Soft Spatial Reasoning：为 LVLM 空间推理引入软思考的后训练框架

针对 LVLM 用 CoT 做空间推理时每步必须锁定单个 token、易因过早离散化传播错误的问题，研究者提出后训练框架 Soft Spatial Reasoning，在空间任务中引入软思考。该方法在每一步保留对空间解释的不确定性，而非强制提交单一 token，从而减少错误 token 选择带来的连锁推理偏差。