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SpatialCORE提出置信度感知空间推理框架
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AI 综述
2026年9月30日，Hugging Face Daily Papers报道了SpatialCORE，一个面向大型视觉语言模型空间推理的后训练框架。该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。报道称，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。
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最新进展9月30日 08:00
SpatialCORE框架发布，以置信度加权空间奖励提升空间推理并开源代码。报道时间线
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9月30日
- Hugging Face Daily PapersSpatialCORE：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。
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