CrossView Suite: Harnessing Cross-view Spatial Intelligence of MLLMs with Dataset, Model and Benchmark

En 3 lignesCrossView Suite introduit CrossViewSet (1.6M échantillons multi-vues), CrossViewBench (benchmark d'évaluation) et CrossViewer (framework trois étapes : Perception → Alignment → Reasoning) pour améliorer le raisonnement spatial multi-vues des MLLMs. Un moteur multi-agent génère des données annotées couvrant 17 types de tâches fine-grained.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain