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LEGO Puzzles: How Do Multimodal Large Language Models Perform in Multi-Step Spatial Reasoning?
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了LEGO-Puzzles基准，用于评估多模态大语言模型（MLLMs）在多步空间推理中的表现。结果显示，最强的MLLMs正确率约为50%，而人类参与者的正确率超过90%。
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关键要点
- 本研究提出了LEGO-Puzzles基准，用于评估多模态大语言模型（MLLMs）在多步空间推理中的表现。
- 多步空间推理涉及理解和推理多个顺序步骤中的空间关系，关键应用包括机器人操作、自动导航和自动组装。
- 研究结果显示，最强的MLLMs在空间推理方面的正确率约为50%。
- 相比之下，人类参与者的正确率超过90%。
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