Visual Thoughts: A Unified Perspective of Understanding Multimodal Chain-of-Thought

📄 arXiv: 2505.15510v2 📥 PDF

作者: Zihui Cheng, Qiguang Chen, Xiao Xu, Jiaqi Wang, Weiyun Wang, Hao Fei, Yidong Wang, Alex Jinpeng Wang, Zhi Chen, Wanxiang Che, Libo Qin

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-05-21 (更新: 2025-10-26)

备注: Accepted at NeurIPS 2025;

💡 一句话要点

揭示多模态思维链中视觉思想的作用机制，提升LVLMs的推理能力。

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

关键词: 多模态学习 视觉语言模型 思维链 视觉推理 可解释性 视觉思想 Transformer模型

📋 核心要点

  1. 现有MCoT方法的改进机制尚不明确，缺乏对视觉信息在推理过程中的作用的深入理解。
  2. 论文提出“视觉思想”的概念，认为MCoT通过将清晰简洁的图像信息融入推理过程来提升LVLMs。
  3. 通过定义和分析四种视觉思想表达形式，揭示了不同形式对MCoT性能的影响，并探究了视觉思想在模型中的作用。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型（LVLMs）在多模态任务中取得了显著成功，而多模态思维链（MCoT）进一步增强了其性能和可解释性。现有的MCoT方法分为两类：(i) 文本型MCoT (T-MCoT)，它接收多模态输入并产生文本输出；(ii) 交错型MCoT (I-MCoT)，它生成交错的图像-文本输出。尽管这两种方法都取得了进展，但驱动这些改进的机制尚未完全明确。为了填补这一空白，我们首先揭示了MCoT通过结合视觉思想来提升LVLMs，无论MCoT格式如何，视觉思想都将图像信息传递到推理过程中，这仅取决于表达的清晰度和简洁性。此外，为了系统地探索视觉思想，我们定义了四种不同的视觉思想表达形式，并对其进行了全面分析。我们的研究结果表明，这些形式在清晰度和简洁性上存在差异，从而产生不同程度的MCoT改进。此外，我们探索了视觉思想的内在性质，发现视觉思想充当了输入图像和推理之间传递到更深层Transformer层的媒介，从而实现了更高级的视觉信息传输。我们希望视觉思想能够激发未来MCoT研究的进一步突破。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉语言模型（LVLMs）虽然在多模态任务中表现出色，但对于多模态思维链（MCoT）的改进机制缺乏深入理解。特别是，如何有效地利用图像信息来增强推理过程仍然是一个挑战。现有的MCoT方法，如文本型（T-MCoT）和交错型（I-MCoT），虽然有效，但其内在机制尚未完全揭示。

核心思路：论文的核心思路是提出“视觉思想”这一概念，认为MCoT的改进源于将图像信息以清晰简洁的方式融入到推理过程中。通过分析不同形式的视觉思想表达，研究它们对模型性能的影响，从而更好地理解MCoT的工作原理。这种思路强调了图像信息在推理过程中的重要性，并试图量化和分析这种影响。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 定义了四种不同的视觉思想表达形式；2) 设计实验来评估这些不同形式对MCoT性能的影响；3) 分析视觉思想在模型内部的作用，例如它们如何影响Transformer层的激活。整体流程是从定义视觉思想开始，然后通过实验验证其有效性，最后深入分析其内在机制。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了“视觉思想”这一概念，并将其作为理解MCoT工作原理的关键。与现有方法不同，该研究不仅关注MCoT的性能提升，更关注其背后的机制，特别是图像信息在推理过程中的作用。通过定义和分析不同形式的视觉思想，该研究为理解和改进MCoT提供了一个新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 定义了四种不同的视觉思想表达形式，这些形式在清晰度和简洁性上有所不同；2) 设计了实验来比较这些不同形式对MCoT性能的影响，例如通过不同的提示工程（prompt engineering）来引导模型生成不同形式的视觉思想；3) 使用了Transformer模型的中间层激活来分析视觉思想在模型内部的作用，例如通过分析不同层对视觉信息的响应。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，不同形式的视觉思想对MCoT的性能有显著影响，清晰简洁的表达形式能够带来更大的性能提升。此外，研究还发现视觉思想在Transformer模型的中间层起着关键作用，能够促进更高级的视觉信息传递。具体的性能提升数据和对比基线信息未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要多模态推理的场景，例如视觉问答、图像描述、机器人导航等。通过更好地理解和利用视觉信息，可以提升这些应用在复杂环境下的性能和鲁棒性。未来，该研究可以促进更智能、更可靠的多模态人工智能系统的发展。

📄 摘要（原文）

Large Vision-Language Models (LVLMs) have achieved significant success in multimodal tasks, with multimodal chain-of-thought (MCoT) further enhancing performance and interpretability. Recent MCoT methods fall into two categories: (i) Textual-MCoT (T-MCoT), which takes multimodal input and produces textual output; and (ii) Interleaved-MCoT (I-MCoT), which generates interleaved image-text outputs. Despite advances in both approaches, the mechanisms driving these improvements are not fully understood. To fill this gap, we first reveal that MCoT boosts LVLMs by incorporating visual thoughts, which convey image information to the reasoning process regardless of the MCoT format, depending only on clarity and conciseness of expression. Furthermore, to explore visual thoughts systematically, we define four distinct forms of visual thought expressions and analyze them comprehensively. Our findings demonstrate that these forms differ in clarity and conciseness, yielding varying levels of MCoT improvement. Additionally, we explore the internal nature of visual thoughts, finding that visual thoughts serve as intermediaries between the input image and reasoning to deeper transformer layers, enabling more advanced visual information transmission. We hope that the visual thoughts can inspire further breakthroughs for future MCoT research.