MindTopo是首个评估AI拓扑推理能力的新基准，聚焦连通性、包围性、顺序性、分离性与缠结等核心概念。它同时测试静态识别与动态规划能力，不仅检验模型能否识别图像中的拓扑关系，还考察其在动作序列中保持并操作这些关系的能力。实验表明，当前多模态模型在静态识别上表现较好，但在交互式任务中显著退化，主要问题出在规划阶段而非感知阶段——模型易在场景变化时丢失结构关系，或提出违反物理约束的操作。这揭示了AI在机器人及交互环境应用中的关键短板，凸显提升拓扑一致性建模能力的迫切需求。（200字）

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