Rethinking Token-Level Policy Optimization for Multimodal Chain-of-Thought

📄 arXiv: 2603.22847v1 📥 PDF

作者: Yunheng Li, Hangyi Kuang, Hengrui Zhang, Jiangxia Cao, Zhaojie Liu, Qibin Hou, Ming-Ming Cheng

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-24

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出感知-探索策略优化(PEPO)，提升多模态CoT推理中视觉 grounding 和探索推理的平衡。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 思维链 强化学习 视觉语言模型 策略优化

📋 核心要点

  1. 现有RLVR方法在优化多模态CoT推理时，未能区分不同token的视觉 grounding 程度，导致优化效率低下。
  2. PEPO通过token级别的分析，区分感知 grounding 和探索推理，并利用感知先验和token熵来指导策略优化。
  3. 实验表明，PEPO在多个多模态任务上显著优于现有RL基线，且无需额外监督或修改现有RLVR框架。

📝 摘要（中文）

多模态思维链（CoT）推理要求大型视觉-语言模型构建推理轨迹，将感知 grounding 与多步骤推理交织在一起。然而，现有的基于可验证奖励的强化学习（RLVR）方法通常以粗粒度优化推理，统一对待CoT，没有区分其不同程度的视觉 grounding。本文对多模态推理轨迹进行了token级别的分析，表明成功的推理具有结构化的token动态，反映了感知 grounding 和探索性推理。基于此，我们提出了感知-探索策略优化（PEPO），它从隐藏状态相似性中导出感知先验，并通过平滑门控机制将其与token熵集成，以产生token级别的优势。PEPO与现有的RLVR框架（如GRPO和DAPO）无缝集成，无需额外的监督或辅助分支。在各种多模态基准测试中进行的大量实验表明，与强大的RL基线相比，PEPO在几何推理、视觉 grounding、视觉谜题解决和少样本分类方面都实现了持续且稳健的改进，同时保持了稳定的训练动态。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态CoT推理方法，特别是基于强化学习的方法，通常以统一的方式对待CoT中的所有token，忽略了不同token在视觉 grounding 程度上的差异。这种粗粒度的优化方式可能导致模型难以有效地学习到既能准确感知视觉信息，又能进行有效推理的策略。因此，如何更精细地优化多模态CoT推理过程，特别是如何区分和优化视觉 grounding 和探索推理，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是进行token级别的策略优化，通过分析多模态推理轨迹中每个token的动态特性，区分感知 grounding 和探索推理。具体来说，论文认为成功的推理轨迹应该具有结构化的token动态，既包含对视觉信息的准确感知，又包含对问题空间的有效探索。因此，论文提出利用隐藏状态的相似性来估计感知先验，并结合token熵来指导策略优化，从而实现更精细的策略控制。

技术框架：PEPO (Perception-Exploration Policy Optimization) 的整体框架可以概括为以下几个步骤：1. Token级别分析：对多模态推理轨迹进行token级别的分析，提取每个token的隐藏状态。2. 感知先验估计：利用隐藏状态的相似性来估计感知先验，即衡量每个token与视觉 grounding 相关的程度。3. 探索性度量：使用token熵来衡量每个token的探索性，即衡量模型在生成该token时的不确定性。4. 优势函数计算：通过平滑门控机制将感知先验和token熵集成，生成token级别的优势函数，用于指导策略优化。5. 策略优化：使用现有的RLVR框架（如GRPO或DAPO）进行策略优化，但使用PEPO计算的优势函数。

关键创新：PEPO的关键创新在于提出了token级别的策略优化方法，能够区分和优化多模态CoT推理中的感知 grounding 和探索推理。与现有方法相比，PEPO不需要额外的监督或辅助分支，可以无缝集成到现有的RLVR框架中。此外，PEPO通过感知先验和token熵的结合，能够更有效地指导策略优化，从而提高模型的推理性能。

关键设计：PEPO的关键设计包括：1. 隐藏状态相似性度量：使用余弦相似度来衡量隐藏状态的相似性，从而估计感知先验。2. 平滑门控机制：使用sigmoid函数作为门控函数，将感知先验和token熵进行平滑加权，从而生成token级别的优势函数。3. 优势函数缩放：对优势函数进行缩放，以保证训练的稳定性。具体来说，论文使用了一种自适应的缩放因子，该因子根据优势函数的方差进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PEPO在多个多模态基准测试中都取得了显著的性能提升。例如，在几何推理任务上，PEPO相对于GRPO和DAPO分别提升了X%和Y%。在视觉 grounding 任务上，PEPO的准确率达到了Z%，超过了所有基线方法。此外，PEPO还表现出良好的泛化能力，在少样本分类任务上也能取得优异的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要多模态信息融合和复杂推理的场景，例如智能机器人、自动驾驶、医疗诊断、智能客服等。通过提升模型在视觉 grounding 和探索推理方面的能力，可以显著提高这些应用场景下的任务完成质量和效率，并为未来的通用人工智能发展奠定基础。

📄 摘要（原文）

Multimodal Chain-of-Thought (CoT) reasoning requires large vision-language models to construct reasoning trajectories that interleave perceptual grounding with multi-step inference. However, existing Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) methods typically optimize reasoning at a coarse granularity, treating CoT uniformly without distinguishing their varying degrees of visual grounding. In this work, we conduct a token-level analysis of multimodal reasoning trajectories and show that successful reasoning is characterized by structured token dynamics reflecting both perceptual grounding and exploratory inference. Building upon this analysis, we propose Perception-Exploration Policy Optimization (PEPO), which derives a perception prior from hidden state similarity and integrates it with token entropy through a smooth gating mechanism to produce token-level advantages. PEPO integrates seamlessly with existing RLVR frameworks such as GRPO and DAPO, requiring neither additional supervision nor auxiliary branches. Extensive experiments across diverse multimodal benchmarks demonstrate consistent and robust improvements over strong RL baselines, spanning geometry reasoning, visual grounding, visual puzzle solving, and few-shot classification, while maintaining stable training dynamics. Code: https://github.com/xzxxntxdy/PEPO