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多视图空间推理
01 02
STAR-R1：通过强化多模态大模型实现多视图空间变换推理
STAR-R1: Multi-View Spatial TrAnsformation Reasoning by Reinforcing Multimodal LLMs
把可验证奖励的强化学习（RLVR）与过程监督 SFT 两阶段结合，用于多视图空间变换推理；其「指代感知奖励」设计可直接迁移到需要跨视图物体对应的 VLM 空间理解任务（如 MMSI-Bench、MindCube 类基准）。
从跨视图关系学习多视图空间推理
Learning Multi-View Spatial Reasoning from Cross-View Relations
XVR 提供了跨视图对应、关系验证与目标定位三类 VQA 监督信号，可直接用于微调 VLM 以增强多视图空间表征；其数据构造方式（从 3D 场景与机器人轨迹自动生成问答）也可复用于构建其他具身空间推理训练集。