Incentivizing Neuro-symbolic Language-based Reasoning in VLMs via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2604.22062v1 📥 PDF

作者: Karthic Palaniappan

分类: cs.CL

发布日期: 2026-04-23

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

通过强化学习激励视觉语言模型中的神经符号语言推理

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视觉语言模型 神经符号推理 强化学习 语言推理 符号语言 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在复杂推理任务中面临挑战，缺乏对符号语言的有效利用。
  2. 论文提出利用强化学习，激励模型学习并优化神经符号语言的推理过程。
  3. 实验表明，该方法在视觉语言推理任务上提高了准确率，并显著减少了推理所需的token数量。

📝 摘要（中文）

本文旨在探索视觉语言概念在神经符号语言中的表示和推理，并研究“思维系统”分析推理能力和效率的提升。以Qwen3-VL-2B-Instruct为基础模型，使用4个Nvidia H200 GPU节点，在包含数学、科学和常识知识的视觉语言评估数据集上，实现了3.33%的准确率提升，同时相比SymPy减少了75%的推理token。论文还记录了面临的计算挑战、扩展可能性以及未来改进视觉语言模型中神经符号语言思维的工作。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉语言模型在处理需要复杂推理的任务时，往往表现不佳。它们难以有效地利用符号语言进行抽象和推理，导致性能瓶颈。SymPy等传统符号计算方法虽然擅长推理，但缺乏与视觉信息的有效结合。因此，如何将神经模型与符号推理相结合，提升视觉语言模型的推理能力，是一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习，训练视觉语言模型学习一种神经符号语言，并使用该语言进行推理。通过强化学习，模型可以根据推理结果的奖励信号，不断优化其推理策略，从而提高推理的准确性和效率。这种方法旨在弥合神经模型和符号推理之间的差距，充分利用两者的优势。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 视觉语言模型（Qwen3-VL-2B-Instruct）：作为基础模型，负责处理视觉和语言输入，并生成神经符号语言的表示。2) 神经符号语言解释器：负责将神经符号语言的表示转化为可执行的符号表达式。3) 强化学习Agent：负责根据推理结果的奖励信号，调整视觉语言模型的参数，优化推理策略。4) 奖励函数：根据推理结果的正确性、推理步骤的长度等因素，为强化学习Agent提供奖励信号。

关键创新：论文的关键创新在于将强化学习引入到神经符号语言的推理过程中。通过强化学习，模型可以自主学习并优化推理策略，而无需人工设计复杂的推理规则。这种方法可以有效地提高推理的准确性和效率，并具有较强的泛化能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用Qwen3-VL-2B-Instruct作为基础模型，利用其强大的视觉语言理解能力。2) 设计合适的奖励函数，引导模型学习正确的推理策略。奖励函数综合考虑了推理结果的正确性以及推理步骤的长度，鼓励模型在保证准确性的前提下，尽可能减少推理步骤。3) 使用Actor-Critic算法进行强化学习，Actor负责生成推理策略，Critic负责评估推理策略的价值。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在视觉语言推理数据集上取得了显著的性能提升。具体而言，在包含数学、科学和常识知识的评估数据集上，该方法实现了3.33%的准确率提升，同时相比SymPy减少了75%的推理token。这表明该方法不仅提高了推理的准确性，还显著提高了推理的效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答、机器人导航、图像理解等领域。通过提升视觉语言模型的推理能力，可以使其更好地理解复杂场景，并做出更准确的决策。例如，在智能问答系统中，模型可以利用神经符号语言进行推理，从而回答需要多步推理的问题。在机器人导航中，模型可以利用视觉信息和符号知识进行路径规划，从而实现更智能的导航。

📄 摘要（原文）

There are 7,407 languages in the world. But, what about the languages that are not there in the world? Are humans so narrow minded that we don't care about the languages aliens communicate in? Aliens are humans too! In the 2016 movie Arrival, Amy Adams plays a linguist, Dr. Louise Banks who, by learning to think in an alien language (Heptapod) formed of non-sequential sentences, gains the ability to transcend time and look into the future. In this work, I aim to explore the representation and reasoning of vision-language concepts in a neuro-symbolic language, and study improvement in analytical reasoning abilities and efficiency of "thinking systems". With Qwen3-VL-2B-Instruct as base model and 4 $\times$ Nvidia H200 GPU nodes, I achieve an accuracy improvement of 3.33\% on a vision-language evaluation dataset consisting of math, science, and general knowledge questions, while reducing the reasoning tokens by 75\% over SymPy. I've documented the compute challenges faced, scaling possibilities, and the future work to improve thinking in a neuro-symbolic language in vision-language models. The training and inference setup can be found here: https://github.com/i-like-bfs-and-dfs/wolfram-reasoning.