See, Think, Learn: A Self-Taught Multimodal Reasoner

📄 arXiv: 2512.02456v1 📥 PDF

作者: Sourabh Sharma, Sonam Gupta, Sadbhawna

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-12-02

备注: Winter Conference on Applications of Computer Vision 2026

💡 一句话要点

提出See-Think-Learn框架，通过自训练提升视觉语言模型的多模态推理能力。

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

关键词: 视觉语言模型 多模态推理 自训练 思维链 负面理由 视觉问答 图像理解

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在多模态推理中面临挑战，主要原因是感知和推理能力不足，且缺乏高质量训练数据。
  2. See-Think-Learn框架通过结构化推理模板，引导模型先观察再思考，利用自生成理由进行自训练，提升感知和推理能力。
  3. 实验表明，STL框架在多个领域优于基线模型，证明了其在提升多模态推理能力方面的有效性和经济性。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型（VLMs）在整合视觉感知和语言理解方面取得了显著进展。然而，有效的多模态推理既需要准确的感知，也需要强大的推理能力，任何一方的不足都会限制VLMs的性能。以往增强推理能力的方法通常依赖于高质量的思维链（CoT）数据，这些数据需要耗费大量人力进行标注，或者依赖于昂贵的专有模型，或者采用忽略感知的自训练方法。为了解决这些局限性，我们提出了一种简单而有效的自训练框架，称为See-Think-Learn（STL）。STL的核心是引入一个结构化的推理模板，鼓励模型在思考之前先观察，首先以文本形式提取视觉属性，然后利用这些属性来指导推理。该框架通过让模型在自训练循环中生成并学习自己的结构化理由，从而共同提高感知和推理能力。此外，我们使用负面理由（即解释为什么某些答案选项不正确的解释）来扩充训练数据，以增强模型区分正确和误导性响应的能力。这促进了更具区分性和鲁棒性的学习。在不同领域的实验表明，STL始终优于仅在答案或自生成推理上直接训练的基线，而定性分析证实了其理由的高质量。因此，STL为增强VLMs的多模态推理能力提供了一种经济高效的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉语言模型（VLMs）在多模态推理中存在的感知和推理能力不足的问题。现有方法依赖于人工标注或昂贵模型生成的高质量思维链数据，成本高昂，且忽略了感知的重要性。此外，现有的自训练方法也往往忽视了感知能力，导致模型难以进行有效的多模态推理。

核心思路：论文的核心思路是提出一个自训练框架，通过让模型自己生成并学习结构化的推理过程，同时提升感知和推理能力。该框架鼓励模型在推理之前先观察，提取视觉属性，并利用这些属性来指导推理。通过自训练循环和负面理由的引入，模型可以不断改进其推理能力，并更好地区分正确和误导性答案。

技术框架：See-Think-Learn (STL) 框架包含以下主要阶段：1) 视觉属性提取：模型首先观察图像，并以文本形式提取相关的视觉属性。2) 结构化推理：模型利用提取的视觉属性，按照预定义的结构化推理模板生成推理过程。3) 自训练循环：模型使用自生成的推理过程作为训练数据，不断改进其感知和推理能力。4) 负面理由增强：为了提高模型的区分能力，训练数据中还加入了负面理由，解释为什么某些答案选项是错误的。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种简单而有效的自训练框架，该框架能够同时提升视觉语言模型的感知和推理能力。与现有方法相比，STL框架不需要人工标注或昂贵模型生成的高质量思维链数据，而是通过自生成和自学习的方式来提升模型性能。此外，STL框架还引入了负面理由，进一步增强了模型的区分能力。

关键设计：STL框架的关键设计包括：1) 结构化推理模板：该模板定义了推理过程的结构，鼓励模型先观察再思考。2) 自训练循环：通过自训练循环，模型可以不断改进其推理能力。3) 负面理由：负面理由的引入可以增强模型的区分能力。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，See-Think-Learn框架在多个视觉语言推理任务上优于基线模型。具体性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息。定性分析表明，STL框架生成的理由具有高质量，能够有效地指导模型进行推理。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要多模态推理的场景，例如视觉问答、图像描述生成、机器人导航等。通过提升视觉语言模型的推理能力，可以提高这些应用在复杂环境下的性能和鲁棒性，具有重要的实际应用价值和潜在的商业前景。

📄 摘要（原文）

Vision-Language Models (VLMs) have achieved remarkable progress in integrating visual perception with language understanding. However, effective multimodal reasoning requires both accurate perception and robust reasoning, and weakness in either limits the performance of VLMs. Prior efforts to enhance reasoning often depend on high-quality chain-of-thought (CoT) data, obtained via labor-intensive human annotations, costly proprietary models, or self-training methods that overlook perception. To address these limitations, we propose a simple yet effective self-training framework called See-Think-Learn (STL). At its core, STL introduces a structured reasoning template that encourages the model to see before thinking, first extracting visual attributes in textual form, then using them to guide reasoning. The framework jointly improves perception and reasoning by having the model generate and learn from its own structured rationales in a self-training loop. Furthermore, we augment the training data with negative rationales, i.e. explanations that justify why certain answer choices are incorrect, to enhance the model's ability to distinguish between correct and misleading responses. This fosters more discriminative and robust learning. Experiments across diverse domains show that STL consistently outperforms baselines trained directly only on answers or self-generated reasoning, while qualitative analysis confirms the high quality of its rationales. STL thus provides a cost-effective solution to enhance multimodal reasoning ability of VLMs.