VLM、空間関係の理解に課題 シュブ・ガーグ氏らが新評価指標で指摘
シューブ・ガーグ氏とチェン・シャニ氏は2026年10月9日(現地時間)、ビジョン言語モデル (VLM) の内部表現が空間関係を忠実に符号化する能力に課題があることを示す研究結果を発表した。研究チームは、概念の一貫した符号化を評価する新指標EICSと、因果的に制御された空間摂動ベンチマークCASP-VLを導入。複数のVLMアーキテクチャを分析した結果、構成的ベンチマークで高得点を出すVLMでも、空間関係の表現は語彙情報より著しく忠実性に劣るという。この研究は、既存の評価方法では捉えきれないVLMの体系的な欠陥を指摘している。