SpatialCORE：让大型视觉语言模型基于置信度进行空间推理

SpatialCORE 是一个后训练框架，将模型对生成式 grounding 的自身置信度转化为空间推理的学习信号，通过自调节空间奖励按坐标 token 置信度加权每个预测边界框的匹配质量，并用答案门控将 grounding 优化与最终答案正确性绑定。该框架在多个基准上取得开源及专用空间推理模型中的 SOTA 结果，并可零样本迁移到未见数据分布，源代码已公开。