多模态基础模型
突破级
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收录解读
空间基础模型正在快速扩张，但现有评测往往只覆盖单一任务、单一数据域或任意采样设置，难以判断真正的跨场景泛化。
SpatialBench 用 deterministic sampling 组织 19 个数据集、546 个场景、5 个空间域、6 类模型范式和 5 个任务套件，系统评估输入密度、视角、领域和硬件约束变化下的表现。
论文的发现包括 full-context attention 在准确率上占优，而 bounded-memory strategies 更适合长序列可扩展性，这对 embodied 和 egocentric spatial systems 很关键。
它值得收录，因为空间智能是 VLA、机器人、多模态理解和 3D 世界模型的基础；SpatialBench 提供了一个更全面的评测接口。