Meta 发布 Multi-SpatialMLLM：多模态 AI 突破空间理解瓶颈
5 月 29 日消息，科技媒体 marktechpost 昨日（5 月 28 日）发布博文，报道称 Meta 公司联合推出 Multi-SpatialMLLM 模型，整合深度感知、视觉对应和动态感知三大组件，突破单帧图像分析的局限。
多模态大语言模型（MLLMs）近年来在视觉任务处理上取得显著进展，但其作为独立数字实体的应用方式限制了实际影响力。
随着机器人和自动驾驶等领域的需求增长，MLLMs 需要具备复杂空间理解能力。然而，现有模型在基础空间推理任务中频频失误，例如无法准确区分左右。
过去的研究将问题归因于缺乏专门训练数据，并尝试通过单张图像的空间数据训练改进，但这种方法局限于静态视角分析，缺乏动态信息处理能力。
Meta 旗下的 FAIR 团队联合香港中文大学，为解决空间理解难题，推出 MultiSPA 数据集，涵盖超过 2700 万样本，涉及多样化的 3D 和 4D 场景。
该数据集结合了 Aria Digital Twin、Panoptic Studio 等高质量标注场景数据，并通过 GPT-4o 生成多样化任务模板。
研究还设计了五个训练任务，包括深度感知、相机移动感知和物体大小感知等，提升 Multi-SpatialMLLM 模型在多帧空间推理上的能力。
在 MultiSPA 基准测试中，Multi-SpatialMLLM 相比基础模型平均提升 36%，在定性任务上的准确率达到 80-90%，远超基础模型的 50%，甚至在预测相机移动向量等高难度任务上也取得 18% 的准确率。
在 BLINK 基准测试中，该模型准确率接近 90%，平均提升 26.4%，超越多个专有系统。此外，模型在标准视觉问答（VQA）测试中保持原有性能，显示出不依赖过度拟合空间推理任务的通用能力。
附上参考地址
Meta AI Introduces Multi-SpatialMLLM: A Multi-Frame Spatial Understanding with Multi-modal Large Language Models
Multi-SpatialMLLM: Multi-Frame Spatial Understanding with Multi-Modal Large Language Models
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