Reasoning in the Dark: Interleaved Vision-Text Reasoning in Latent Space
作者: Chao Chen, Zhixin Ma, Yongqi Li, Yupeng Hu, Yinwei Wei, Wenjie Li, Liqiang Nie
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-10-14 (更新: 2026-01-28)
💡 一句话要点
提出IVT-LR，在隐空间进行交错视觉-文本推理，提升多模态LLM效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态推理 隐空间表示 视觉-文本融合 大型语言模型 推理效率 多阶段训练 隐式推理
📋 核心要点
- 现有方法依赖显式推理步骤，需要大量标注且推理延迟高，限制了多模态LLM的应用。
- IVT-LR在隐空间中交错注入视觉和文本信息，通过隐式表示减少标注需求并提高推理效率。
- 实验表明，IVT-LR在准确率上平均提升5.45%，推理速度提升5倍以上，效果显著。
📝 摘要（中文）
多模态推理旨在通过在得出最终答案之前加入中间推理步骤来增强多模态大型语言模型（MLLM）的能力。它已经从纯文本推理发展到整合视觉信息，使得思考过程可以通过图像和文本来传达。尽管有效，但当前的多模态推理方法依赖于显式的推理步骤，这需要大量的人工视觉-文本标注，并且固有地引入了显著的推理延迟。为了解决这些问题，我们引入了多模态隐式推理，它具有多模态表示、减少标注和推理效率的优点。为了促进这一点，我们提出了交错视觉-文本隐式推理（IVT-LR），它在隐空间内的推理过程中注入视觉和文本信息。具体来说，IVT-LR通过组合两个隐式部分来表示每个推理步骤：隐式文本（来自前一步的隐藏状态）和隐式视觉（一组选定的图像嵌入）。我们进一步引入了一种渐进的多阶段训练策略，使MLLM能够执行上述多模态隐式推理步骤。在M$^3$CoT和ScienceQA上的实验表明，我们的IVT-LR方法在准确率方面平均提高了5.45％，同时与现有方法相比，速度提高了5倍以上。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态推理中，现有方法依赖显式推理步骤导致的高标注成本和高推理延迟问题。现有方法需要人工标注大量的视觉-文本对，并且在推理过程中需要逐步执行这些显式步骤，效率较低。
核心思路：论文的核心思路是在隐空间中进行视觉-文本的交错推理。通过将视觉和文本信息编码到隐空间中，避免了对显式推理步骤的依赖，从而减少了标注需求并提高了推理效率。这种隐式推理的方式允许模型在更抽象的层面进行推理，从而更好地捕捉多模态信息之间的关系。
技术框架：IVT-LR (Interleaved Vision-Text Latent Reasoning) 的整体框架包含以下几个主要模块：1) 视觉编码器：将输入图像编码为图像嵌入。2) 文本编码器：将输入文本编码为文本嵌入。3) 隐空间推理模块：在隐空间中进行视觉和文本信息的交错融合和推理。该模块通过组合隐式文本（来自前一步的隐藏状态）和隐式视觉（一组选定的图像嵌入）来表示每个推理步骤。4) 解码器：将隐空间中的推理结果解码为最终的答案。整个流程通过多阶段训练策略进行优化。
关键创新：最重要的技术创新点在于在隐空间中进行交错的视觉-文本推理。与现有方法依赖显式推理步骤不同，IVT-LR通过隐式表示来捕捉多模态信息之间的关系，从而减少了标注需求并提高了推理效率。此外，渐进的多阶段训练策略也保证了模型能够有效地学习到这种隐式推理的能力。
关键设计：IVT-LR的关键设计包括：1) 隐空间表示：使用Transformer的隐藏状态作为隐式文本表示，并使用图像嵌入作为隐式视觉表示。2) 交错融合机制：设计了一种机制来交错融合隐式文本和隐式视觉信息，使得模型能够在推理过程中同时考虑视觉和文本信息。3) 多阶段训练策略：采用渐进的多阶段训练策略，首先训练模型进行单模态推理，然后逐步引入多模态信息，最终训练模型进行交错的视觉-文本推理。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，IVT-LR在M$^3$CoT和ScienceQA数据集上取得了显著的性能提升。在准确率方面，IVT-LR平均提高了5.45％。更重要的是，与现有方法相比，IVT-LR的推理速度提高了5倍以上。这些结果表明，IVT-LR在提高多模态推理效率的同时，也能够保持较高的准确率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要高效多模态推理的场景，例如智能问答、视觉对话、机器人导航等。通过减少标注需求和提高推理效率，可以降低多模态LLM的应用成本，并使其能够更好地适应实时性要求较高的应用场景。未来，该方法有望扩展到更复杂的多模态任务中，例如视频理解和具身智能。
📄 摘要（原文）
Multimodal reasoning aims to enhance the capabilities of MLLMs by incorporating intermediate reasoning steps before reaching the final answer. It has evolved from text-only reasoning to the integration of visual information, enabling the thought process to be conveyed through both images and text. Despite its effectiveness, current multimodal reasoning methods depend on explicit reasoning steps that require labor-intensive vision-text annotations and inherently introduce significant inference latency. To address these issues, we introduce multimodal latent reasoning with the advantages of multimodal representation, reduced annotation, and inference efficiency. To facilitate it, we propose Interleaved Vision-Text Latent Reasoning (IVT-LR), which injects both visual and textual information in the reasoning process within the latent space. Specifically, IVT-LR represents each reasoning step by combining two implicit parts: latent text (the hidden states from the previous step) and latent vision (a set of selected image embeddings). We further introduce a progressive multi-stage training strategy to enable MLLMs to perform the above multimodal latent reasoning steps. Experiments on M$^3$CoT and ScienceQA demonstrate that our IVT-LR method achieves an average performance increase of 5.45\% in accuracy, while simultaneously achieving a speed increase of over 5 times compared to existing approaches.