AIMCoT: Active Information-driven Multimodal Chain-of-Thought for Vision-Language Reasoning
作者: Xiping Li, Jianghong Ma
分类: cs.CV
发布日期: 2025-09-30
备注: 22 pages, 4 figures, submitted to ICLR 2026
💡 一句话要点
提出AIMCoT，通过主动信息驱动的多模态CoT提升视觉-语言推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉-语言推理 多模态学习 思维链 主动学习 注意力机制 信息论 智能问答
📋 核心要点
- 现有方法在构建多模态CoT时依赖不可靠的注意力图，且信息选择策略被动，无法有效捕捉模型的信息需求。
- AIMCoT通过上下文增强的注意力图生成、主动视觉探测和动态注意力转移触发三个模块，实现主动信息获取和动态推理。
- 实验表明，AIMCoT在多个视觉-语言推理基准测试中显著优于现有方法，提升了推理的鲁棒性和有效性。
📝 摘要（中文）
多模态思维链（CoT）已成为增强视觉-语言推理的有效技术，它通过交错的信息进行推理。然而，现有方法通常依赖于简单的启发式方法来构建交错的CoT，例如依赖注意力图，但我们的经验分析表明这些方法可能不可靠。更重要的是，它们在被动和无目的地选择策略以及任意触发机制方面的缺点进一步放大了模型在捕获信息认知需求方面的不足。在本文中，我们提出了AIMCoT，一个主动信息驱动的多模态思维链框架，旨在解决这些根本性限制。AIMCoT引入了三个协同组件：（1）上下文增强的注意力图生成（CAG），它缓解了文本-视觉粒度不平衡，从而产生更可靠的注意力图作为基础。（2）主动视觉探测（AVP），它用基于信息理论的主动、目标导向的策略取代了被动选择，以选择能够最大限度地帮助回答问题的图像区域。（3）动态注意力转移触发（DAT），它通过监控模型的文本到视觉的注意力转移，智能地确定插入视觉信息的最佳时机。在三个具有挑战性的基准测试中进行的大量实验表明，AIMCoT在不同设置下显著优于最先进的方法。通过主动寻找信息并动态地构建其推理过程，AIMCoT代表了朝着更鲁棒、有效和类人的多模态推理迈出的关键一步。我们的代码可在https://anonymous.4open.science/r/AIMCoT获得。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在多模态视觉-语言推理中，构建思维链（CoT）时存在不足。它们依赖于简单的启发式方法，例如注意力图，但这些注意力图的可靠性存疑。此外，现有方法采用被动和无目的性的信息选择策略，无法有效捕捉模型在推理过程中对信息的认知需求，导致推理效果不佳。
核心思路：AIMCoT的核心思路是使模型能够主动地、有目的地获取信息，并动态地调整推理过程。通过引入主动视觉探测（AVP）和动态注意力转移触发（DAT），模型可以根据自身的需求选择最相关的图像区域，并在合适的时机将视觉信息融入推理过程，从而提高推理的准确性和效率。
技术框架：AIMCoT框架包含三个主要模块：(1) 上下文增强的注意力图生成（CAG）：用于生成更可靠的注意力图，作为后续模块的基础。(2) 主动视觉探测（AVP）：基于信息理论，主动选择对回答问题最有帮助的图像区域。(3) 动态注意力转移触发（DAT）：监控模型文本到视觉的注意力转移，智能地决定何时插入视觉信息。这三个模块协同工作，共同提升视觉-语言推理能力。
关键创新：AIMCoT的关键创新在于其主动信息驱动的推理方式。与现有方法被动地依赖预定义的规则或注意力图不同，AIMCoT通过AVP模块主动选择信息，并通过DAT模块动态调整推理过程。这种主动性和动态性使得模型能够更好地适应不同的推理场景，并更有效地利用视觉信息。
关键设计：CAG模块通过引入上下文信息来增强注意力图的生成，具体实现方式未知。AVP模块使用信息增益等信息论指标来评估不同图像区域的重要性，并选择信息增益最高的区域。DAT模块通过监控文本到视觉的注意力权重变化来判断是否需要插入视觉信息，具体的阈值设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
AIMCoT在三个具有挑战性的视觉-语言推理基准测试中取得了显著的性能提升，超越了现有的最先进方法。具体的性能数据和提升幅度在论文中给出，证明了AIMCoT框架的有效性和优越性。实验结果表明，主动信息驱动的推理方式能够显著提升视觉-语言推理的准确性和鲁棒性。
🎯 应用场景
AIMCoT可应用于智能问答系统、图像描述生成、视觉导航等领域。通过提升视觉-语言推理能力，可以使机器更好地理解图像内容，并进行更复杂的推理和决策，例如在医疗影像分析、自动驾驶等领域具有潜在应用价值。
📄 摘要（原文）
Multimodal Chain-of-Thought (CoT) has emerged as a powerful technique for enhancing the vision-language reasoning with interleaved information. However, existing methods often rely on simplistic heuristics for constructing interleaved CoT, typically depending on attention maps, which our empirical analysis reveals can be unreliable. What's more, the shortcomings of their passive and purposeless selection strategies and their arbitrary triggering mechanisms in capturing the model's cognitive need for information are further amplified. In this paper, we propose \textbf{AIMCoT}, an \textbf{A}ctive \textbf{I}nformation-driven \textbf{M}ulti-modal \textbf{C}hain-\textbf{o}f-\textbf{T}hought framework that addresses these fundamental limitations. AIMCoT introduces three synergistic components: (1) \textbf{Context-enhanced Attention-map Generation (CAG)}, which mitigates the text-vision granularity imbalance, thereby producing more reliable attention maps as a foundation. (2) \textbf{Active Visual Probing (AVP)}, which replaces passive selection with a proactive, goal-oriented strategy grounded in information theory to select image regions that help answer the questions maximally. (3) \textbf{Dynamic Attention-shifting Trigger (DAT)}, which intelligently determines the optimal moments to insert visual information by monitoring the model's text-to-vision attention shifts. Extensive experiments on three challenging benchmarks demonstrate that AIMCoT significantly outperforms state-of-the-art methods across different settings. By actively foraging for information and dynamically structuring its reasoning process, AIMCoT represents a critical step towards more robust, effective, and human-like multimodal reasoning. Our code is available at https://anonymous.4open.science/r/AIMCoT.