When More Is Less: A Systematic Analysis of Spatial and Commonsense Information for Visual Spatial Reasoning

📄 arXiv: 2602.21619v1 📥 PDF

作者: Muku Akasaka, Soyeon Caren Han

分类: cs.CL

发布日期: 2026-02-25

备注: 5 pages, 6 figures, Under review

💡 一句话要点

针对视觉空间推理，分析空间信息和常识信息注入策略的有效性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉空间推理 视觉-语言模型 信息注入 常识知识 思维链提示 多模态融合 空间信息

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在视觉空间推理方面面临挑战，简单地注入更多信息并不总能提升性能。
  2. 论文通过系统分析，研究了空间信息、常识知识和思维链提示对视觉空间推理的影响。
  3. 实验表明，有针对性的信息注入策略优于盲目增加信息量，并为多模态推理流程设计提供指导。

📝 摘要（中文）

尽管多模态架构取得了进展，视觉空间推理(VSR)对现代视觉-语言模型(VLMs)来说仍然具有挑战性。一个常见的策略是在推理时注入额外的信息，例如显式的空间线索、外部常识知识或思维链(CoT)推理指令。然而，目前尚不清楚这些信息何时真正改善推理，以及何时引入噪声。本文对三种具有代表性的VLMs和两个公共基准进行了假设驱动的分析，研究了信息注入对VSR的影响。我们考察了(i)空间上下文的类型和数量，(ii)注入的常识知识的数量和相关性，以及(iii)空间 grounding 和 CoT prompting 之间的交互。我们的结果揭示了一个一致的模式：更多的信息不一定能产生更好的推理。有针对性的单一空间线索优于多上下文聚合，过多或弱相关的常识知识会降低性能，并且只有当空间 grounding 足够精确时，CoT prompting 才能提高准确性。这些发现强调了选择性的、任务对齐的信息注入的重要性，并为设计可靠的多模态推理流程提供了实践指导。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉空间推理（VSR）任务中，如何有效利用额外信息（如空间线索、常识知识）来提升视觉-语言模型（VLM）性能的问题。现有方法通常采用信息注入策略，但缺乏对信息类型、数量和相关性的系统分析，导致性能提升不稳定，甚至出现负面影响。因此，如何避免信息过载和噪声干扰，实现精准的信息注入是亟待解决的痛点。

核心思路：论文的核心思路是通过假设驱动的实验分析，探究不同类型和数量的额外信息对VSR性能的影响。作者认为，并非所有信息都有助于VSR，过多的或不相关的信息反而会引入噪声，降低模型性能。因此，需要选择性地注入与任务相关的、精确的信息，才能有效提升VSR能力。

技术框架：论文采用实验分析的方法，没有提出新的模型架构。其技术框架主要包括：1）选择三种具有代表性的VLMs作为研究对象；2）选择两个公共VSR基准数据集；3）设计一系列实验，分别考察空间上下文、常识知识和思维链提示对VSR性能的影响；4）分析实验结果，总结信息注入的有效策略。

关键创新：论文的关键创新在于对信息注入策略的系统性分析。不同于以往盲目增加信息量的方法，论文强调了信息选择的重要性，并提出了“选择性的、任务对齐的信息注入”的观点。通过实验，论文揭示了单一空间线索优于多上下文聚合、适量常识知识优于过多常识知识、精确空间 grounding 是 CoT prompting 有效性的前提等重要结论。

关键设计：论文的关键设计在于实验方案的设计。针对空间上下文，论文考察了不同类型（如绝对位置、相对位置）和数量的空间线索对VSR性能的影响。针对常识知识，论文考察了不同数量和相关性的常识知识对VSR性能的影响。针对思维链提示，论文考察了空间 grounding 的精度对 CoT prompting 有效性的影响。通过这些精心设计的实验，论文能够深入分析不同信息注入策略的优缺点，并为实际应用提供指导。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在视觉空间推理任务中，有针对性的单一空间线索优于多上下文聚合；过多或弱相关的常识知识会降低性能；只有当空间 grounding 足够精确时，CoT prompting 才能提高准确性。这些发现为设计更有效的多模态推理流程提供了重要指导，例如，在某些情况下，仅使用相对位置信息即可达到最佳性能，而无需引入绝对坐标等额外信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能家居、自动驾驶等领域。通过选择性地注入空间信息和常识知识，可以提高机器人在复杂环境中的感知和推理能力，使其能够更好地理解周围环境，并做出合理的决策。此外，该研究也为多模态信息融合提供了新的思路，有助于提升人工智能系统的整体性能。

📄 摘要（原文）

Visual spatial reasoning (VSR) remains challenging for modern vision-language models (VLMs), despite advances in multimodal architectures. A common strategy is to inject additional information at inference time, such as explicit spatial cues, external commonsense knowledge, or chain-of-thought (CoT) reasoning instructions. However, it remains unclear when such information genuinely improves reasoning and when it introduces noise. In this paper, we conduct a hypothesis-driven analysis of information injection for VSR across three representative VLMs and two public benchmarks. We examine (i) the type and number of spatial contexts, (ii) the amount and relevance of injected commonsense knowledge, and (iii) the interaction between spatial grounding and CoT prompting. Our results reveal a consistent pattern: more information does not necessarily yield better reasoning. Targeted single spatial cues outperform multi-context aggregation, excessive or weakly relevant commonsense knowledge degrades performance, and CoT prompting improves accuracy only when spatial grounding is sufficiently precise. These findings highlight the importance of selective, task-aligned information injection and provide practical guidance for designing reliable multimodal reasoning pipelines.