EscapeCraft: A 3D Room Escape Environment for Benchmarking Complex Multimodal Reasoning Ability
作者: Ziyue Wang, Yurui Dong, Fuwen Luo, Minyuan Ruan, Zhili Cheng, Chi Chen, Peng Li, Yang Liu
分类: cs.CV
发布日期: 2025-03-13 (更新: 2025-06-04)
💡 一句话要点
提出EscapeCraft以解决多模态推理能力评估问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态推理 大语言模型 环境设计 任务评估 智能助手
📋 核心要点
- 现有方法主要评估最终任务完成，忽视了多模态推理过程的全面分析，导致对模型行为的理解不足。
- 本文提出MM-Escape基准，强调中间模型行为的评估，开发EscapeCraft环境以支持自由探索和多模态推理评估。
- 实验结果显示，尽管MLLMs在简单任务中表现良好，但在复杂任务中性能显著下降，揭示了模型的不同失败模式和局限性。
📝 摘要（中文）
随着多模态大语言模型（MLLMs）的快速发展，复杂的多模态推理任务在现实和虚拟环境中的研究逐渐受到关注。这些任务需要协调视觉感知、视觉推理、空间意识和目标推导等多种能力。然而，现有评估主要集中在最终任务完成上，往往将评估简化为孤立的能力，如视觉定位和视觉问答。对此，本文提出了MM-Escape，一个可扩展的基准，旨在全面定量分析多模态环境中的推理过程。我们开发了EscapeCraft，一个可定制的开放环境，使模型能够进行自由探索，以评估多模态推理能力。实验表明，尽管MLLMs在简单的逃脱任务中表现良好，但随着任务难度增加，性能显著下降，揭示了不同模型的推理能力瓶颈。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有多模态推理能力评估方法的不足，特别是对推理过程的忽视，导致无法全面理解模型的行为和推理机制。
核心思路：通过引入MM-Escape基准，强调中间推理过程的评估，并设计EscapeCraft环境，允许模型进行自由探索，从而更全面地分析多模态推理能力。
技术框架：整体架构包括MM-Escape基准和EscapeCraft环境，模型在该环境中进行任务，评估其推理过程和最终任务完成情况。主要模块包括环境设置、任务设计和模型行为分析。
关键创新：最重要的创新在于强调中间推理过程的评估，而不仅仅是最终结果，这与现有方法的评估方式有本质区别。
关键设计：EscapeCraft环境支持高度自定义，允许设置不同的任务难度和场景，模型的探索策略和行为被详细记录，以便进行深入分析。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，尽管MLLMs在简单逃脱任务中表现良好，完成率接近100%，但在复杂任务中性能显著下降，部分模型表现出人类般的探索策略，揭示了不同模型的推理能力瓶颈。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能助手、游戏设计和教育等，能够帮助开发更具人性化的交互系统。通过深入理解多模态推理能力，未来可以提升模型在复杂环境中的表现，推动人工智能技术的进步。
📄 摘要（原文）
The rapid advancing of Multimodal Large Language Models (MLLMs) has spurred interest in complex multimodal reasoning tasks in the real-world and virtual environment, which require coordinating multiple abilities, including visual perception, visual reasoning, spatial awareness, and target deduction. However, existing evaluations primarily assess the final task completion, often degrading assessments to isolated abilities such as visual grounding and visual question answering. Less attention is given to comprehensively and quantitatively analyzing reasoning process in multimodal environments, which is crucial for understanding model behaviors and underlying reasoning mechanisms beyond merely task success. To address this, we introduce MM-Escape, an extensible benchmark for investigating multimodal reasoning, inspired by real-world escape games. MM-Escape emphasizes intermediate model behaviors alongside final task completion. To achieve this, we develop EscapeCraft, a customizable and open environment that enables models to engage in free-form exploration for assessing multimodal reasoning. Extensive experiments show that MLLMs, regardless of scale, can successfully complete the simplest room escape tasks, with some exhibiting human-like exploration strategies. Yet, performance dramatically drops as task difficulty increases. Moreover, we observe that performance bottlenecks vary across models, revealing distinct failure modes and limitations in their multimodal reasoning abilities, such as repetitive trajectories without adaptive exploration, getting stuck in corners due to poor visual spatial awareness, and ineffective use of acquired props, such as the key. We hope our work sheds light on new challenges in multimodal reasoning, and uncovers potential improvements in MLLMs capabilities.