**通过宽基线匹配激发多模态大语言模型的复杂空间推理能力**

_Eliciting Complex Spatial Reasoning in MLLMs through Wide-Baseline Matching_

> 本文提出ReasonMatch-Bench基准，评估多模态大语言模型在宽基线匹配中的空间推理能力，发现现有模型远逊于人类。作者设计自动数据生成流程，并提出动态对应强化学习（DCRL），结合图像级视角递进和点级对应课程，通过可验证奖励提升训练，显著改善基准表现并可迁移至相关空间推理任务。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-06-04 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.03577)