Vision-EKIPL: External Knowledge-Infused Policy Learning for Visual Reasoning

📄 arXiv: 2506.06856v2 📥 PDF

作者: Chaoyang Wang, Zeyu Zhang, Meng Meng, Xu Zhou, Haiyun Jiang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-07 (更新: 2025-09-27)

💡 一句话要点

Vision-EKIPL：融合外部知识的策略学习，提升视觉推理能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉推理 强化学习 多模态大语言模型 外部知识注入 策略学习

📋 核心要点

  1. 现有基于强化学习的视觉推理方法，仅依赖策略模型自身采样动作，限制了推理能力上限和训练效率。
  2. Vision-EKIPL框架通过引入外部辅助模型生成的高质量动作，指导策略模型的优化，扩展探索空间。
  3. 实验表明，Vision-EKIPL在Reason-RFT-CoT基准上相比SOTA方法提升高达5%，显著增强视觉推理性能。

📝 摘要（中文）

视觉推理对于理解复杂的多模态数据和推进通用人工智能至关重要。现有方法通过强化学习（RL）微调来增强多模态大语言模型（MLLM）的推理能力，例如GRPO。然而，当前的RL方法仅从策略模型本身采样动作组，这限制了模型推理能力的上限，并导致训练效率低下。为了解决这些限制，本文提出了一种新的RL框架，称为Vision-EKIPL。该框架的核心在于在RL训练过程中引入由外部辅助模型生成的高质量动作，以指导策略模型的优化。来自外部模型的知识注入显著扩展了模型的探索空间，有效地提高了推理边界，并大大加快了训练收敛速度和效率。实验结果表明，与最先进的方法相比，我们提出的Vision-EKIPL在Reason-RFT-CoT基准测试中实现了高达5%的性能提升。这表明Vision-EKIPL可以克服传统RL方法的局限性，显著提高MLLM的视觉推理性能，并为该领域的研究提供一种新的有效范例。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大语言模型（MLLM）在视觉推理任务中，由于现有强化学习方法（如GRPO）仅依赖自身策略模型采样动作，导致推理能力受限和训练效率低下的问题。现有方法的痛点在于探索空间不足，难以达到最优的推理性能。

核心思路：论文的核心思路是利用外部知识来指导策略学习。具体来说，通过引入外部辅助模型生成的高质量动作，作为强化学习过程中的额外指导信号，从而扩展策略模型的探索空间，提高其推理能力的上限。

技术框架：Vision-EKIPL框架包含以下主要模块：1) 策略模型（Policy Model）：待优化的MLLM，负责生成动作序列以完成视觉推理任务。2) 外部知识模块（External Knowledge Module）：由外部辅助模型组成，用于生成高质量的动作建议。3) 强化学习优化器（RL Optimizer）：使用强化学习算法（如REINFORCE或PPO）来优化策略模型，目标是最大化奖励函数。4) 奖励函数（Reward Function）：根据策略模型生成的动作序列的正确性或完成度来计算奖励。

关键创新：最重要的技术创新点在于将外部知识注入到强化学习的策略学习过程中。与传统的RL方法不同，Vision-EKIPL不仅仅依赖策略模型自身的探索，而是利用外部模型提供的先验知识来指导学习，从而更有效地探索最优策略。这种知识注入机制能够显著提高模型的推理能力和训练效率。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 如何选择合适的外部辅助模型，例如预训练的视觉模型或知识图谱。2) 如何将外部模型生成的动作建议有效地融入到强化学习的训练过程中，例如通过修改奖励函数或策略梯度。3) 如何平衡策略模型自身的探索和外部知识的指导，避免过度依赖外部知识而导致模型失去泛化能力。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Vision-EKIPL在Reason-RFT-CoT基准测试中取得了显著的性能提升，相比最先进的方法（SOTA）提升高达5%。这一结果表明，通过引入外部知识指导策略学习，可以有效克服传统强化学习方法的局限性，显著提高多模态大语言模型的视觉推理能力。该方法为视觉推理领域的研究提供了一种新的有效范例。

🎯 应用场景

Vision-EKIPL具有广泛的应用前景，例如智能问答系统、图像理解、机器人导航和自动驾驶等领域。通过提升视觉推理能力，该方法可以帮助机器更好地理解和利用视觉信息，从而实现更智能、更可靠的人工智能系统。未来，该方法有望应用于医疗诊断、金融分析等需要复杂推理的领域。

📄 摘要（原文）

Visual reasoning is crucial for understanding complex multimodal data and advancing Artificial General Intelligence. Existing methods enhance the reasoning capability of Multimodal Large Language Models (MLLMs) through Reinforcement Learning (RL) fine-tuning (e.g., GRPO). However, current RL approaches sample action groups solely from the policy model itself, which limits the upper boundary of the model's reasoning capability and leads to inefficient training. To address these limitations, this paper proposes a novel RL framework called \textbf{Vision-EKIPL}. The core of this framework lies in introducing high-quality actions generated by external auxiliary models during the RL training process to guide the optimization of the policy model. The policy learning with knowledge infusion from external models significantly expands the model's exploration space, effectively improves the reasoning boundary, and substantially accelerates training convergence speed and efficiency. Experimental results demonstrate that our proposed Vision-EKIPL achieved up to a 5\% performance improvement on the Reason-RFT-CoT Benchmark compared to the state-of-the-art (SOTA). It reveals that Vision-EKIPL can overcome the limitations of traditional RL methods, significantly enhance the visual reasoning performance of MLLMs, and provide a new effective paradigm for research in this field.