厦大与南洋理工发布RoTA-Bench空间推理基准
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厦大与南洋理工发布RoTA-Bench空间推理基准
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AI 综述
厦门大学与南洋理工大学团队提出交互式空间推理基准 RoTA-Bench，让视觉语言模型从 24 种离散旋转动作中选择，使 3D 物体投影与目标轮廓的交并比（IoU）达到 0.90 才算成功；每次评测最多允许 48 次决策，并设有主动停止和停滞终止规则。 该基准共含 674 个任务，其中 100 个组成冻结测试集，其余 574 个保留供后续训练与研究。团队称，在这 100 个冻结测试任务上，GPT-5.6-Sol 的成功率仅 17%，而 20 位本科生完成的 400 次运行全部成功。
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最新进展11月5日 11:45
厦门大学与南洋理工提出 RoTA-Bench：首个交互式 3D-to-2D 投影对齐空间推理基准报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- 公众号 · 新智元厦门大学与南洋理工提出 RoTA-Bench：首个交互式 3D-to-2D 投影对齐空间推理基准
厦门大学与南洋理工大学团队提出 RoTA-Bench，通过交互式 3D-to-2D 投影对齐评测视觉语言模型的空间推理能力。基准包含 674 个任务，模型需从 24 种离散旋转动作中选择，使投影与目标轮廓的 IoU 达到 0.90。在 100 个冻结测试任务上，GPT-5.6-Sol 成功率仅 17%，而 20 位本科生完成的 400 次运行全部成功。
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