跳到正文
/阅读与研究

外观

快速抵达

↑ ↓ 选择 · Enter 打开 · Esc 关闭MyHOT
原文
Hugging Face · 每日论文· 媒体 / 作者来源·精选

Game2Real-Bench:玩具游戏能否揭示并迁移到真实世界视觉推理?

原文标题

Game2Real-Bench: Do Toy Games Reveal and Transfer to Real-World Visual Reasoning?

AI 导读

研究者发布 Game2Real-Bench 基准,覆盖细粒度感知、空间推理、约束推理与序列规划四类能力,包含 1000 个可执行验证的程序化游戏样本和 400 个按推理需求对齐的真实样本。评测 25 个 VLM 后发现游戏与真实任务表现高度一致(相关系数 0.935);one-shot 游戏中,部分模型的约束推理提升,但细粒度感知下降。团队还构建了含约 24K 样本、18 类任务、65 个 QA 家族的 Game2Real-Dataset。

来源:Hugging Face · 每日论文 · arxiv.org

导读与选稿说明

该基准首次系统验证游戏任务与真实视觉推理的对应关系,并给出可执行验证的数据集,可供 VLM 评测与训练选择数据来源时参考。

导读由模型辅助整理,非独立核验。完整信息见原文。