Diagnosing Visual Reasoning: Challenges, Insights, and a Path Forward

📄 arXiv: 2510.20696v1 📥 PDF

作者: Jing Bi, Guangyu Sun, Ali Vosoughi, Chen Chen, Chenliang Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-23

备注: 5 pages

💡 一句话要点

提出基于Agent的架构，提升多模态大语言模型在视觉推理任务上的性能

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

关键词: 多模态学习 视觉推理 大语言模型 Agent架构 思维链

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在视觉推理中存在视觉幻觉和过度依赖文本先验的问题，限制了其性能。
  2. 论文提出一种基于Agent的架构，结合LLM推理和轻量级视觉模块，实现细粒度分析和迭代改进。
  3. 实验结果表明，该系统在MMMU和MathVista数据集上取得了显著提升，性能超越了更大的模型。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）集成了视觉和文本推理能力，并利用思维链（CoT）提示来处理复杂的视觉任务，但仍然存在视觉幻觉和过度依赖文本先验的问题。本文对最先进的视觉-语言模型进行了系统的诊断，使用三阶段评估框架揭示了关键的失败模式。为了解决这些问题，我们提出了一种基于Agent的架构，该架构将LLM推理与轻量级视觉模块相结合，从而能够对推理链进行细粒度分析和迭代改进。我们的结果表明，未来的视觉推理模型应侧重于集成更广泛的专用工具来分析视觉内容。我们的系统实现了显著的性能提升（MMMU上+10.3，MathVista上+6.0，相对于7B基线），达到甚至超过了更大的模型。我们将发布我们的框架和评估套件，以促进未来的研究。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态大语言模型在处理视觉推理任务时，常常会产生视觉幻觉，即模型生成的内容与实际图像不符。此外，这些模型还过度依赖文本先验知识，而忽略了图像本身的信息，导致推理结果不准确。这些问题限制了MLLM在视觉推理任务中的应用。

核心思路：本文的核心思路是引入一个基于Agent的架构，该架构将LLM的推理能力与轻量级的视觉模块相结合。通过这种方式，模型可以对视觉内容进行更细粒度的分析，并迭代地改进推理链。Agent架构允许模型在推理过程中调用不同的视觉工具，从而更好地理解图像内容。

技术框架：该架构包含一个LLM作为推理引擎，以及多个轻量级的视觉模块作为工具。LLM负责生成推理步骤，并根据需要调用相应的视觉模块。视觉模块负责分析图像的特定方面，例如目标检测、图像分割等。Agent根据LLM的推理结果和视觉模块的分析结果，迭代地改进推理链，最终得到最终的答案。整个过程可以看作是一个LLM指导下的视觉工具使用流程。

关键创新：最重要的技术创新点在于Agent架构的设计，它将LLM的推理能力与视觉模块的分析能力解耦，使得模型可以灵活地调用不同的视觉工具来解决问题。与传统的端到端模型相比，该架构具有更好的可解释性和可扩展性。此外，迭代改进推理链的机制也能够有效地减少视觉幻觉。

关键设计：关键设计包括视觉模块的选择和LLM的提示工程。视觉模块的选择取决于具体的任务需求，例如，对于需要目标检测的任务，可以选择一个预训练的目标检测模型。LLM的提示工程则需要精心设计，以引导LLM生成正确的推理步骤，并有效地利用视觉模块。

📊 实验亮点

实验结果表明，该系统在MMMU数据集上取得了+10.3的性能提升，在MathVista数据集上取得了+6.0的性能提升，相对于7B的基线模型。更重要的是，该系统在性能上达到了甚至超过了更大的模型，证明了该方法的有效性。这些结果表明，通过结合LLM推理和轻量级视觉模块，可以显著提高视觉推理的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、自动驾驶、医疗影像分析等领域。例如，在智能客服中，模型可以理解用户上传的图片，并根据图片内容回答用户的问题。在自动驾驶中，模型可以分析摄像头拍摄的图像，识别交通标志和行人，从而做出正确的决策。在医疗影像分析中，模型可以辅助医生诊断疾病，提高诊断的准确性和效率。

📄 摘要（原文）

Multimodal large language models (MLLMs) that integrate visual and textual reasoning leverage chain-of-thought (CoT) prompting to tackle complex visual tasks, yet continue to exhibit visual hallucinations and an over-reliance on textual priors. We present a systematic diagnosis of state-of-the-art vision-language models using a three-stage evaluation framework, uncovering key failure modes. To address these, we propose an agent-based architecture that combines LLM reasoning with lightweight visual modules, enabling fine-grained analysis and iterative refinement of reasoning chains. Our results highlight future visual reasoning models should focus on integrating a broader set of specialized tools for analyzing visual content. Our system achieves significant gains (+10.3 on MMMU, +6.0 on MathVista over a 7B baseline), matching or surpassing much larger models. We will release our framework and evaluation suite to facilitate future research.