SpatialCORE 把「框得准不准」和「框得自不自信」一起写进奖励，8B 模型在 OmniSpatial 与 SpatiaLab 上超过同规模开源与专用空间推理模型
SpatialCORE 是一个基于 GRPO 的后训练框架，它用模型自身生成 grounding（边界框）时的坐标 token 不确定性来加权几何匹配质量，并用答案门控把 grounding 优化与最终答案正确性绑定，使模型学会从「既准确又自信」定位到的任务相关物体出发进行空间推理；在 OmniSpatial 留出测试集上 SpatialCORE-8B 取得开源与专用空间推理模型中最高的加权平均准确率，并在未参与训练的 SpatiaLab 上零样本领先，消融显示去掉置信度加权后准确率从 56.33% 降到 52.33%。