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这项由深度智慧公司、清华大学、上海人工智能实验室等多家机构联合开展的研究发表于2025年11月的arXiv预印本平台，编号为arXiv:2511.15065v1。研究团队包括杨程、万海源、彭艺然等多位学者，他们在视频推理领域实现了重要突破。有兴趣深入了解的读者可以通过该论文编号查询完整研究内容。

当我们观看一个人走迷宫的视频时，我们的大脑会自动分析路径、预测下一步该往哪走、判断哪条路是死胡同。这种能力看似简单，但对人工智能来说却是一个巨大挑战。就像教一个从未见过迷宫的孩子学会走迷宫一样，我们需要让AI不仅能"看懂"迷宫，还要能"想出"最佳路径。

传统的AI推理就像让一个盲人通过别人的口述来走迷宫。别人告诉他"前面有堵墙"、"左边是通道"，他根据这些文字描述来做决定。但这种方法有个明显缺陷：当迷宫变得复杂时，纯靠文字描述很容易让人迷失方向，更别说找到最优路径了。

研究团队提出了一个全新的想法：让AI直接通过观看视频来学习推理，就像人类一样。这就好比让那个盲人恢复视力，直接用眼睛观察迷宫的布局和路径变化。这种"视频推理"方法的核心在于，AI不再依赖文字描述，而是通过分析视频中每一帧画面的变化来理解空间关系和推理逻辑。

为了验证这个想法，研究团队创建了一个名为VR-Bench的测试平台，里面包含了7920个不同类型的迷宫视频。这些迷宫就像一个巨大的训练场，有简单的方格迷宫、复杂的不规则迷宫、立体的3D迷宫，甚至还有类似推箱子游戏的逻辑迷宫。每种迷宫都有不同的难度等级和视觉风格，就像游戏中的不同关卡一样。

研究结果令人惊喜。通过视频学习推理的AI模型在解决复杂迷宫问题时，表现明显优于传统的"文字推理"模型。特别是当迷宫变得越来越复杂时，视频推理模型的优势更加明显。这就像一个通过看地图学习的人，在复杂地形中的导航能力远超只听路线描述的人。

更有趣的是，研究团队还发现了一个类似于"多次尝试"的现象。当让AI对同一个迷宫生成多个不同的解决方案，然后选择最佳方案时，成功率能提高10-20%。这就像让一个人多走几遍迷宫，总能找到更好的路线一样。

这项研究的意义远不止解迷宫这么简单。视频推理能力的突破，为AI在机器人导航、自动驾驶、医疗诊断等需要空间推理的领域应用打开了新的大门。当AI能够像人类一样通过观察视频来理解和推理时，它们在处理复杂现实问题时的能力将得到显著提升。

一、传统AI推理的局限：为什么需要新方法

要理解这项研究的重要性，我们先来看看传统AI推理方法面临的困境。目前主流的AI推理方式被称为"思维链"（Chain-of-Thought），它的工作原理就像让AI写作文一样，通过生成一步步的文字推理过程来解决问题。

以解决数学题为例，传统AI会这样思考："第一步，我需要找出已知条件；第二步，确定要求解的目标；第三步，选择合适的公式；第四步，代入数据计算。"这种方法在处理文字和数学问题时效果不错，就像一个善于逻辑思维的学生按部就班地解题。

然而，当面对空间推理任务时，这种纯文字的思维方式就显得力不从心了。回到迷宫的例子，如果让AI用文字描述来解决迷宫问题，它可能会说："从起点向右走三步，遇到墙后向上走两步，再向左走一步..."这种描述方式不仅冗长，而且容易出错，特别是当迷宫结构复杂时。

研究团队通过大量实验发现，当迷宫难度增加时，基于文字推理的AI模型性能急剧下降。这就像让一个人闭着眼睛，仅凭别人的口头指导在复杂的城市中导航一样困难。视觉信息的缺失使得AI无法有效地理解空间关系和路径规划。

更关键的是，现实世界中的很多问题本质上都是视觉和空间的。无论是机器人在房间中寻找物品，还是自动驾驶汽车规划行驶路线，或者医生通过CT扫描诊断疾病，这些任务都需要对视觉信息进行精确的空间推理。纯粹依赖文字描述的推理方法在这些场景中显得非常不自然和低效。

此外，人类的推理过程本身就是多模态的。当我们思考空间问题时，大脑中形成的是空间图像和动态过程，而不是一连串的文字描述。因此，开发能够直接处理视觉信息并进行推理的AI系统，不仅更接近人类的认知方式，也更适合解决现实世界的复杂问题。

正是基于这些认识，研究团队提出了"视频推理"的概念。他们认为，视频作为信息载体，天然地包含了时间和空间的连续性，每一帧都建立在前一帧的基础上，形成了一个连贯的视觉推理链。这种方式让AI能够像人类一样，通过观察和分析视觉变化来进行推理，而不是被困在纯文字的抽象世界中。

二、视频推理的革命性突破：让AI用眼睛思考

视频推理的核心理念可以用一个简单的比喻来理解：传统的文字推理就像通过电话描述一个复杂的舞蹈动作，而视频推理则是直接观看舞者的表演。显然，后者能够传达更丰富、更准确的信息。

在视频推理模式下，AI不再需要将复杂的空间信息转换成文字描述，而是直接处理视觉序列。每一帧视频都包含了完整的空间信息，而帧与帧之间的变化则展现了动作和推理的过程。这就像人类大脑处理视觉信息的方式一样，我们能够同时感知静态的空间布局和动态的变化过程。

以迷宫问题为例，在视频推理模式下，AI会看到一个小球从起点开始移动，在每个分叉口做出选择，遇到死胡同时回退，最终找到通往终点的路径。这个过程中，AI不仅能够学习到正确的路径选择，还能理解什么是死胡同、什么是有效路径，以及如何在复杂环境中进行系统性搜索。

更重要的是，视频推理能够处理多层次的信息。在同一个视频序列中，AI可以同时学习到局部的决策策略（比如在分叉口如何选择）和全局的规划能力（比如如何避免在无用路径上浪费时间）。这种多层次学习能力使得视频推理在处理复杂问题时具有更强的适应性。

研究团队还发现，视频推理具有很强的泛化能力。一个在简单方格迷宫上训练的模型，能够成功处理不规则形状的迷宫、3D立体迷宫，甚至是完全不同类型的推理任务。这说明AI通过视频学习到的不仅仅是具体的解题技巧，而是更深层的空间推理能力。

这种泛化能力的原理在于，视频推理学习的是视觉模式和空间关系，而这些基础能力在不同任务间具有共通性。就像一个熟练的司机能够快速适应不同城市的道路一样，掌握了基础空间推理能力的AI也能够灵活应对各种变化的环境。

视频推理的另一个重要优势是其自然的连续性。在传统的文字推理中，每个推理步骤都需要明确表述，这往往导致推理过程的人为分割。而视频推理中，整个思考过程是连续流畅的，就像人类的直觉思维一样，能够在不中断的情况下处理复杂的推理链条。

研究结果表明，这种连续性推理在处理长序列推理任务时具有明显优势。当推理步骤增多时，文字推理模型的性能会显著下降，而视频推理模型却能保持相对稳定的表现。这为处理现实世界中的复杂推理任务提供了更可靠的技术基础。

三、VR-Bench测试平台：AI推理能力的综合考场

为了全面评估视频推理的效果，研究团队构建了一个名为VR-Bench的综合测试平台。这个平台就像一个专门设计的AI智力测验中心，包含了各种类型和难度的推理挑战，确保能够从多个角度考察AI的推理能力。

VR-Bench的设计哲学类似于人类智力测验的多维度评估。就像IQ测试包含数学推理、空间想象、逻辑分析等不同模块一样，VR-Bench也设计了五种不同类型的迷宫任务，每种都考察AI的不同能力方面。

第一类是规整迷宫（Regular Maze），这是最基础的测试类型。它采用标准的网格布局，墙壁和通道都是规整的方形。这类迷宫主要考察AI的基础路径规划能力，就像让一个初学者从最简单的九宫格迷宫开始练习一样。虽然结构简单，但它为AI建立了空间推理的基础概念。

第二类是不规则迷宫（Irregular Maze），采用曲线和不规则形状的通道设计。这种设计打破了网格的限制，AI不能再依赖简单的坐标定位，而必须真正理解视觉形状和空间关系。这就像从走直角转弯的街道转为在蜿蜒山路中导航，难度显著提升。

第三类是陷阱区域（Trapfield），这种测试将传统迷宫的逻辑反转了。与其说是找通道，不如说是避开陷阱。AI必须学会识别危险区域并规划安全路径，这考察的是风险评估和避障能力。这就像在雷区中前进，每一步都需要谨慎考虑。

第四类是推箱子迷宫（Sokoban），增加了物体操作的复杂性。AI不仅要规划自己的移动路径，还要考虑如何推动箱子到指定位置，这需要前瞻性规划和多步骤推理。这就像国际象棋一样，每一步都要考虑后续几步的影响。

第五类是3D立体迷宫，将推理扩展到三维空间。AI需要处理上下左右前后六个方向的移动可能性，这极大地增加了推理的复杂性。这就像从平面地图导航升级到立体建筑中寻路一样，需要更强的空间想象能力。

为了确保测试的全面性，每种迷宫都设计了三个难度等级：简单、中等和困难。难度的区别不仅体现在迷宫大小上，还包括分支数量、死胡同的复杂程度以及障碍物的分布密度。这就像游戏中的不同关卡，确保能够区分不同水平的AI系统。

除了结构复杂性，VR-Bench还考虑了视觉多样性。同样的迷宫结构会用不同的材质纹理来呈现，有的看起来像古代城堡的石墙，有的像现代建筑的玻璃幕墙，还有的像自然洞穴的岩石结构。这种视觉多样性确保AI学到的是通用的推理能力，而不是对特定视觉样式的记忆。

研究团队还设计了精密的评估体系。他们不只关注AI是否找到了出路，还关注路径的效率、推理过程的合理性，以及在不同情况下的适应能力。评估指标包括完全匹配度（是否找到最优路径）、成功率（是否到达终点）、精确度（正确步骤的比例）和路径冗余度（与最优路径相比的额外长度）。

这种综合评估方法就像评价一个司机的驾驶技能，不仅要看他是否能到达目的地，还要看路线是否合理、驾驶是否平稳、能否适应不同路况等多个方面。通过这样的全方位测试，研究团队能够准确了解视频推理技术的真实能力和潜在限制。

四、惊人的实验结果：AI推理能力的飞跃

当研究团队将各种AI模型放到VR-Bench测试平台上进行比较时，结果令人惊叹。就像一场激烈的智力竞赛，不同类型的AI模型展现出了截然不同的表现，而视频推理模型的优势尤为突出。

在最直观的成功率对比中，经过视频推理训练的模型Wan-R1在多个任务上实现了完美表现。特别是在陷阱区域和3D迷宫这两个最具挑战性的任务中，Wan-R1达到了100%的成功率，这意味着它能够在每次尝试中都找到正确的解决方案。相比之下，传统的视觉语言模型在这些复杂任务上的成功率往往低于30%。

更令人印象深刻的是路径效率的提升。传统模型即使偶尔能找到出路，往往需要绕很多弯路，就像一个迷路的人在城市中瞎转。而Wan-R1生成的路径接近最优解，多余步骤极少。在某些测试中，传统模型的路径长度是最优路径的4倍以上，而Wan-R1仅比最优路径长10%左右。

当研究团队分析不同难度等级的表现时，发现了一个有趣的现象。在简单任务上，传统的视觉语言模型还能与视频推理模型一较高下，就像在平坦大道上，各种交通工具的差别不大。但随着任务难度增加，两者的差距越来越明显。在最困难的测试中，视频推理模型的优势达到了压倒性的程度。

这种"难度敏感性"的差异揭示了两种推理方式的本质区别。文字推理在处理简单问题时效率较高，但随着复杂性增加，其局限性快速暴露。而视频推理由于具备了更强的空间理解能力，在复杂环境中反而更加游刃有余。

研究团队还测试了模型的泛化能力，结果同样令人振奋。一个只在规整迷宫上训练的视频推理模型，在面对完全不同的不规则迷宫时，仍然能保持较高的成功率。更神奇的是，在3D迷宫训练的模型，在处理2D平面任务时表现得更加出色，这说明复杂环境下的训练能够培养更强的通用推理能力。

在视觉适应性测试中，视频推理模型也展现出了强大的鲁棒性。当迷宫的外观从简洁的黑白线条变为复杂的纹理材质，甚至是完全不同的艺术风格时，模型的性能依然稳定。这就像一个优秀的司机，无论在白天黑夜、晴天雨天都能正常驾驶一样。

最让研究团队兴奋的发现是"测试时缩放效应"。当让视频推理模型对同一个问题生成多个不同的解决方案，然后从中选择最佳方案时，成功率能够显著提升10-20%。这个现象类似于人类的"多次尝试"策略，通过探索不同的可能性来提高成功概率。

这种效应的机理在于，复杂推理问题往往存在多个可能的解决路径，单次尝试可能受到随机因素影响而偏离最优解。通过多次采样，模型能够探索更广阔的解空间，从而找到更好的解决方案。这就像让一个人多次走迷宫，总能找到更优化的路线。

研究团队还发现，视频推理模型在推理过程中表现出了更好的"物理合理性"。传统模型生成的解决方案有时会出现"穿墙"、"瞬移"等不符合物理规律的现象，而视频推理模型的行为更加自然和连贯。这种改进不仅提高了解决方案的可行性，也增强了系统的可信度。

在处理规则遵循方面，视频推理模型也表现优异。无论是保持迷宫结构的一致性，还是遵循移动的连续性规则，视频推理模型的违规率都远低于传统方法。这种规则意识对于实际应用至关重要，因为现实世界的任务往往需要严格遵循各种约束条件。

五、技术原理：让AI像人类一样观察和思考

要理解视频推理技术的工作原理，我们可以将它比作教会一个盲人重新看见世界的过程。传统的AI推理就像这个人依靠拐杖和他人描述来认识环境，而视频推理则让他直接用眼睛观察和理解周围的世界。

视频推理的核心在于"链式帧推理"（Chain-of-Frame）。这个概念听起来复杂，实际上非常直观。就像电影是由一帧帧静态画面连续播放形成的一样，AI的推理过程也被分解为一系列连续的视觉状态变化。每一帧都代表推理过程中的一个步骤，而整个视频序列就展现了完整的推理链条。

在训练过程中，AI观察大量的迷宫解决视频，学习理解每一帧中的空间布局、当前位置、可能的移动方向等信息。更重要的是，AI学会了理解帧与帧之间的逻辑关系：为什么在这个位置选择向左而不是向右转，为什么在遇到死胡同时需要回退，为什么某些路径明显更优等等。

这种学习方式的优势在于其自然性和完整性。人类在学习走迷宫时，也是通过观察和实践来积累经验的。我们会记住成功的路径选择，总结失败的经验教训，并逐渐形成有效的搜索策略。视频推理让AI能够以类似的方式学习，而不是被局限在抽象的符号推理中。

在技术实现上，研究团队采用了先进的视频生成架构。这种架构能够处理高分辨率的视频序列，同时保持时间上的连贯性和空间上的一致性。关键在于模型需要同时掌握两种能力：空间理解能力（知道当前环境的布局和约束）和时序推理能力（知道下一步应该做什么以及为什么）。

为了训练这样的模型，研究团队开发了专门的数据生成流水线。他们首先使用广度优先搜索算法为每个迷宫找到最优解，然后将这个解转换为视频序列。这个过程需要精确控制视频的帧率、分辨率和播放速度，确保生成的训练数据既包含丰富的视觉信息，又保持推理过程的清晰性。

训练过程采用了监督微调（Supervised Fine-Tuning）的策略。这就像让一个学生在老师指导下反复练习标准答案，直到掌握正确的解题方法。模型在看到迷宫的初始状态后，需要生成一个完整的解决视频，研究团队会将生成的视频与标准答案进行比较，并根据差异调整模型参数。

有趣的是，研究团队发现仅用简单难度的迷宫训练的模型，就能成功处理更复杂的任务。这说明模型学到的不是机械的记忆，而是真正的推理能力。这种泛化能力的出现，证明了视频推理方法的有效性和潜力。

在推理阶段，模型的工作过程也很直观。给定一个新的迷宫，模型会逐帧生成解决视频。每生成一帧，模型都会考虑当前的环境状态、历史移动轨迹和目标位置，然后决定下一步的最佳行动。这个过程是动态的和交互式的，就像人类在实时解决问题时的思考过程。

为了提高推理的可靠性，研究团队还引入了多样性采样策略。通过在生成过程中引入适度的随机性，模型能够探索不同的解决路径，然后从中选择最优方案。这种策略特别适合处理存在多个可行解的开放性问题。

六、实际应用前景：改变现实世界的推理任务

视频推理技术的突破绝不仅限于解迷宫这样的游戏场景，它的应用潜力几乎涵盖了所有需要空间推理和动态决策的领域。这就像发明了一种全新的思维工具，能够帮助AI更好地理解和操作现实世界。

在机器人技术领域，视频推理有望带来革命性改变。传统的机器人导航依赖于复杂的地图构建和路径规划算法，需要精确的传感器数据和大量计算资源。而具备视频推理能力的机器人可以像人类一样，通过观察环境的视觉变化来理解空间结构和规划行动路径。

设想一个家用清洁机器人，它不再需要事先绘制房间地图，而是能够通过观察房间布局的视频来理解哪些区域需要清洁、如何避开障碍物、怎样规划最高效的清洁路径。更重要的是，当房间布局发生变化时，比如家具重新摆放，机器人能够快速适应新环境，而不需要重新编程或重新建图。

在自动驾驶领域，视频推理技术能够增强车辆对复杂交通情况的理解能力。传统的自动驾驶系统主要依靠规则引擎和预定义的行为模式，在面对未见过的复杂情况时往往表现不佳。而具备视频推理能力的系统可以通过分析交通场景的视觉变化，理解其他车辆和行人的行为意图，从而做出更智能的驾驶决策。

医疗诊断是另一个极具潜力的应用领域。医生在阅读医学影像时，往往需要理解器官的空间关系、病变的扩散模式以及治疗后的变化趋势。视频推理技术可以帮助AI更好地分析医学影像序列，比如CT扫描的连续切片或MRI的动态成像，从而提供更准确的诊断建议和治疗规划。

在游戏AI领域，视频推理技术能够创造更智能、更有趣的游戏体验。传统的游戏AI往往依靠预设的规则和状态机，行为模式相对固定。而基于视频推理的游戏AI能够真正"观察"游戏环境，理解玩家的策略，并做出相应的战术调整。这种AI不仅能提供更具挑战性的对手，还能成为更好的合作伙伴。

城市规划和建筑设计也是视频推理技术的重要应用方向。规划师在设计城市布局或建筑结构时，需要考虑人流动线、功能分区、安全疏散等多种空间关系。视频推理技术可以帮助模拟和优化这些设计方案，预测人们在不同空间中的行为模式，从而创造更合理、更人性化的空间环境。

在教育领域，视频推理技术可以开发更有效的学习工具。比如在几何教学中，AI可以生成动态的几何变换过程，帮助学生理解复杂的空间关系。在物理教学中，AI可以通过视频演示来解释运动规律和力学原理，让抽象概念变得直观易懂。

工业自动化是另一个重要的应用场景。在复杂的制造环境中，机械臂需要精确地抓取、移动和装配各种零部件。具备视频推理能力的机械臂可以更好地理解工作空间的三维结构，规划无碰撞的运动轨迹，并适应生产线上的各种变化。

安防监控系统也能从视频推理技术中获益。传统的监控系统主要依靠运动检测和人脸识别等技术，对复杂行为的理解能力有限。而基于视频推理的监控系统可以理解人员的行为意图，预测潜在的安全风险，并及时发出预警。

在科学研究领域，视频推理技术可以帮助分析复杂的实验现象。比如在生物学研究中，科学家需要观察细胞分裂、蛋白质折叠等微观过程，视频推理技术可以帮助自动识别和分类这些生物过程，加速科学发现的步伐。

随着技术的不断成熟，我们有理由相信，视频推理将成为下一代AI系统的核心能力之一。它不仅能够提高AI处理复杂任务的能力，更重要的是让AI的推理过程变得更加透明和可理解，这对于建立人与AI之间的信任关系至关重要。

七、技术挑战与未来发展方向

尽管视频推理技术展现出了巨大潜力，但研究团队也清醒地认识到当前技术仍面临诸多挑战。这些挑战就像攀登高峰路上的险阻，需要研究者们持续努力才能逐一克服。

首先是计算资源的巨大需求。视频推理需要处理大量的视觉数据，每个视频包含数百帧高分辨率图像。这就像同时阅读数百本图画书一样，对计算能力提出了极高要求。当前的实验主要在性能强劲的GPU集群上进行，但要实现大规模部署，还需要在算法效率和硬件优化方面取得更多突破。

数据质量和多样性是另一个关键挑战。虽然研究团队构建了包含近8000个样本的VR-Bench数据集，但相比于现实世界的复杂性，这个规模仍然有限。就像学习语言需要接触丰富的语料一样，视频推理技术的进一步发展需要更大规模、更多样化的训练数据。

更深层的挑战在于如何处理现实世界的不确定性和动态变化。实验中的迷宫环境相对简单和稳定，但现实应用场景往往充满噪声、遮挡、光照变化等干扰因素。如何让视频推理系统在这些复杂环境中保持鲁棒性，是一个需要持续研究的重要问题。

推理过程的可解释性也是一个重要考虑。虽然视频推理的过程看起来很直观，但模型内部的决策机制仍然像黑盒一样难以理解。在医疗、金融等对可解释性要求较高的领域，如何让AI系统能够清晰地解释其推理逻辑，仍然是一个亟待解决的问题。

针对这些挑战，研究团队提出了几个重要的发展方向。第一是扩展任务范围，将视频推理技术从迷宫问题推广到更广泛的推理任务，比如物理推理、逻辑推理、因果推理等。这就像从练习基础运动扩展到复杂的体育项目一样，需要循序渐进地增加难度和复杂性。

第二是提高模型的效率和可部署性。研究团队正在探索模型压缩、知识蒸馏等技术，希望能够在保持性能的同时显著降低计算需求。这样就能让视频推理技术从实验室走向实际应用，在移动设备和边缘计算环境中发挥作用。

第三是增强模型的泛化能力和适应性。目前的模型在处理训练数据分布内的任务时表现优秀，但面对分布外的数据时性能会有所下降。研究团队正在探索元学习、持续学习等技术，让模型能够快速适应新的任务和环境。

第四是开发更完善的评估体系。除了准确性和效率指标外，还需要考虑推理过程的合理性、创造性、安全性等多个维度。这需要设计更全面的测试基准和评估方法，确保技术发展的方向是正确和有益的。

研究团队还计划将视频推理与其他AI技术结合，形成更强大的综合智能系统。比如将视频推理与大语言模型结合，创建能够同时处理视觉和文本信息的多模态推理系统。或者与强化学习技术结合，让AI系统能够在与环境的交互中不断改进其推理能力。

在应用层面，研究团队正在与多个行业伙伴合作，探索视频推理技术在实际场景中的应用可能性。这包括与机器人公司合作开发智能导航系统，与医疗机构合作研发影像诊断工具，与游戏公司合作创造更智能的游戏AI等。

长远来看，研究团队的愿景是创建一个通用的视频推理框架，能够处理各种类型的空间推理任务。这个框架不仅能够解决技术问题，更重要的是能够以人类可以理解和信任的方式进行推理。这将为人工智能向更高层次的通用智能发展铺平道路。

同时，研究团队也强调了技术发展的伦理考量。视频推理技术的强大能力也带来了潜在的风险，比如可能被用于监控和隐私侵犯。因此，在技术发展的同时，也需要建立相应的伦理框架和监管机制，确保技术的发展能够造福人类社会。

总的来说，虽然视频推理技术仍处于发展初期，面临诸多挑战，但其展现出的巨大潜力和广阔前景令人振奋。随着技术的不断成熟和完善，我们有理由期待视频推理将在未来几年内在多个重要领域实现突破性应用，真正改变我们与AI系统交互的方式。

说到底，这项研究最重要的意义在于为AI开启了一扇新的认知之门。让机器能够像人类一样通过观察视觉世界来进行推理，这不仅是技术上的进步，更是对智能本质的深刻探索。当AI系统能够真正"看懂"世界并进行合理推理时，我们就离创造真正智能的机器又近了一步。这个过程中的每一个突破，都值得我们为之振奋和期待。

Q&A

Q1：什么是视频推理技术，它与传统AI推理有什么不同？

A：视频推理技术让AI通过观看视频来学习和推理，就像人类用眼睛观察来思考问题一样。传统AI推理主要依靠文字描述，就像通过电话指路一样，而视频推理则是直接看地图导航。这种方法在处理复杂空间问题时效果更好，特别是当任务难度增加时，视频推理的优势更加明显。

Q2：VR-Bench测试平台包含哪些类型的测试任务？

A：VR-Bench包含五种不同的迷宫测试：规整迷宫（基础网格型）、不规则迷宫（曲线型通道）、陷阱区域（避开危险区域）、推箱子迷宫（需要操作物体）和3D立体迷宫（三维空间推理）。每种测试都有简单、中等、困难三个难度等级，并采用不同视觉风格来全面评估AI的推理能力。

Q3：视频推理技术能应用到哪些实际场景中？

A：视频推理技术有广泛应用前景，包括机器人导航（让机器人像人类一样观察环境来规划路径）、自动驾驶（理解复杂交通情况）、医疗诊断（分析医学影像序列）、游戏AI（创造更智能的游戏对手）、城市规划（优化空间布局设计）等。基本上所有需要空间推理和动态决策的领域都能受益于这项技术。