打破黑盒猜想：大模型通往真正「空间智能」的破局之路
# 打破黑盒猜想：大模型通往真正「空间智能」的破局之路 给模型做一次脑部 CT，低成本重塑真实空间智能。 中山大学团队在论文《SpatialSV: Internalizing Interpretable 3D Spatial Awareness in MLLMs via Task-Oriented Visual Supervision》中，通过“CT 扫描”大模型内部表征，揭示了其空间认知的盲区。 ## 核心发现：模型内部“隐形”的几何结构 团队提取 LLaVA 等模型在推理生成时的中间隐藏层特征，渲染成 3D 空间点云图。瞬间真相大白：在 LLaVA 的“脑海”中，关键参照物（如案例中的小桌子）压根就没有被建模出来。 ## 技术路径：2D-to-3D 几何重建 SpatialSV 采用“中间层提…