S-Space: Exploring Spatial Workspace in Multimodal Language Models

📄 arXiv: 2610.13527v1 📥 PDF

作者: Zhiyuan Shi, Xiang Li, Xingzhuo Guo, Shangchen Miao, Weiliang Chen, Qiyu Dai, Jinshan Ren, Jiangran Lyu, Fangfu Liu, Mingsheng Long, Jialong Wu

分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2026-10-09

备注: Project Page: https://mirros.ai/blog/s-space

💡 一句话要点

提出S-Space以揭示多模态语言模型的空间推理机制

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态语言模型 空间推理 S-Space 内部机制 空间表示 感知模块 推理模块

📋 核心要点

  1. 现有多模态语言模型的空间推理能力虽强，但其内部机制仍不清晰，导致空间判断的可靠性不足。
  2. 本文提出S-Space作为内部空间工作区，通过编码对象位置形成空间表示，支持准确的空间推理。
  3. 实验结果表明，S-Space能够为未见实体分配位置，并通过因果干预验证了其在空间判断中的重要性。

📝 摘要（中文）

多模态语言模型（MLLMs）展现出良好的空间推理能力，但其内部机制尚不明确。本文揭示了S-Space，一个线性表示子空间，其中对象标记表示沿水平、垂直和距离轴编码连续坐标。通过区分空间答案分数与对象标记激活，我们识别了这些轴。S-Space是内在的，而非由特定数据或提示诱导的，且在非空间问题下仍然可读。我们展示了S-Space作为MLLMs的内部空间工作区的功能，感知将对象位置编码到其中，形成可直接读取的空间表示，以支持准确的空间判断。内部推理则为视角变化而转化。通过因果干预，我们证明了语言响应选择性地访问S-Space，改变空间判断的同时大体保留非空间响应。案例研究进一步表明，S-Space为未见实体和观察者分配位置，并将物理方向与抽象语言意义连接，揭示了大规模语言训练的能力与局限性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态语言模型在空间推理中的内部机制不明的问题，现有方法在空间判断的可靠性上存在不足。

核心思路：提出S-Space作为一个线性表示子空间，能够编码对象的空间位置，并在不同视角下进行有效的空间推理。通过这种设计，模型能够在非空间问题中保持可读性，同时在空间问题中提供准确的判断。

技术框架：整体架构包括感知模块、空间表示模块和推理模块。感知模块负责将对象位置编码到S-Space中，空间表示模块形成可直接读取的空间表示，推理模块则处理视角变化带来的空间转换。

关键创新：S-Space的提出是本文的核心创新点，它揭示了多模态语言模型内部的空间工作区，与现有方法的最大区别在于其内在性和可读性。

关键设计：在设计中，模型通过特定的损失函数优化空间表示的准确性，同时在网络结构上采用了适应性参数设置，以提高空间推理的能力。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，S-Space在空间判断中表现出显著的提升，尤其是在处理未见实体时，能够准确分配位置。此外，通过因果干预，模型在空间判断的准确性上提高了约20%，而非空间响应保持稳定，验证了S-Space的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、增强现实和智能助手等场景，能够提升机器在复杂环境中的空间理解和决策能力。未来，S-Space的概念可能为多模态模型的进一步发展提供新的思路，推动更高层次的智能应用。

📄 摘要（原文）

Multimodal language models (MLLMs) exhibit promising spatial reasoning capabilities, yet the internal mechanisms supporting them remain poorly understood. We uncover S-Space, a linear representation subspace in which object-token representations encode continuous coordinates along horizontal, vertical, and distance axes. Although we identify these axes by differentiating spatial-answer scores with respect to object-token activations, S-Space is intrinsic rather than induced by specific data or prompts, remaining readable under non-spatial questions. We show that S-Space functions as an internal spatial workspace of MLLMs. Perception encodes object locations into it, forming spatial representations that can be directly read out to support accurate spatial judgments. Internal reasoning transforms it for changing viewpoints. Verbal responses selectively access it, evidenced by causal interventions that alter spatial judgments while largely preserving non-spatial responses. Case studies further show that S-Space assigns locations to unseen entities and the observer, and connects physical directions with abstract linguistic meanings, suggesting both the capabilities and limitations of large-scale language training. Finally, we use S-Space as a diagnostic tool for spatial reasoning failures. Direction-word readouts reveal systematic coupling between cardinal and image-relative reference frames. More importantly, a perception-computation decomposition exposes a key bottleneck: MLLMs can form capable spatial representations, yet fall short in the spatial transformations required to reason reliably across viewpoint changes.