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该论文提出了 SpatialASM 框架，通过新视角合成支架训练大型视觉语言模型，使其能够主动规划与任务相关的视角，并在脑海中想象缺失的空间证据，从而在推理时无需额外视角的情况下，提升四种骨干模型在七项基准测试中的空间推理能力。
该研究使用计算建模和经济博弈评估大型语言模型中的心理化能力，发现像GPT-5这样的模型展现出能够超越人类表现的适应性推理。