连年来，多模态大模子（MLLMs）发展迅猛云开体育，从看图语言到视频长入，似乎无所不成。

但你是否想过：它们的确"看懂"并"想通"了吗？

模子在靠近复杂的、多法子的视觉推理任务时，能否像东谈主类相同推理和有狡计？

为评估多模态大模子在视觉环境中，完成复杂任务推理的才智。清华大学团队受密室脱逃游戏启发，建议EscapeCraft：一个 3D 密室脱逃环境，让大模子在 3D 密室中通过目田探索寻找谈具，解锁出口。

该论文现在已入选 ICCV 2025。

EscapeCraft 环境千里浸式互动环境，灵感源自密室脱逃

计划团队打造了可自动生成、机动确立的 3D 场景 EscapeCraft，模子在里神态田行径：找钥匙、开箱子、解密码、逃出房间……其中每一步齐需整合视觉、空间、逻辑等多模态信息。

任务可膨大，应用无尽可能

EscapeCraft 以逃出房间为最终目的，重心评测脱逃经由中的探索和有狡计步履、推理旅途等。复古不临幸间立场、谈具链长度与难度组合，还可膨大到问答、逻辑推理、答复重建等任务。它是一个高度机动、可不息迭代的通用评测平台，也不错为异日的智能体、多模态推理、强化学习等方针计划提供基础环境、数据和奖励建立方面的复古。

EscapeCraft 复古目田定制和膨大想要的难度等第。不同难度等第下所需的脱逃法子有所不同。

为了提高任务的难度，咱们将脚迹摈弃在了墙上而不是箱子中，检修模子关于环境信息的接管和处置才智，除此以外脚迹在房间的摆放位置也可目田选拔。

在第一个场景中，脚迹位于引诱出口的墙上，此时 GPT-4o 的弘扬愈加出色，不错对脚迹进行正确诓骗。

不外，当咱们把脚迹移动到距离出口较远的墙上，GPT-4o 初始不停重迭历史旅途，无法对正确长入和诓骗脚迹，导致脱逃失败。

模子推理和经由评测 Gemini-1.5-Pro 密室脱逃第一视角

这张图展示了 Gemini-1.5-pro 模子收效脱逃一个房间的全经由。

初始的 0 到 4 步，模子原地不动，通过旋转视角来不雅察房间的环境。

它先从右侧初始旋转，一步步视察房间的不同区域，试图找到可交互的物体或脚迹，比如电视、桌子和椅子。

到了第五步，模子将视角瞄准电视方针，陆续寻找可操作的元素，这时咱们不错看到桌上有一把钥匙。

第六步时，模子前进并拾取了这把钥匙。拿到钥匙后，模子示意我方准备回身靠近门，尝试使用钥匙。

接下来的法子中，模子初始朝门的方针移动，意图解锁房门。在移动经由中，它屡次调遣视角，尤其是朝上看，试图阐述门的位置。

由于视角偏低，模子一初始没能看到门，于是不停微调视角方针来定位门的位置。

从"答对"到"会想"

与传统只看最终任务终结的评测不同，EscapeCraft 关心统统任务完成经由：模子是否自主探索？有莫得重迭犯错？谈具用得对不合？从而确凿测试模子的"类东谈主推理经由"。

论文重心弥补以终结为导向的评估颓势，强调中间推理经由。为此假想了多个筹商视觉感知、多模态推理、环境探索和器具获取和诓骗的经由的革命狡计：

Intent-Outcome Consistency（意图与终结一致性）：筹商模子与环境的交互终结是否和的模子的交互意图一致，即模子是否"在正确的位置作念正确的事"。

Prop Gain / Grab Ratio / GSR：描摹模子在探索和推理经由中的步履样式，反应模子的交互质地、推理终结、和智能进程。

评测终结骄气：GPT-4o 在 Difficulty-3 中仅有 26.5% 的子方针收尾是"确凿长入后完成的"，其余大多为或然收效（比如想拿电视却误执到要道谈具）。

计划还发现多数真义失败案例。举例：

模子靠近不可交互的沙发，仍试图执取，并在"情理"中讲解"沙发下可能藏着钥匙"；

模子底本还是看见了要道谈具，却在移动经由中将其"逐渐移出视线"，随后陆续说起该谈具却操作失败……

团队据此将过错拆分为两类：

视觉感知过错：误判方针是否可交互，视角舍弃失败；

推理逻辑过错：方针设定过错，或当作与意图不符。

其中 Claude 3.5 的过错中，61.1% 属于推理问题，38.9% 属于视觉问题。这说明即便模子"看到了"，不代表它"想清亮了"。

谁能逃离"密室"？模子弘扬终结对比

单房间脱逃终结统计，包括 3 个不同难度级别（数值越大越难）。

计划评测了包括 GPT-4o、Gemini-1.5 Pro、Claude 3.5、LLaMA-3.2、Qwen、Phi-3 等热点模子，发现：

在职务评价狡计方面：

GPT-4o 脱逃收服从（ER）最好，但在职务复杂度晋升后仍经常出错；

国产大模子 Doubao 1.5 Pro 在最通俗的关卡中，脱逃收服从卓绝 Gemini 1.5 Pro 和 Claude 3.5 Sonnet；何况其交互收服从（Grab SR）卓绝 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet；

即使模子脱逃收服从相通，EscapeCraft 依然能诓骗谈具获取率（Prop）、使用步数（Step），交互收服从（Grab SR）和交互率（Grab Ratio）对模子进行比拟。

比如，在" Difficult-2 "中，Gemini 1.5 Pro 和 Claude 3.5 Sonnet 有相通的脱逃收服从息兵具获取率，然而 Gemini 1.5 Pro 凭借较高的交互率，即使它的交互收服从较低，也能通过相对较少的步数收效脱逃；而 Claude 3.5 Sonnet 天然交互率低，但每一步交互的收服从较高，体现出该模子完成任务时的"三想尔后行"。

在推理和探索步履方面：

Gemini 和 Claude 常在房间边际"卡住"，空间方针等判断空幻，空转失败；

多数模子容易"反复执错"或"认错谈具"，他们的失败神气也各有特质：有的不会动、有的乱动、有的只移动不经受交互行径、有的当作对了但"目的不清"……；

子方针收尾率虽高，但意图 - 终结一致性广宽低下，即"想要和沙发交互，然而无意地拿到钥匙"；

在多房间设定下，模子能从第一个房间学习到的脱逃教育有限，仅在两个房间关卡设定相似的条目下有扶植作用。

名目主页：https://thunlp-mt.github.io/EscapeCraft

GitHub 地址：https://github.com/THUNLP-MT/EscapeCraft

论文原文：https://arxiv.org/abs/2503.10042v4

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