ThinkMorph: Emergent Properties in Multimodal Interleaved Chain-of-Thought Reasoning

📄 arXiv: 2510.27492v2 📥 PDF

作者: Jiawei Gu, Yunzhuo Hao, Huichen Will Wang, Linjie Li, Michael Qizhe Shieh, Yejin Choi, Ranjay Krishna, Yu Cheng

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-30 (更新: 2025-11-04)

备注: project page: https://thinkmorph.github.io/

💡 一句话要点

ThinkMorph：通过多模态交错CoT推理涌现视觉操作能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态推理 思维链 视觉操作 交错推理 视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 多模态推理需要语言和视觉的协同，但现有方法难以有效利用两种模态的互补性。
  2. ThinkMorph通过生成交错的文本-图像推理步骤，显式地操作视觉内容，促进模态间的有效互动。
  3. 实验表明，ThinkMorph在视觉任务上性能显著提升，并展现出视觉操作等涌现能力。

📝 摘要（中文）

多模态推理需要在语言和视觉之间进行迭代协调，但何为有意义的交错式思维链尚不明确。我们认为，文本和图像应作为互补而非同构的模态，以相互促进推理。基于此，我们构建了ThinkMorph，一个在约24K高质量交错推理轨迹上微调的统一模型，涵盖了不同视觉参与度的任务。ThinkMorph学习生成渐进式的文本-图像推理步骤，具体地操作视觉内容，同时保持连贯的语言逻辑。它在以视觉为中心的基准测试中取得了显著提升（平均超过基线模型34.7%），并泛化到领域外任务，达到甚至超过了更大规模的专有VLM。此外，ThinkMorph还表现出涌现的多模态智能，包括未见过的视觉操作技能、推理模式之间的自适应切换，以及通过多样化的多模态思维实现的更好的测试时缩放。这些发现为表征多模态推理统一模型的涌现能力提供了有希望的方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态推理模型通常难以有效地利用语言和视觉信息之间的互补性，往往将两种模态视为同构的，导致推理过程缺乏深度和灵活性。此外，如何构建有效的交错式思维链（Chain-of-Thought, CoT）也是一个挑战，需要模型能够在不同模态之间自适应地切换，并逐步推进推理过程。

核心思路：ThinkMorph的核心思路是将文本和图像视为互补的模态，通过生成交错的文本-图像推理步骤，显式地操作视觉内容，从而促进模态间的有效互动。模型学习生成渐进式的推理步骤，每一步都包含文本和图像信息，文本负责逻辑推理，图像负责视觉操作，两者相互促进，共同完成推理任务。

技术框架：ThinkMorph是一个统一的模型，基于预训练的视觉语言模型进行微调。整体框架包含一个多模态编码器和一个多模态解码器。编码器负责将文本和图像信息编码成统一的表示，解码器负责生成交错的文本-图像推理步骤。训练数据包含大量的交错推理轨迹，涵盖了不同视觉参与度的任务。

关键创新：ThinkMorph的关键创新在于其交错式的推理方式，它允许模型在文本和图像之间自由切换，并显式地操作视觉内容。这种方式能够更好地利用两种模态的互补性，从而提高推理的准确性和效率。此外，ThinkMorph还展现出涌现的多模态智能，包括未见过的视觉操作技能和推理模式之间的自适应切换。

关键设计：ThinkMorph使用了一种特殊的训练策略，称为“视觉操作指导”（Visual Manipulation Guidance），鼓励模型生成能够有效操作视觉内容的推理步骤。此外，模型还使用了一种自适应的推理模式切换机制，根据当前的状态动态地选择使用文本推理或图像推理。损失函数包括语言建模损失和视觉操作损失，用于优化模型的生成能力和视觉操作能力。

📊 实验亮点

ThinkMorph在以视觉为中心的基准测试中取得了显著提升，平均超过基线模型34.7%。在领域外任务中，ThinkMorph的性能达到甚至超过了更大规模的专有VLM。此外，ThinkMorph还展现出涌现的多模态智能，包括未见过的视觉操作技能和推理模式之间的自适应切换，表明其具有强大的泛化能力和推理能力。

🎯 应用场景

ThinkMorph的研究成果可应用于各种需要多模态推理的场景，例如智能机器人、自动驾驶、图像编辑和视觉问答等。该模型能够理解和操作视觉环境，从而实现更智能、更灵活的任务执行。未来，该研究有望推动多模态人工智能的发展，并为构建更强大的通用人工智能系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

Multimodal reasoning requires iterative coordination between language and vision, yet it remains unclear what constitutes a meaningful interleaved chain of thought. We posit that text and image thoughts should function as complementary rather than isomorphic modalities that mutually advance reasoning. Guided by this principle, we build ThinkMorph, a unified model fine-tuned on approximately 24K high-quality interleaved reasoning traces spanning tasks with varying visual engagement. ThinkMorph learns to generate progressive text-image reasoning steps that concretely manipulate visual content while maintaining coherent verbal logic. It delivers large gains on vision-centric benchmarks (averaging 34.7 percent over the base model) and generalizes to out-of-domain tasks, matching or surpassing larger and proprietary VLMs. Beyond performance, ThinkMorph exhibits emergent multimodal intelligence, including unseen visual manipulation skills, adaptive switching between reasoning modes, and better test-time scaling through diversified multimodal thoughts. These findings suggest promising directions for characterizing the emergent capabilities of unified models for multimodal reasoning.