arXiv:2611.10349v1 Announce Type: new Abstract: Recommender systems are transitioning from static retrieval engines into interactive assistants grounded in physical environments. However, current studies largely neglect the combined complexities of spatial navigation, visual grounding, and multi-turn social interaction. To bridge this gap, we introduce SituRecBench, an interactive benchmark for evaluating frontier vision-language models (VLMs) as situated recommendation assistants within high-fidelity 3D environments. We reformulate recommendation as a situated assistance process in which an a
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月11日 · 原文日期：2026年11月10日
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