SpatialBlock：用合成积木堆叠任务提升 LVLM 空间智能

研究者提出 SpatialBlock，通过合成积木堆叠任务提升大型视觉语言模型（LVLM）的 3D 空间推理能力。其构建的 SpatialBlock-15k 数据集包含 15,000 个积木堆叠问题，覆盖 3D 到 2D 投影、视角变换和结构组合，并加入受控颜色调制作为视觉线索。实验显示，用该数据集训练的 LVLM 在直接回答和基于推理的预测两种方式下均显著优于基线，并能泛化到真实世界空间任务。