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这项由香港科技大学张紫欣、陈康浩等究诘团队指引的冲破性究诘发表于2025年10月，论文编号为arXiv:2510.09507v1。有兴致深远了解的读者可以通过该编号查询完整论文内容。

瞎想一下这么一个场景：你正在厨房里准备作念一起复杂的菜，顷刻间发现穷乏某个要道用具。一个聪惠的助手会怎样作念？是安坐待毙地说"对不起，莫得专门的用具我无法匡助您"，如故机智地环视四周，找到替代品来完成任务？这个看似通俗的场景本质上触及了东说念主工智能发展的一个中枢问题：咱们的AI助手简直吞并物理用具吗？

在现在这个AI本领突飞大进的时间，咱们依然看到了粗略生成邃密图像、撰写灵通著述，致使进行复杂对话的多模态大语言模子（MLLM）。这些模子就像是领有富有学问的学者，粗略陈诉千般问题，处理图像和文本信息。可是，当波及到着实的物理寰宇互动时，终点是使用用具完成本质任务时，这些看似聪惠的AI系统是否简直具备了东说念主类那样的吞并智力？

恰是带着这么的疑问，香港科技大学的究诘团队开拓了PhysToolBench这个全新的评估基准。这就好比是为AI系统筹算的一套"出手智力考试"，专门测试它们对物理用具的吞并进程。究诘团队发现了一个令东说念主不测的事实：即使是目下起头进的AI模子，在这项测试中的发扬也远远不如东说念主类。

这项究诘的蹙迫性不单是在于揭示了现时AI本领的不及，更在于为改日的机器东说念主和智能助手的发展指明了标的。毕竟，要是咱们但愿AI着实成为咱们日常生计中的给力助手，它们就必须像东说念主类雷同吞并和使用千般用具。

PhysToolBench包含了高出1000个全心筹算的图像-文本对，涵盖了从日常生计到专科职责的千般场景。究诘团队筹算了三个难度级别的测试，就像驾照考试分为表面考试、路考和高等驾驶妙技测试雷同。每个级别齐在考查AI系统不同层面的用具吞并智力。

第一层是基础的用具识别智力，荒谬于问"这是什么用具，它的主要用途是什么"。第二层深远到用具的使用旨趣和组合应用，比如"在特定条目下应该采选哪种用具"或者"完成这个任务需要哪几种用具互助"。第三层则是最具挑战性的创造性使用，当标准用具不可用时，怎样利用现存物品创造替代用具。

究诘团队测试了32个不同的AI模子，包括GPT-5、Claude等顶尖的交易模子，以及千般开源模子和专门为机器东说念主筹算的模子。为止令东说念主深念念：即使是发扬最佳的模子，得分也仅有63%足下，而东说念主类的平均得分高出90%。这个广阔的差距揭示了现时AI本领在吞并物理寰宇方面的根柢局限性。

更意思的是，究诘团队发现了几个要道问题。领先，袖珍AI模子在用具吞并方面发扬极差，这意味着目下镶嵌在机器东说念主中的AI"大脑"可能还不够聪惠。其次，即使是大型模子也平庸在识别相似用具时出错，终点是在分歧千般数字产品时发扬倒霉。第三，许多模子会"幻想"用具的可用性，即使用具依然损坏也会盲目保举使用。

为了处理这些问题，究诘团队还建议了一种名为"视觉中心推理"的雠校方法。这种方法就像教导AI"仔细不雅察每个细节"，通过更邃密的视觉分析来改善其用具吞并智力。初步测试骄横，这种方法粗略显赫擢升AI的发扬。

一、基础智力测试：AI能瓦解用具吗？

PhysToolBench的第一层测试就像是给AI作念一个基础的"用具识别考试"。究诘团队会给AI展示一张包含多种物品的图片，然后问它："我需要完成某个特定任务，应该使用哪个用具？"

这听起来似乎很通俗，就像问一个东说念主"我要切菜，应该用哪把刀"雷同平直。但本质上，这个测试揭示了AI吞并用具功能的基本智力。比如，当究诘团队展示一张厨房场景的图片，内部有千般刀具、锅具和餐具，然后问"我需要炖牛尾汤三小时，应该采选哪个锅"时，一个着实吞并用具的AI应该粗略识别出需要使用带盖的大锅，而不是平底锅或其他容器。

究诘为止骄横，大无数AI模子在这个基础层面上发扬还算可以，终点是那些参数目高出100亿的大型模子，准确率平庸能达到60-70%。这就好比一个刚学会作念饭的生手，诚然不是大家，但基本的用具采选如故粗略应答的。

可是，当波及到一些不那么常见的用具时，AI的发扬就启动下滑。究诘团队发现，AI对于专科用具或者不太常见的器具时常会出现误判。比如，在分歧不同类型的扳手、钳子或者专科医疗器械时，即使是顶尖的AI模子也会犯错。

更令东说念主担忧的是，袖珍AI模子（参数目少于50亿）在这个基础测试中的发扬极差，准确率时常低于50%。这意味着目下许多镶嵌在本质机器东说念主或成立中的AI系统，可能连最基本的用具识别齐作念不好。这就像让一个对厨房用具彻底生疏的东说念主来帮你作念饭雷同，为止不言而喻。

终点值得提防的是，AI模子在处理数字产品时发扬尤其倒霉。迎面临千般看起来相似的电缆、充电器或者电子接口时，即使是起头进的模子也平庸会搞混。究诘团队测试发现，许多AI无法准确分歧HDMI线和DP线，或者耻辱Type-C接口和Lightning接口。这种裂缝在现实生计中可能会变成成立损坏或者无法通常职责。

二、深度吞并测试：AI简直懂用具的职责旨趣吗？

当AI通过了基础的用具识别测试后，究诘团队筹算了愈加复杂的第二层测试，专门考查AI是否着实吞并用具的职责旨趣和使用条目。这就像是从"瓦解用具"升级到"会用用具"的考试。

在这个层面，究诘团队筹算了三种不同类型的挑战。第一种是属性吞并测试，要求AI根据特定的使用条目采选最符合的用具。比如，当任务是"在300度高温下煎牛排"时，AI需要吞并不同材质的锅具在高温下的发扬互异，从而采选铸铁锅而不是普通的不粘锅。这不单是是识别用具，更是吞并用具的物理脾气和适用条目。

第二种是用具组合测试，考查AI是否粗略吞并某些任务需要多个用具互助完成。就像拼装产品需要螺丝刀、扳手和测量用具雷同，许多现实任务齐需要用具的协同职责。比如，"给手机充电"这个看似通俗的任务，可能需要充电器、数据线，恐怕还需要转接器。AI需要吞并这些用具之间的相干和组合模样。

第三种亦然最具挑战性的可用性判断测试。究诘团队故意在图片中舍弃一些损坏或无法通常职责的用具，然后不雅察AI是否粗略识别出这些"罗网"。这就像在用具箱里放一把断了柄的锤子，看AI是否还会保举使用它来敲钉子。

测试为止令东说念主深念念。即使是发扬最佳的AI模子，在这个层面的准确率也大幅着落。终点是在可用性判断测试中，简直所有的AI模子齐发扬倒霉，有些致使比速即采选的为止还要差。这揭示了一个令东说念主担忧的问题：现时的AI模子更多的是在进行名义的样式匹配，而不是着实吞并用具的本色功能。

比如，在一个测试案例中，图片骄横的是一个破裂的马桶灵通器，橡胶杯部分依然开裂无法形成密封。可是，大无数AI模子仍然会保举使用这个用具来灵通马桶，彻底冷漠了它依然无法通常职责的事实。这种"盲目保举"在现实应用中可能会导致严重的后果。

究诘团队还发现，AI模子平庸会被用具的外不雅所招引，而冷漠其本质功能状态。这就好比一个东说念主看到一辆外不雅竣工的汽车就以为它能通常行驶，却莫得提防到发动机依然坏了。这种名义化的吞并模样流露了现时AI本领在物理寰宇吞并方面的根柢颓势。

更令东说念主不测的是，专门为机器东说念主应用而教师的AI模子在这些测试中的发扬并不比通用模子好几许。这意味着通俗地在机器东说念主数据上进行教师并不可自动赢得更好的用具吞并智力，可能需要愈加针对性的教师方法和数据。

三、创造性应用测试：当莫得符合用具时AI会怎样作念？

PhysToolBench的最高难度测试模拟了一个咱们在日常生计中平庸遭遇的情况：当标准用具不可用时，怎样创造性地利用现存物品来完成任务。这就像是"荒岛求生"式的用具使用熟习，着实考查了AI的创造性念念维智力。

在这个测试中，究诘团队会给出一个需要完成的任务，但在提供的物品中故意不包含专门用于该任务的标准用具。然后不雅察AI是否粗略想出替代决议。比如，任务是"拧紧一个平头螺丝"，但图片中莫得螺丝刀，唯有千般日常物品如硬币、钥匙、刀具等。一个聪惠的AI应该粗略意志到硬币的旯旮可以插入螺丝槽中，起到螺丝刀的作用。

这种创造性用具使用智力是东说念主类智能的一个显赫特征，亦然着实的通用东说念主工智能必须具备的智力。当咱们在原野露营时用石头当锤子，用树枝当撬棒，或者在厨房里用勺子后面压蒜泥时，咱们展现的恰是这种天简直用具吞并和鼎新应用智力。

可是，测试为止骄横，绝大无数AI模子在这个层面的发扬齐很差。它们似乎被困在了"标准用具标准用法"的念念维样式中，无法跳出既定框架进行创造性念念考。当莫得专门的用具时，大无数AI会通俗地陈诉"无法完成任务"或者"莫得符合的用具"，而不是尝试寻找替代决议。

意思的是，究诘团队发现AI在这个测试中的发扬致使比中等难度的测试还要好一些。这个看似矛盾的为止本质上揭示了AI念念维的一个特色：它们在进行"是否有符合用具"的判断时，反而比评估"用具是否损坏"愈加严慎。这就好比一个过分小心的助手，在莫得专门用具时会真挚地说"我作念不了"，但在面临损坏用具时却可能盲目地说"可以用"。

究诘团队还测试了一些愈加复杂的创造性应用场景。比如，在莫得专门兵器的情况下"制作自保用具"，或者在原野"制作捕猎用具"。这些测试不仅考查AI的用具创造智力，还波及到对物理旨趣的吞并，比如怎样利用重力、杠杆旨趣或者材料脾气来结束特定功能。

为止骄横，即使是起头进的AI模子也很少粗略建议着实有用的创造性处理决议。它们时常疼痛对物理旨趣的深层吞并，无法将抽象的物理学问应用到具体的用具创造中。这就像是一个只会背诵物理公式但不会本质应用的学生，学问和实行之间存在广阔的鸿沟。

四、测试为止分析：AI的"用具盲区"在何处？

通过对32个不同AI模子的全面测试，究诘团队发现了现时AI本领在用具吞并方面的几个要道问题，这些发现就像给AI作念了一次全面的"体检"，揭示了它们的健康气象和需要雠校的方位。

领先，模子鸿沟如实很蹙迫，这就像东说念主的大脑容量会影响学习智力雷同。究诘团队发现，唯有当AI模子的参数目高出100亿时，它们才启动发扬出基本的用具吞并智力。那些参数目较小的模子，终点是目下镶嵌在机器东说念主系统中动作"大脑"的袖珍模子，在用具吞并测试中的发扬极其倒霉，总体得分时常低于15%。这就好比让一个刚学会话语的孩子去操作复杂的机械成立，为止不言而喻。

其次，AI存在严重的"长尾问题"。就像东说念主类对常见物品很熟悉，但对生僻物品可能一无所知雷同，AI模子对于常见用具的识别相对较好，但一朝遭遇不常见或专科性较强的用具，就会出现较着的领会偏差。终点是在数字产品领域，即使是起头进的模子也平庸会耻辱外不雅相似但功能不同的成立，比如把HDMI线当成DP线，或者搞错千般充电接口。

第三个令东说念主担忧的发现是AI的"幻觉问题"。当究诘团队故意在测试中舍弃损坏的用具时，大无数AI模子齐会"闭明塞聪"，仍然保举使用这些依然无法通常职责的用具。这就好比一个东说念主明明看到锤子的柄依然断了，却仍然支持说它能用来敲钉子。这种景象标明，AI更多的是在进行名义的图像识别，而不是着实吞并用具的功能状态。

究诘团队还发现了一个意思的景象：专门为机器东说念主应用而教师的AI模子并莫得在用具吞并方面发扬出较着上风。比如RoboBrain-2和Embodied-R1这些专门的机器东说念主AI，在测试中的发扬致使略逊于它们的通用版块。这个为止阐发，通俗地在机器东说念主数据上进行教师并不可自动擢升用具吞并智力，可能需要愈加针对性的教师政策。

另一个蹙迫发现是推贤慧力的蹙迫性。当究诘团队给AI模子增多了"链式念念考"教导，要求它们在给出谜底前先分析问题时，模子的发扬存了显赫擢升。那些自己就擅长推理的模子，比如GLM-4.5V和Ovis-2.5-9B，即使参数目相对较小，也能取得可以的收货。这就好比一个善于念念考的东说念主，即使学问量不如博士，但在处理本质问题时可能发扬更好。

最令东说念主不测的是，AI在最难的创造性应用测试中的发扬，恐怕果然比中等难度的用具可用性判断测试要好。这个看似矛盾的为止本质上揭示了AI念念维的特色：它们在面临较着莫得标准用具的情况时会变得严慎，但在判断用具是否损坏时却可能过于自信。这就像一个过分真挚的助手，在莫得用具时会说"我作念不了"，但面临坏用具时却可能说"应该还能用"。

五、雠校决议：让AI更好地"看"用具

面临AI在用具吞并方面的千般不及，究诘团队并莫得停步于发现问题，而是积极探索处理决议。他们建议了一种名为"视觉中心推理"的雠校方法，这种方法的中枢念念想即是教导AI更仔细、更系统地不雅察和分析图像中的用具。

传统的AI处理模样就像一个仓猝的东说念主快速扫一眼就下论断，时常会遗漏蹙迫细节。而视觉中心推理就像是教师一个专科的傍观，教它按照系统化的标准来不雅察和分析现场。这个方法分为三个标准，就像傍观破案的标准进程雷同。

第一步是全局分析阶段。AI领先需要对通盘场景进行举座把抓，吞并用户的任务需乞降可用物品的总体情况。这就像傍观刚到案发现场时，领先要不雅察举座环境，了解约莫情况，而不是坐窝眷注某个具体细节。

第二步是细节查验阶段。这是这个方法的中枢鼎新，AI会使用专门的物体检测用具，像放大镜雷同仔细查验图片中的每个物品。它会将每个物品单独"取出"进行预防分析，查验用具的状态、材质、尺寸等要道属性。这就好比傍观用放大镜仔细查验每一件笔据，不放过任何细节。

第三步是玄虚推理阶段。AI将前两步赢得的全局信息和细节信息进行整合，行使逻辑推理来得出最终论断。这就像傍观将所有踪迹串联起来，得出案件的真相。

究诘团队在最贫乏的用具可用性判断测试中考证了这种方法的后果，为止令东说念主荧惑。使用GPT-4o动作基础模子时，视觉中心推理方法将准确率从35.54%擢升到了45.78%，擢升幅度高出10个百分点。当使用更先进的GPT-5时，擢升幅度更是达到了18.06%，从36.75%跃升至54.81%。

这种雠校方法的告成阐发了一个蹙迫不雅点：现时AI模子的问题不单是在于学问不及，更在于不雅察和推理模样的颓势。它们时常过于依赖语言层面的推理，而冷漠了视觉信息的蹙迫性。这就好比一个东说念主闭着眼睛凭嗅觉修理机器，即使表面学问再丰富，也很难告成。

究诘团队强调，诚然这种雠校方法在理念上并不复杂，也与一些同时究诘有相似之处，但它在机器东说念主和智能助手应用中的后劲是广阔的。通过愈加邃密的视觉分析，AI可以幸免许多初级裂缝，比如保举使用损坏的用具或者裂缝识别物品功能。

不外，究诘团队也坦承，这种方法目下还只是一个初步处理决议。要着实让AI具备东说念主类水平的用具吞并智力，还需要更多的本领冲破和鼎新。比如，怎样让AI吞并更复杂的物理旨趣，怎样擢升它们的创造性念念维智力，怎样处理愈加复杂和多变的现实场景等等。

六、对改日的瞻望：AI助手何时能着实"心灵手巧"？

PhysToolBench的究诘为止不仅揭示了现时AI本领的局限性，更为改日智能系统的发展指明了标的。就像一张预防的"体检讲述"不仅会诊了问题，还为诊治决议提供了领导雷同，这项究诘为AI领域的发展提供了可贵的洞悉。

究诘团队以为，要让AI着实具备实用的用具吞并智力，需要在多个方面结束冲破。领先是模子鸿沟的问题。目下的究诘明晰地标明，唯有满盈大的模子才能展现出基本的用具吞并智力。这意味着改日的机器东说念主和智能助手可能需要更强劲的计较智力来撑持更大的AI模子。

其次是教师数据的质料和千般性问题。现时的AI模子在处理常见用具时发扬尚可，但在面临专科用具或不常见物品时就会出错。这阐发教师数据中可能疼痛满盈千般化的用具使用场景，终点是那些波及专科领域或创造性应用的案例。

第三是推贤慧力的擢升。究诘标明，那些具备强推贤慧力的模子在用具吞并测试中发扬更好。这教导咱们，改日的AI发展不应该只眷注模子鸿沟和数据量，还要爱重逻辑推理和因果吞并智力的培养。

对于普通用户而言，这项究诘的意旨在于匡助咱们更好地吞并现时AI本领的智力鸿沟。诚然AI在许多方面依然发扬出了令东说念主叹气的智力，但在需要深度物理寰宇吞并的任务中，它们仍然有很大的雠校空间。这意味着在可料到的改日，东说念主类仍然需要在复杂的物理任务中阐扬主导作用。

不外，这并不料味着AI在用具使用方面莫得价值。即使在现时的本领水平下，AI仍然可以在许多场景中提供有用的辅助，终点是在用具识别和基础应用建议方面。要道是要了解其局限性，幸免过度依赖。

究诘团队还指出，PhysToolBench动作一个通达的评估基准，将有助于推动通盘AI领域在用具吞并方面的进展。就像标准化考试推动教养质料擢升雷同，有了长入的评估标准，究诘东说念主员就可以更好地相比不同方法的后果，从而加快本领向上。

从更开阔的视角来看，这项究诘触及的是AI走向着实通用智能的要道问题。用具使用智力一直被以为是东说念主类智能的蹙迫记号，亦然区别东说念主类和其他动物的要道特征之一。要是AI要着实成为咱们生计中不可或缺的智能伙伴，它们就必须掌抓这种基本而蹙迫的智力。

说到底，PhysToolBench这项究诘为咱们提供了一个浮现的领会：诚然AI本领发展速即，但要着实结束通用东说念主工智能，咱们还有很长的路要走。这不仅需要本领上的冲破，还需要对智能本色的更深层吞并。但正如这项究诘所展示的，只消咱们粗略准确识别问题、筹算符合的评估方法，并无间奋发雠校，AI终将在各个方面接近致使超越东说念主类智力。

现在的AI就像是一个领有丰富表面学问但疼痛实行训诫的学生，它们知说念许多对于用具的信息，但还不可着实吞并用具的本色和天真行使。但跟着像PhysToolBench这么的究诘不休鞭策，肯定改日的AI助手会变得愈加"心灵手巧"，着实成为咱们生计和职责中的给力伙伴。

Q&A

Q1：PhysToolBench测试的三个难度品级具体是什么？

A：PhysToolBench筹算了三个递进的难度品级。第一级是基础用具识别，测试AI能否瓦解用具并知说念其主要用途。第二级是深度吞并，包括根据特定条目采选最符合的用具、判断多用具组合使用，以及识别损坏用具的可用性。第三级是创造性应用，当莫得标准用具时，测试AI能否利用现存物品创造替代用具完成任务。

Q2：现时起头进的AI模子在用具吞并测试中发扬怎样？

A：究诘为止骄横，即使是起头进的AI模子如GPT-5，在PhysToolBench上的得分也唯有63%足下，远低于东说念主类90%以上的平均水平。大无数AI模子在基础用具识别上还算可以，但在判断用具损坏状态和创造性应用方面发扬很差。终点令东说念主担忧的是，许多模子会保举使用依然损坏的用具，存在安全隐患。

Q3：视觉中心推理方法是怎样改善AI用具吞并智力的？

A：视觉中心推理方法通过三步进程改善AI发扬：领先进行全局场景分析，然后使用专门用具仔细查验每个物品的细节状态，临了玄虚所有信息进行逻辑推理。这种方法让AI更像东说念主类雷同仔细不雅察，而不是仓猝下论断。测试骄横，该方法能将GPT-5在贫乏测试中的准确率从36.75%擢升到54.81%，擢升幅度达到18%。