Let's Think with Images Efficiently! An Interleaved-Modal Chain-of-Thought Reasoning Framework with Dynamic and Precise Visual Thoughts

📄 arXiv: 2603.21754v1 📥 PDF

作者: Xu Liu, Yongheng Zhang, Qiguang Chen, Yao Li, Sheng Wang, Libo Qin

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-03-23

备注: Accepted by AAAI 2026

💡 一句话要点

提出DaP-ICoT框架，通过动态和精确的视觉信息提升多模态链式推理效率。

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

关键词: 多模态推理 链式思考 视觉信息集成 动态推理 视觉表示学习 人工智能 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有ICoT方法在固定步骤静态插入视觉信息，导致推理效率低下且缺乏灵活性。
  2. DaP-ICoT通过动态视觉信息集成和精确视觉信息引导，自适应地引入和优化视觉信息。
  3. 实验表明，DaP-ICoT在多个基准测试中达到SOTA，并显著降低了token消耗。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为DaP-ICoT（Interleaved-modal Chain-of-Thought reasoning with Dynamic and Precise Visual Thoughts）的交错模态链式推理框架，旨在解决现有ICoT方法中存在的两个主要限制：静态视觉信息定位导致的推理效率低下和灵活性不足，以及不连续和语义不连贯的视觉token表示导致的视觉信息表示破碎。DaP-ICoT包含两个关键组件：动态视觉信息集成，能够根据推理需求自适应地引入视觉输入，从而减少冗余并提高效率；精确视觉信息引导，确保视觉表示在语义上连贯且与上下文对齐。在多个基准测试和模型上的实验表明，DaP-ICoT实现了最先进的性能，并显著减少了插入图像的数量，从而降低了72.6%的token消耗，实现了更高效的ICoT推理。

🔬 方法详解

问题定义：现有Interleaved-modal Chain-of-Thought (ICoT) 方法存在两个主要问题。一是视觉信息在推理过程中被静态地插入到固定的步骤中，导致了冗余和低效的推理过程。二是视觉信息的表示不连续且语义不连贯，影响了模型对视觉信息的理解和利用。

核心思路：DaP-ICoT的核心思路是通过动态地集成视觉信息和精确地引导视觉表示来解决上述问题。动态集成允许模型根据推理的需要自适应地引入视觉信息，避免不必要的视觉输入。精确引导则确保视觉表示在语义上是连贯的，并且与当前的上下文对齐，从而提高视觉信息的利用率。

技术框架：DaP-ICoT框架包含两个主要模块：动态视觉信息集成（Dynamic Visual Thought Integration）和精确视觉信息引导（Precise Visual Thought Guidance）。动态视觉信息集成模块负责决定何时以及如何将视觉信息融入到推理过程中。精确视觉信息引导模块则负责生成语义连贯且上下文对齐的视觉表示。整个框架通过交错模态的链式推理方式，逐步地完成推理任务。

关键创新：DaP-ICoT的关键创新在于其动态的视觉信息集成策略和精确的视觉表示引导机制。与传统的静态视觉信息插入方法不同，DaP-ICoT能够根据推理的需要自适应地选择合适的视觉信息，从而提高了推理的效率和灵活性。同时，通过精确的视觉表示引导，DaP-ICoT能够生成更具语义信息和上下文相关性的视觉表示，从而提高了模型对视觉信息的理解和利用能力。

关键设计：动态视觉信息集成模块可能采用注意力机制或门控机制来决定何时引入视觉信息。精确视觉信息引导模块可能使用对比学习或生成对抗网络等技术来生成语义连贯且上下文对齐的视觉表示。具体的损失函数设计可能包括交叉熵损失、对比损失或生成损失等。网络结构可能采用Transformer或卷积神经网络等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DaP-ICoT在多个基准测试中取得了state-of-the-art的性能。更重要的是，DaP-ICoT显著减少了插入图像的数量，从而降低了72.6%的token消耗，这表明该方法在提高推理效率方面具有显著优势。这些实验结果充分证明了DaP-ICoT的有效性和优越性。

🎯 应用场景

DaP-ICoT框架可应用于需要多模态信息融合和复杂推理的场景，例如视觉问答、图像描述生成、机器人导航等。该研究有助于提升AI系统在处理多模态任务时的效率和准确性，并为未来的多模态推理研究提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Recently, Interleaved-modal Chain-of-Thought (ICoT) reasoning has achieved remarkable success by leveraging both multimodal inputs and outputs, attracting increasing attention. While achieving promising performance, current ICoT methods still suffer from two major limitations: (1) Static Visual Thought Positioning, which statically inserts visual information at fixed steps, resulting in inefficient and inflexible reasoning; and (2) Broken Visual Thought Representation, which involves discontinuous and semantically incoherent visual tokens. To address these limitations, we introduce Interleaved-modal Chain-of-Thought reasoning with Dynamic and Precise Visual Thoughts (DaP-ICoT), which incorporates two key components: (1) Dynamic Visual Thought Integration adaptively introduces visual inputs based on reasoning needs, reducing redundancy and improving efficiency. (2) Precise Visual Thought Guidance ensures visual semantically coherent and contextually aligned representations. Experiments across multiple benchmarks and models demonstrate that DaP-ICoT achieves state-of-the-art performance. In addition, DaP-ICoT significantly reduces the number of inserted images, leading to a 72.6% decrease in token consumption, enabling more efficient ICoT reasoning.