LanteRn: Latent Visual Structured Reasoning

📄 arXiv: 2603.25629v1 📥 PDF

作者: André G. Viveiros, Nuno Gonçalves, Matthias Lindemann, André Martins

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-03-26

💡 一句话要点

LanteRn：提出基于隐空间视觉结构化推理框架，提升多模态模型视觉理解能力

🎯 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: 多模态推理 视觉推理 隐空间表示 强化学习 视觉-语言Transformer

📋 核心要点

  1. 现有大型多模态模型在视觉推理方面存在挑战，通常依赖将图像信息转录为文本，限制了其对空间信息的理解。
  2. LanteRn框架通过在隐空间中进行视觉推理，避免了直接在像素空间操作，提升了推理效率，并减少了对外部模块的依赖。
  3. 实验结果表明，LanteRn在视觉定位和精细推理方面取得了显著提升，验证了隐空间表示在多模态推理中的潜力。

📝 摘要（中文）

当前大型多模态模型(LMMs)在语言推理方面表现出色，但在视觉推理方面仍然面临挑战。现有LMMs通常将感知内容转化为文本，这限制了需要精细空间和视觉理解的任务。虽然最近的方法尝试通过调用工具或生成中间图像来进行图像推理，但它们要么依赖外部模块，要么直接在像素空间中进行推理，导致不必要的计算。本文提出了LanteRn框架，使LMMs能够将语言与紧凑的隐空间视觉表示交织，从而直接在隐空间中进行视觉推理。LanteRn增强了视觉-语言Transformer，使其能够在推理过程中生成和关注连续的视觉思维嵌入。该模型分两个阶段进行训练：有监督微调以将视觉特征定位到隐状态，然后进行强化学习以使隐空间推理与任务级效用对齐。在三个以感知为中心的基准测试(VisCoT, V*, and Blink)上评估了LanteRn，观察到视觉定位和精细推理的一致改进。这些结果表明，内部隐表示为更高效的多模态推理提供了一个有希望的方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型多模态模型在处理视觉推理任务时，往往依赖于将图像信息转化为文本描述，再进行推理。这种方式丢失了图像中的精细空间信息，并且效率较低。此外，一些方法尝试直接在像素空间进行推理，计算量巨大，或者依赖于外部模块，增加了系统的复杂性。因此，如何让多模态模型更高效、更准确地进行视觉推理是一个亟待解决的问题。

核心思路：LanteRn的核心思路是将视觉信息编码到紧凑的隐空间表示中，然后在该隐空间中进行推理。通过这种方式，模型可以避免直接在像素空间进行计算，从而提高效率。同时，隐空间表示能够保留图像中的关键信息，使得模型能够进行更准确的推理。此外，LanteRn通过强化学习来优化隐空间推理过程，使其更好地服务于任务目标。

技术框架：LanteRn框架主要包含以下几个模块：1) 视觉编码器：将输入图像编码为视觉特征；2) 视觉-语言Transformer：将视觉特征和语言信息融合，并在隐空间中进行推理；3) 隐空间推理模块：在隐空间中生成和关注视觉思维嵌入；4) 强化学习模块：通过强化学习优化隐空间推理过程。整个流程是，首先使用视觉编码器提取图像特征，然后将图像特征和语言信息输入到视觉-语言Transformer中，Transformer在隐空间中进行推理，生成视觉思维嵌入，最后使用强化学习模块优化推理过程，使其更好地服务于任务目标。

关键创新：LanteRn的关键创新在于提出了在隐空间中进行视觉推理的方法。与现有方法相比，LanteRn避免了直接在像素空间进行计算，从而提高了效率。同时，LanteRn通过强化学习来优化隐空间推理过程，使其更好地服务于任务目标。此外，LanteRn框架具有较强的通用性，可以应用于各种视觉推理任务。

关键设计：LanteRn的关键设计包括：1) 使用Transformer作为视觉-语言模型，Transformer具有强大的特征提取和融合能力；2) 设计了隐空间推理模块，该模块能够生成和关注视觉思维嵌入；3) 使用强化学习来优化隐空间推理过程，奖励函数的设计至关重要，需要能够反映任务目标。具体来说，模型首先通过有监督微调来学习将视觉特征映射到隐空间，然后使用强化学习来优化隐空间推理策略，目标是最大化任务奖励。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

LanteRn在VisCoT、V*和Blink三个基准测试上取得了显著的性能提升，表明其在视觉定位和精细推理方面具有优势。具体数据未知，但摘要强调了“consistent improvements”，说明该方法在不同数据集上均表现出优越性。这些结果验证了隐空间表示在多模态推理中的有效性，并为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

LanteRn框架具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要视觉推理的多模态任务，例如视觉问答、图像描述、机器人导航等。该研究的实际价值在于提高了多模态模型的视觉理解能力和推理效率，为开发更智能的视觉系统奠定了基础。未来，LanteRn可以进一步扩展到其他模态，例如语音、触觉等，从而实现更全面的多模态推理。

📄 摘要（原文）

While language reasoning models excel in many tasks, visual reasoning remains challenging for current large multimodal models (LMMs). As a result, most LMMs default to verbalizing perceptual content into text, a strong limitation for tasks requiring fine-grained spatial and visual understanding. While recent approaches take steps toward thinking with images by invoking tools or generating intermediate images, they either rely on external modules, or incur unnecessary computation by reasoning directly in pixel space. In this paper, we introduce LanteRn, a framework that enables LMMs to interleave language with compact latent visual representations, allowing visual reasoning to occur directly in latent space. LanteRn augments a vision-language transformer with the ability to generate and attend to continuous visual thought embeddings during inference. We train the model in two stages: supervised fine-tuning to ground visual features in latent states, followed by reinforcement learning to align latent reasoning with task-level utility. We evaluate LanteRn on three perception-centric benchmarks (VisCoT, V*, and Blink), observing consistent improvements in visual grounding and fine-grained reasoning. These results suggest that internal latent representations provide a promising direction for more efficient multimodal reasoning.