Soft Spatial Reasoning 用 AdaptSoft 按步调节软思考温度，在 OmniSpatial 上把加权平均准确率提到 49.68
该工作提出 Soft Spatial Reasoning 后训练框架，让大型视觉语言模型在空间推理的每个思维链步骤用混合 token 嵌入的连续软状态代替硬性选择单个 token，并用 AdaptSoft 控制器依据当前隐藏状态与预测不确定性逐步调节软度，配合梯度对齐目标训练；在 OmniSpatial、SpatiaLab、MindCube 三个基准上，其加权平均准确率均高于同骨干的硬思考与固定软度思维链基线以及所比较的现有模型。