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视频模子能不成通过生成视频来处置推理问题？——新津洗车修车转让群电话
谜底是能。尤其在空间类任务（比如走迷宫）上，比图文模子更擅长，更稳。
DeepWisdom 询查团队提议：视频生成模子不仅能画画，更能推理。
它们通过生成合资的视频帧来进行时空蓄意，这种智商在处理复杂空间任务时，致使超过了 GPT-5 和 Gemini 2.5 Pro 等顶尖的多模态大模子。
为了考证这一不雅点，团队推出了VR-Bench——这是首个通过迷宫任务评估视频模子空间推理（spatial reasoning）智商的基准测试。
那团队是如何提议这一不雅点的呢？
视频生成模子的确懂逻辑吗？
试想你在玩一个超复杂的 3D 迷宫游戏。看成东谈主类，大脑毫不会把这事拆成一串败兴的笔墨提示，一边走一边在心里念："往前走两步""看到灰墙停驻""再左转九十度"。
这种纯靠笔墨推理的方法，其实是在对丰富的践诺宇宙进行降维。
三维空间里合资的纵深感、各式物理规章，被硬生生挤压成干瘪的标记，就像你在电话里给一又友指路：你说"在红屋子那处左转"，对方追问"深红如故粉红"；你说"再往前走极少"，对方不知谈是五米如故五十米。阶梯一复杂，信息在话语转译中不休丢失，两边很快会迷途。
而的确情况是，你在脑海中构建的是一个动态的视觉场景。
每一帧画面齐承载着广阔信息：你不仅看到路如何走，还能直观到墙壁的质感、明朗明暗，以及前线通谈有多深。你会像放电影一样在脑中预演阶梯，这种合资画面自然地把空间连贯性和因果关连串起来。
于是，你致使还没迈出第一步，就如故"看见"哪条路是死巷子，凭直观就能完成复杂的空间蓄意，而不消汉典把画面翻译成笔墨。
现时的 AI 规模正处于一个十字街头：假话语模子（LLM）通过"想维链"（CoT）学会了用笔墨进行逻辑推理，那么视频生成模子呢？
Sora 和 Veo3 生成的视频固然传神，但它们的确雄厚物理空间和因果逻辑吗？如故只是在通过概率"猜"下一帧的像素？
问题到底出在哪？
让咱们先望望现存决策的局限性。
恒久以来，视频生成模子的评测圭臬一直停留在"好不面子"上——画质是否了了、动作是否畅通、是否顺应文本形色以及物理规章。
这导致咱们忽略了视频模子看成 World Simulator 的中枢潜能：对物理宇宙动态演变的预测与蓄意智商。
另一方面，现时主流的视觉推理依赖于"视觉话语模子"（VLM）。
它们的作念法是" Reasoning via Text "——将看到的图像鼎新为文本形色，然后在话语的潜在空间里进行推理。
而本论文指出，这种方法在面临复杂的空间导航时存在自然错误：当迷宫变大、维度变高（如 3D）时，形色环境所需的文本量呈指数级爆炸，导致模子"凹凸文实足"，最终迷失处所。
视频帧等于推理的脚手架
基于这个逆境，VR-Bench 提议了一个新范式：Reasoning via Video。
在这个范式中，视频模子不是在生成限定，而是在生成经过。
每一帧画面的生成，本体上等于模子在进行一步推理。合资的视频帧组成了"帧链"（Chain-of-Frame），它自然地包含了空间的一致性和时间的因果性。
为了系统性地想到这种智商，VR-Bench 构建了一个包含 7920 个措施化生成视频的庞大测试场，涵盖五大类高难度空间任务：
惯例迷宫 ( Regular Maze ) ：基础的空间导航与旅途蓄意。
不端正迷宫 ( Irregular Maze ) ：摒弃网格，使用弧清晰径，锻真金不怕火纯视觉感知而非坐标记挂。
3D 迷宫 ( 3D Maze ) ：引入高度与隐敝，测试模子在立体空间中的推明智商。
罗网场 ( Trapfield ) ：条目模子不仅要由发轫到额外，还必须消散特定的罗网区域，锻真金不怕火反向拘谨逻辑。
推箱子 ( Sokoban ) ：最高难度的逻辑任务，模子必须雄厚物体间的相互作使劲与激动端正。
有了"裁判"，智力有"进化"：为视频模子构建客不雅的犒赏机制
为什么 LLM 能通过强化学习学会复杂的数学推理？
中枢在于谜底是独一的，平等于对，错等于错。Jason 之前提议了一个 Verifier Rule，即历练 AI 处置某项任务的难易进程与该任务的可考证性成正比。
但在视频生陈规模，咱们恒久枯竭这种硬计划。
模子生成了一段视频，到底逻辑对鉴别？以往咱们只可暧昧地说"看着可以"，这导致模子难以赢得明确的奖励信号来进行评估。
VR-Bench 填补了这块空缺。它不看颜值，看轨迹。通过像自动驾驶系斡旋样跟踪视频中物体的通顺道径，并将其与最优旅途进行比对，咱们为视频模子确立了一套像数学题一样客不雅的评分体系：
见服从 ( Success Rate, SR ) ：这是最基础的限定奖励。它只看极少：你有莫得到达额外？哪怕你是应用模子 Bug "穿墙"往常的，或者瞬移往常的，惟有到了额外就算见效。这保证了模子至少要有完成任务的驱能源。·
精确匹配率 ( Exact Match, EM ) ：这是最严苛的寥落奖励，对应数学推理中的经过限定全对。它条目模子不仅要到额外，还必须严丝合缝地走在最优旅途上，一步走错即为零分。
精确率 ( Precision Rate, PR ) ：这是经过奖励。它告诉模子"你在第几步运转走歪的"。这种反应能让模子知谈我方错在哪，从而更精良地修正政策。
形貌偏差 ( Step Deviation, SD ) ：这是服从奖励。雷同于外卖骑手蓄意阶梯，不仅要送到，还要不绕路。它量化了旅途的冗余进程，泰国修车群条目模子又快又准。
这一联想的真切真谛在于：它构建了一个无缺的"奖励机制"。
VR-Bench 初次将视频评测从视觉欣赏转为感性的旅途考证。这套了了的信号系统，为异日引入强化学习、让视频模子探索空间规章铺平了谈路。
有了这套机制，视频生成模子也有望迎来属于它们的" R1 时间"。
视频模子在空间推理上有巨大上风
VR-Bench 的实验限定揭示了视频模子在空间推理上的巨大上风。
推感性能的飞跃
在处理简便的迷宫任务时，像 GPT-5 High 或 Gemini 2.5 Pro 这么的 VLM 如实能与顶尖的视频模子分庭抗礼，致使在某些计划上后起之秀 。
但一朝咱们将迷宫难度进步到贫苦模式，VLM 的性能就会遭逢断崖式着落。
比拟之下，视频生成模子展现出了令东谈主骇怪的泛化鲁棒性。
在面临大限度、高难度的迷宫挑战时，Sora-2 和 Seedance-1.0-pro 等视频模子全面超过了 GPT-5 等顶尖 VLM。
这种逆袭并非就怕，而是源于底层推理范式的根柢相反：VLM 试图将静态视觉鼎新为文本 Token，随留恋宫限度扩大，海量的 Token 赶快导致凹凸文实足，从而阻断了长程推明智商。
反不雅视频模子，它们通过构建时空连贯的 Chain-of-Frame 进行推理，这种"视觉能源学"机制保证了岂论场景何等复杂，每帧的视觉 Token 密度齐保握褂讪，从而自然地督察了空间合资性。
数据更是揭示了一个反直观的状态：Sora-2 在不端正迷宫的高难度设定下，其见服从（SR）致使出现了不降反升的趋势。
这一发现强有劲地评释，视频生成不单是是视觉模拟，更是一种比文本更具可膨大性的、原生的空间推理范式。
更顺应物理直观的旅途
实验还发现了一个真谛的状态：即便 VLM 偶尔能找到额外，它们蓄意的旅途经常亦然诬蔑且冗余的。
数据表示，VLM 的形貌偏差（Step Deviation）极高，意味着它们在瞎走冤枉路。而视频模子生成的旅途则平滑、高效，紧贴最优解。这阐发视频模子信得过雄厚了空间结构，而不是在瞎猜。
Wan-R1：不单是是微调
为了考证这种推明智商是否可以被高效学习，作家团队基于开源的 Wan2.2-TI2V-5B 进行了监督微调（SFT），历练出了 Wan-R1。
值得谨慎的是，团队进行了一项严苛的对比实验：在透澈疏浚的历练数据和接近的历练就就下，同期微调了 Wan2.2-TI2V-5B 和 Qwen2.5-VL-7B。
限定表示，Wan-R1 展现出了远超 VLM 的超卓后劲，评释了" Reasoning via Video "在学习时空逻辑上的自然上风。
压倒性的见服从：在罗网场（Trapfield）任务中，Wan-R1 杀青了 100.0% 的无缺见服从，而相通经过微调的 Qwen2.5-VL-7B-SFT 仅为 52.8%，差距接近一倍。
更精确的旅途匹配：在复杂的 3D 迷宫中，Wan-R1 的精确匹配率（Exact Match）达到了 65.3%，而 Qwen2.5-VL-7B-SFT 仅为 31.9%。这也印证了视频模子能更好地学习时间推理和高效旅途蓄意，而 VLM 即使经过微调，改换也相对有限。
此外，Wan-R1 的发扬还评释了泛化智商的的确存在：
难度泛化：仅用简便难度的迷宫历练，模子尽然学会了处置贫苦迷宫，并莫得停步于记挂简便模式。
材质泛化：历练时只见过一种皮肤，测试时面临从未见过的全新纹理布景（如草地、金属地板），依然能褂讪推理。
任务泛化：在某一类迷宫上历练后，模子在未见过的其他类型迷宫上也发扬出了性能进步，标明其学到可搬动的空间推明智商。
这有劲地反驳了"模子只是记着了舆图"的质疑，评释了模子如实内化了通用的空间蓄意与物理模拟逻辑。
这篇论文引东谈主深想的发现时于视频模子也存在雷同于假话语模子的 Test-Time Scaling 效应。
在假话语模子中，咱们知谈通过增多推理时的议论量（如 Self-Consistency）可以进步准确率。VR-Bench 发现，视频模子同理。
当询查东谈主员让视频模子对并吞个任务进行屡次生成（增多采样数 K），并从中通过算法筛选最优解时，模子的推感性能呈现出彰着的飞腾趋势。
实验数据标明，当采样数 K 从 1 增多到 16 时，模子在各样迷宫上的平均性能进步了 10-20%。
瞻望
VR-Bench 的发布，标志着视频生成模子正在从"艺术创作"走向"通用智能"。
要是说 Sora 让大家看到了视频生成的惊艳服从，那 Wan-R1 更像是咱们在"让视频学会想考"这条路上作念的一次初步探索。
这项询查信得过的价值，在于它为咱们大开了一扇通往异日的窗户。
试想一下，异日的具身智能机器东谈主大约不再需要在践诺宇宙中撞得头破血流去试错。
在信得过动手之前，它们可以先在脑子里生成一段视频，预演一下机械臂的通顺轨迹，或者模拟一下复杂的交通路况下变谈会有什么后果。这种通过视频来"先见异日"的智商，让模子不仅能雄厚当下的物理端正，更能推演异日的四百四病，这大约才是通往 World Simulator 那把要害的钥匙。
Reasoning via Video，这场视觉智能的立异才刚刚运转。
现时，作家已在 Github 开源了代码和数据集。感兴致的一又友可以我方创造不同的迷宫种类，并用我方的视频模子进行评测。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2511.15065
代码地址：https://github.com/FoundationAgents/VR-Bench
数据集：https://huggingface.co/datasets/amagipeng/VR-Bench
网页地址 : https://imyangc7.github.io/VRBench_Web/
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— 完 —
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