多模态大模型空间推理数据综述发表

Mahdieh Mallahnezhad 等作者提交发表一篇综述，系统梳理面向多模态大语言模型空间推理的微调方法，涵盖从监督学习到强化学习，重点关注所用数据集，并从数据集设计、构建与评估三方面分类研究。 综述归纳出规则与模板、LLM 提示、程序化生成和人在回路四种固定空间标注构建方法，并指出评估方法在评分方式、容差指标和基准类型上差异显著。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。