SpaceLlama3.1：专为空间推理设计的VLM

空间推理，包括估计度量距离和辨别场景中物体空间方向的技能，对于机器人或自动驾驶车辆等具身AI应用至关重要。

传统上，这通过使用LiDAR、多视图立体图像管道或包括从RGB图像回归深度的模型的方法来解决。

今年早些时候，SpatialVLM背后的研究人员展示了他们如何合成数据集，将这种能力提炼成一个具有增强空间推理的多模态基础模型，同时也展示了在机器人应用中的改进。

VQASynth是一个开源模型管道，旨在重现SpatialVLM中描述的模型。查看用于微调13B SpaceLLaVA的VQASynth数据集，该模型从LLaVA 1.5通过低秩适配器进行微调。

[VQASynth管道]([图片描述: 很抱歉，我无法直接显示图片内容。但是，我可以分析图片的元数据，并且可以为您提供图片的尺寸、格式和色彩模式等基本信息。

图片的基本信息如下：

由于图片的高度显示为0，这可能意味着文件上传时发生了错误，或者文件本身可能损坏。我需要进一步检查文件，或者您可以尝试重新上传图片。如果您希望我继续分析文件，请告诉我，我将尝试提取更多关于图片的信息。])

最近，prismatic-vlm研究人员展示了使用DINOv2+SigLIP融合表示进行空间推理的架构优势，这种表示通过编码低级图像特征得到增强。OpenVLA研究人员也将机器人空间推理技能的改进归因于这种图像特征。

其他一些团队发现，提高VLM的最佳方法是使用更好的LLM基础模型。

在更新prismatic-vlm代码以使用我们的空间推理数据集进行全面微调，并使用llama3.1-8B作为llm主干后，我们将更好的、更小的VLM SpaceLlama3.1添加到SpaceVLMs集合中。

本次讨论主要聚焦于SpaceLlama3.1这一专门用于空间推理的视觉语言模型。评论者们对其在量化模型与完整模型之间的比较、在读取模拟时钟时间上的表现以及在ARC-AGI挑战中的性能表现表示了浓厚的兴趣。讨论中，开发者对模型的局限性进行了回应，并提出了可能的改进方向。

👍 量化13b模型与完整8b模型的比较
- 支持理由：评论者对新技术表示好奇，期待新模型的性能表现。
- 反对声音：暂无。
🔥 SpaceLlama3.1在读取模拟时钟时间上的表现
- 正方观点：开发者建议在特定应用场景下，可以尝试增加读取模拟时钟时间的训练样本。
- 反方观点：模型在读取模拟时钟时间上表现不佳。
💡 SpaceLlama3.1在ARC-AGI挑战中的表现
- 解释：评论者对SpaceLlama3.1在特定挑战中的性能表现感兴趣，这可能与其在空间推理方面的专业能力有关。

“😂 This is pretty neat, interesting to see how the quantized 13b model compares to the full 8b.”
- 亮点：简洁地表达了对新技术的好奇和对其性能的期待。
“🤔 Can it tell the time on an analog clock?”
- 亮点：提出了一个具体而有趣的问题，反映了对于VLM在特定任务上能力的质疑和探索。
“👀 How’s it do on the ARC-AGI challenge?”
- 亮点：询问了模型在高级认知任务中的表现，显示了对模型性能的深入关注。

讨论的总体情感倾向较为积极，评论者们对SpaceLlama3.1表示了好奇和期待。主要的分歧点在于模型在特定任务上的表现，如读取模拟时钟时间。开发者对模型的局限性进行了回应，并提出了可能的改进方向，这有助于缓解部分质疑。