연구진은 능동적인 상호작용을 통해 공간 정보를 획득하는 새로운 벤치마크 ESI-Bench를 공개했어요. ESI-Bench는 10가지 과제 카테고리와 29가지 하위 카테고리로 구성되어 있으며, OmniGibson 환경에서 구축되었어요.
실험 결과, 능동적인 탐색은 수동적인 방식보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였으며, 에이전트는 명시적인 지시 없이도 공간 전략을 스스로 발견했어요.
연구 결과, 모델의 실패 원인은 주로 인식 능력의 부족이 아니라 잘못된 행동 선택에 기인하며, 3D 정보가 불완전할 경우 오히려 2D 방식보다 성능이 저하될 수 있다는 점을 확인했어요.