该文综述大语言模型空间与逻辑推理研究：提出StepGame数据集与TP-MANN提升多跳空间推理；用前缀提示分析3D轨迹与2D形状；评估ChatGPT空间推理局限；以国际象棋考察复杂推理；构建空间问答基准并用远距离监督生成数据提升理解；发现GPT-4少样本有潜力而微调模型难泛化；研究RCC-8定性空间推理；比较ChatGPT与DALL-E 2认知能力；提出LogicAsker自动评估改进逻辑推理，错误率25%–94%，GPT-4提升10%。