谷歌最新研究突破性地解決了視覺語言模型(VLM)長期存在的空間推理能力不足的問題。研究人員透過巧妙地借鏡人類空間推理機制，設計出名為SpatialVLM的新模型。此模型不僅具備直接進行空間推理的能力，也展現出令人印象深刻的鍊式思維能力，這在以往的VLM中是難以實現的。這項研究的意義在於，它不僅提升了VLM在空間問題和定量估計方面的性能，更重要的是，它為VLM的發展開闢了新的方向，預示著人工智慧領域即將迎來新的飛躍。
谷歌最新研究提出SpatialVLM解決視覺語言模型缺乏空間推理能力的問題。透過借鑒人類空間推理能力，研究者設計了SpatialVLM，使其具備直接空間推理和鍊式思維能力。研究者使用開放詞彙偵測、深度估計、語意分割等模型訓練SpatialVLM，提升了模型在空間問題和量化估計的表現。設計全面的資料生成框架，提取實體資訊並產生大規模空間VQA資料集，使模型具備直接空間推理和鍊式思維的能力。這項研究為視覺語言模型的發展帶來新可能性，為人工智慧領域帶來新的進步。
SpatialVLM的出現標誌著視覺語言模型領域的一個重要里程碑，其在空間推理和鍊式思維方面的突破，將推動人工智慧在更廣泛領域的應用，例如機器人技術、自動駕駛等。未來，我們可以期待SpatialVLM及其後續研究成果為我們帶來更智慧和便利化的生活體驗。