MindTopo 基准揭示 VLM 的空间推理能力短板

Microsoft Research 推出 MindTopo 基准，用于评测多模态大语言模型的拓扑推理能力，涵盖连续性、分离、顺序、包围与打结五类任务，并区分静态推理与交互规划两个层级。测试显示，当前闭源与开源模型在静态识别上表现明显优于交互规划，且均远低于人类水平；失败多出现在规划阶段而非感知阶段，模型在场景变化后难以维持结构关系。图像与视频生成仅在单帧保留结构约束时才有帮助。