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OpenReview · State space models· Pingyue Zhang; Zihan Huang; Yue Wang; Jieyu Zhang; Letian Xue; Zihan Wang; Qineng Wang; Keshigeyan Chandrasegaran; Ruohan Zhang; Yejin Choi; Ranjay Krishna; Jiajun Wu; Li Fei-Fei; Manling Li·· 2026-04-28精选AI 评分75

Theory of Space:基础模型能否通过主动探索构建空间信念?

Theory of Space: Can Foundation Models Construct Spatial Beliefs through Active Exploration?

AI 导读

基于摘要分析。研究关注部分可观测环境中的空间具身智能:多模态基础模型能否自主获取缺失信息,并构建、修订和利用连贯的空间信念。作者提出 Theory of Space 概念,并以包含文本与视觉环境的基准评估这一能力,核心目标是通过好奇心驱动的探索形成完整、准确的空间信念,而非仅完成特定任务。 核心评估机制是 spatial belief probing:在每一步提示模型以认知地图呈现其空间信念,从而评估信念质量及其随探索过程的变化。这里的认知地图是模型通过提示生成的信念表征,摘要不足以确认它与模型内部状态之间的对应程度。 作者报告,在所评估的下游任务中,模型自主收集信息时的表现低于被动获得信息时;探索过程缺乏系统性且重复度较高,效率不及程序式代理,同时未获得更好的结果。逐步信念探测显示,感知是初始瓶颈,而全局空间信念还存在不稳定性,已获得的空间知识可能随时间退化。作者另通过错误信念范式报告 Belief Inertia:模型难以覆盖过时先验,且这一现象在视觉模型中尤为明显。 摘要未说明具体任务、环境规模、指标定义、主动与被动条件的信息匹配方式,以及程序式代理的实现与对照条件;实验协议、消融及统计信息尚未验证。复现时需核对认知地图的评分方法、探索预算及错误信念的注入和修正流程。该研究的主要对象是基础模型的空间探索与信念维护,并非神经信号建模;材料未提供 EEG/BCI 实验或明确迁移机制,已有 EEG 相关工作尚未检索确认。

阅读价值

该基准通过逐步认知地图探测区分主动信息获取、空间信念稳定性与过时先验更新问题,值得用于核对基础模型在部分可观测环境中的探索能力,但其 EEG/BCI 适用性尚未验证。

来源:OpenReview · State space models · openreview.net