See Further, Think Deeper: Advancing VLM's Reasoning Ability with Low-level Visual Cues and Reflection

📄 arXiv: 2604.24339v1 📥 PDF

作者: Zhiheng Wu, Tong Wang, Shuning Wang, Naiming Liu, Yumeng Zhang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-04-27

备注: CVPR2026

💡 一句话要点

ForeSight：利用低级视觉线索和反馈提升VLM的推理能力

🎯 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: 视觉语言模型 低级视觉线索 视觉反馈 强化学习 多模态推理

📋 核心要点

  1. 现有VLM方法缺乏低级视觉信息，且视觉反馈机制不足，限制了其推理能力。
  2. ForeSight框架通过引入低级视觉工具和基于掩码的视觉反馈机制，提升VLM的推理能力。
  3. 在CG-SalBench数据集上，ForeSight-7B模型显著优于同规模模型，并在部分指标上超越SOTA闭源模型。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型(VLM)的最新进展受益于强化学习(RL)，从而增强了推理能力。然而，现有方法仍然面临关键限制，包括缺乏低级视觉信息和有效的视觉反馈。为了解决这些问题，本文提出了一个统一的多模态交错推理框架ForeSight，它使VLM能够“看得更远”（See Further），利用低级视觉线索，并通过有效的视觉反馈“想得更深”（Think Deeper）。首先，它引入了一组低级视觉工具，将必要的视觉信息集成到推理链中，从而减轻了对细粒度视觉特征的忽略。其次，详细阐述了一种基于掩码的视觉反馈机制，将视觉反射纳入思考过程，使模型能够动态地重新检查和更新其答案。在RL的驱动下，ForeSight学会自主决定工具调用和答案验证，并将最终答案的准确性作为奖励信号。为了评估所提出框架的性能，我们基于SalBench数据集构建了一个新的数据集，即Character and Grounding SalBench (CG-SalBench)。实验结果表明，ForeSight-7B模型明显优于其他具有相同参数规模的模型，甚至在某些指标上超过了当前SOTA的闭源模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉语言模型在进行复杂推理时，往往忽略了图像中细粒度的低级视觉信息，例如边缘、纹理等，导致推理不准确。同时，缺乏有效的视觉反馈机制，模型难以根据视觉信息动态调整和修正答案，容易产生错误累积。因此，需要一种能够有效利用低级视觉信息并具备视觉反馈能力的VLM框架。

核心思路：ForeSight的核心思路是让VLM在推理过程中能够“看得更远，想得更深”。“看得更远”指的是利用低级视觉工具提取图像的细粒度特征，弥补VLM对低级视觉信息的缺失。“想得更深”指的是引入视觉反馈机制，让模型能够根据视觉信息反思和修正自己的答案，避免错误累积。通过强化学习，模型能够自主学习如何调用工具和验证答案。

技术框架：ForeSight是一个统一的多模态交错推理框架。整体流程如下：首先，VLM接收图像和问题作为输入。然后，模型根据当前状态决定是否调用低级视觉工具来提取图像的细粒度特征。接着，模型根据提取的特征进行推理，并生成初步答案。之后，模型利用基于掩码的视觉反馈机制，对初步答案进行反思和修正。最后，模型输出最终答案。整个过程通过强化学习进行训练，以最终答案的准确性作为奖励信号。

关键创新：ForeSight的关键创新在于以下两点：一是引入了一组低级视觉工具，例如边缘检测、显著性检测等，让VLM能够获取图像的细粒度特征。二是提出了一种基于掩码的视觉反馈机制，让模型能够根据视觉信息反思和修正自己的答案。这种机制通过在图像上生成掩码，让模型关注特定的区域，从而更好地理解图像内容。

关键设计：低级视觉工具的选择需要根据具体任务进行调整。基于掩码的视觉反馈机制中，掩码的生成方式和大小是关键参数，需要通过实验进行优化。强化学习的奖励函数设计也很重要，需要平衡准确性和效率。具体参数设置在论文中有详细描述，此处未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ForeSight-7B模型在CG-SalBench数据集上取得了显著的性能提升，超越了同等参数规模的其他模型，并在某些指标上超过了当前的SOTA闭源模型。这表明ForeSight框架能够有效利用低级视觉信息和视觉反馈机制，提升VLM的推理能力。具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

ForeSight框架可应用于需要精细视觉理解和复杂推理的场景，例如视觉问答、图像描述、目标定位等。该研究有助于提升VLM在机器人导航、自动驾驶、医疗影像分析等领域的应用性能，并为开发更智能、更可靠的视觉语言模型奠定基础。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Vision-Language Models (VLMs) have benefited from Reinforcement Learning (RL) for enhanced reasoning. However, existing methods still face critical limitations, including the lack of low-level visual information and effective visual feedback. To address these problems, this paper proposes a unified multimodal interleaved reasoning framework \textbf{ForeSight}, which enables VLMs to \textbf{See Further} with low-level visual cues and \textbf{Think Deeper} with effective visual feedback. First, it introduces a set of low-level visual tools to integrate essential visual information into the reasoning chain, mitigating the neglect of fine-grained visual features. Second, a mask-based visual feedback mechanism is elaborated to incorporate visual reflection into the thinking process, enabling the model to dynamically re-examine and update its answers. Driven by RL, ForeSight learns to autonomously decide on tool invocation and answer verification, with the final answer accuracy as the reward signal. To evaluate the performance of the proposed framework, we construct a new dataset, Character and Grounding SalBench (CG-SalBench), based on the SalBench dataset. Experimental results demonstrate that the ForeSight-7B model significantly outperforms other models with the same parameter scale, and even surpasses the current SOTA closed-source models on certain metrics.