arXiv:2611.07541v1 Announce Type: new Abstract: Spatial reasoning is a fundamental capability of multimodal large language models (MLLMs), yet existing benchmarks mainly focus on static scene understanding. When objects are moved or swapped, models must infer not only spatial relations but also how interventions change the scene state. To address this problem, we introduce CST-Bench, a benchmark for counterfactual spatial reasoning. CST-Bench contains 7,082 examples covering 6 intervention types and 12 transformation operators, with dense causal annotations including intervention sources, affe
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月7日 · 原文日期：2026年11月6日
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