物理基准 ReactHuman: 测试具身多模态大模型的类人反应式决策

摘要

ReactHuman 是首个面向类人反应式决策的物理基准：被测 MLLM 充当模拟人形体的“大脑”，应对家中突发危险。基准涵盖 17 类事件、1,000 余个逐位可复现场景，真值来自 240 Hz 刚体仿真，无需人工标注，并含外观与物理相悖的对抗性物体（泡沫铁砧、钢制苹果）；每次提交的方案都会被实际执行。作者用五项指标从合理、安全、物理一致三个维度打分，评测了七个代表性 MLLM。结果显示反应式安全远未解决：模型约有三分之一的危险情境处理错误，依赖固定倾向而非场景、以貌取物、即使动作正确也在米级尺度上错过拦截点，且这些失败不随模型规模缩小。