可能是现时大模子才能的薄弱智商。STI-Bench 恰是为了系统评估这一关节才能而生。

STI-Bench："时空智能"的全面基准测试

与现存侧重语义的评测不同，STI-Bench 径直聘任真实天下视频行动输入，聚焦于精确、量化的时空证据，旨在评估模子在真实利用场景中的后劲。

基准构建

数据开端包括 300 多个真实天下视频，袒护三类典型场景：桌面操作（毫米级）、室内环境（厘米级）、户外场景（分米级）。

评测任务共八项，分属两个维度。第一类是静态空间证据，包括：（1）圭臬度量，评估物体大小和物体之间的距离；（2）空间策动，证据物体的相对位置策动；（3）3D 视频定位，展望物体在三维空间中的位置框。第二类是动态时序证据，包括：（4）位移与旅途长度，判断物体绽开距离；（5）速率与加快度，分析物体绽开的快慢过头变化趋势；（6）自我中心标的，臆测相机的旋转角度；（7）轨迹面容，概述物体绽开旅途；（8）姿态臆测，识别相机或物体在绽开流程中的姿态变化。

此外，该数据集还包含 2000 多对高质料问答（QA），总共问答基于精确标注谋略真值，聘任 GPT-4o 生成各类化问题与谜底，并经过多轮东谈主工审核与校准，确保问答内容准确、说话合理、且与对应场景的精度需求高度匹配。

现实成果

辩论团队对现时起先进的多模态模子进行了全面评测男同 porn，包括最强的独到模子（GPT-4o、Gemini-2.0-Flash、Gemini-2.5-Pro、Claude-3.7-Sonnet）和闻明开源模子（Qwen2.5-VL-72B、InternVL2.5-78B、VideoLLaMA 3 等）。

评测成果令东谈主感到担忧：

合座弘扬欠安：弘扬最好的 Qwen2.5-VL-72B 和 Gemini-2.5-Pro 也仅不到 42% 的准确率，仅比立时猜度 ( 20% ) 高一些，距离本体利用所需的可靠性还有一丈差九尺。

定量空间任务成"重灾地"：

圭臬度量：最高仅 34.2%（Gemini-2.5-Pro）

位移旅途长度：最好收货不到 33%

速率与加快度：最高仅 36.9%

场景各异昭着：

总共模子在户外场景弘扬相对较好（最高约 50%）

在对精度要求更高的室内场景和桌面环境中多半下落（均低于 40%）

开源模子崭露头角：

Qwen2.5-VL-72B 不仅赢过总共开源敌手，甚而打败了总共独到模子，为开源社区带来昂然。

颠倒原因分析

为了揭示大模子在空间 - 时辰证据上失败的根柢原因，辩论者对 Gemini-2.5-Pro 在各个场景下各类任务的想考流程进行了详备颠倒分析，发现了三大中枢瓶颈：

1. 定量空间属性不准确

模子每每难以通过单目视频准确臆测视觉输入中物体的空间属性，如尺寸、距离，以及无法从视频中推断 3D 信息，影响了总共需要精确空间测量的任务。

2. 时辰动态证据弱势

模子在证据随时辰变化的跨帧信息方面弘扬欠安，难以准确谋略和面容绽开特征如位移、速率和轨迹。尤其难以离别物体绽开与相机绽开，这些问题源于跨帧信息整合繁难和物理先验的缺失。

3. 跨模态整合才能薄弱

模子无法灵验结合证据文本提示与视觉内容，整合非视觉数据与视觉信息。这导致对时辰敛迹的歪曲、给定运行要求等使用不妥，以及结构化数据，如坐标、姿态等与视觉元素的正确关联，影响总共依赖多模态信息的任务。

这些问题直指现时 MLLM 在精确的空间 - 时辰证据上的才能弱势，也为改日辩论指明了标的。

追想

STI-Bench 的成果明晰地揭示了现时多模态大模子在精确空间 - 时辰证据方面的严重不及。唯有当 MLLM 掌捏了可靠、精确的空间 - 时辰证据才能，它们才能在具身智能和自动驾驶等畛域阐扬真实的价值，迈出从造谣天下到物理天下的关节一步。

STI-Bench 的发布，为评估和改良 MLLM 的空间 - 时辰证据才能提供了一个新的基准和"试金石"，有望相易辩论东谈主员更深化地探索处分有策动。

当今，该模式的论文、代码、数据等仍是开源。

论文贯穿：  https://arxiv.org/pdf/2503.23765

论文主页：  https://mira-sjtu.github.io/STI-Bench.io/

Github：  https://github.com/MIRA-SJTU/STI-Bench

Huggingface：  https://huggingface.co/datasets/MIRA-SJTU/STI-Bench

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