論文の概要: More Thought, Less Accuracy? On the Dual Nature of Reasoning in Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25848v2
• Date: Thu, 02 Oct 2025 12:24:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 14:32:17.157923
• Title: More Thought, Less Accuracy? On the Dual Nature of Reasoning in Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 思考と精度の低下 : 視覚言語モデルにおける推論の二重性について
• Authors: Xinyu Tian, Shu Zou, Zhaoyuan Yang, Mengqi He, Fabian Waschkowski, Lukas Wesemann, Peter Tu, Jing Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)において、推論が重要な機能として現れている。 近年の研究では、視覚言語モデル(VLM)への推論の拡張が試みられている。 本研究は、マルチモーダル推論の二重性を明らかにし、他の基本的な視覚的問題に対する認識障害につながった。 本稿では,視覚的接地軌道に対する推論過程を明確に把握する,シンプルかつ効果的な手法であるビジョン・アンコレッド・ポリシー・オプティマイズ(VAPO)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.431298099935344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reasoning has emerged as a pivotal capability in Large Language Models (LLMs). Through Reinforcement Learning (RL), typically Group Relative Policy Optimization (GRPO), these models are able to solve complex tasks such as mathematics and code generation. Building on these advances, recent research has sought to extend reasoning to Vision-Language Models (VLMs), yielding promising results across diverse visual tasks. Despite this progress, our study uncovers the dual nature of multimodal reasoning: while it substantially enhances logical inference and facilitates performance on challenging problems, it may gradually impair perceptual grounding, leading to recognition failures on otherwise basic visual questions. Through further analysis, we attribute this phenomenon to visual forgetting, wherein prolonged reasoning causes the model to increasingly disregard visual input. To address this, we propose Vision-Anchored Policy Optimization (VAPO), a simple yet effective method that explicitly steers the reasoning process toward visually grounded trajectories. Our result model, VAPO-Thinker-7B, significantly strengthens the model's reliance on visual information and achieves new state-of-the-art results on a wide range of established benchmarks. Project page: https://xytian1008.github.io/VAPO/
• Abstract（参考訳）: ReasoningはLarge Language Models(LLMs)において重要な機能として登場した。 強化学習(RL)を通じて、これらのモデルは数学やコード生成といった複雑なタスクを解くことができる。 これらの進歩に基づいて、近年の研究は視覚言語モデル(VLM)への推論を拡張し、様々な視覚的タスクにおいて有望な結果をもたらすことを目指している。 この進歩にもかかわらず、本研究では、論理的推論を著しく向上させ、挑戦的な問題における性能を向上するが、徐々に知覚的接地を損なう可能性があり、他の基本的な視覚的問題に対する認識障害につながる可能性がある。 さらなる分析を通じて、この現象を視覚的忘れ(visual forgeting)とみなし、長大な推論がモデルに視覚的入力を無視する傾向が強まる。 これを解決するために,視覚的接地軌道に対する推論過程を明示的に制御する,シンプルかつ効果的な手法であるビジョン・アンコレッド・ポリシー・オプティマイズ(VAPO)を提案する。 我々の結果モデルVAPO-Thinker-7Bは、視覚情報への依存を著しく強化し、幅広い確立されたベンチマークで新しい最先端の結果を得る。 プロジェクトページ: https://xytian1008.github.io/VAPO/

関連論文リスト

• Mitigating Low-Level Visual Hallucinations Requires Self-Awareness: Database, Model and Training Strategy [53.07517728420411]
  低レベル視覚タスクにおける幻覚に焦点を当てた最初のインストラクションデータベースを提案する。 低レベル視覚タスクにおけるモデルの知覚と理解能力を向上させるための自己認識障害除去(SAFEQA)モデルを提案する。 低レベルの視覚課題に対する総合的な実験を行い、提案手法がこれらの課題におけるモデルの自己認識を著しく向上し、幻覚を低減させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-26T16:05:01Z)
• OpenVLThinker: Complex Vision-Language Reasoning via Iterative SFT-RL Cycles [91.88062410741833]
  我々はOpenVLThinkerを紹介した。OpenVLThinkerはオープンソースの大規模視覚言語モデル(LVLM)の1つである。 OpenVLThinker-7Bは、数学的および一般的な推論を必要とする6つのベンチマークで一貫して性能を向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-21T17:52:43Z)
• Mitigating Visual Forgetting via Take-along Visual Conditioning for Multi-modal Long CoT Reasoning [53.790502697674754]
  本稿では、画像入力を重要な推論段階に移行する戦略であるTake-Allong Visual Conditioning (TVC)を提案する。 TVCは、推論を通して視覚的なコンポーネントへの注意を維持するのに役立つ。 提案手法は,5つの数学的推論ベンチマークにおいて,最先端の性能を平均で達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-17T16:45:12Z)
• R1-Onevision: Advancing Generalized Multimodal Reasoning through Cross-Modal Formalization [26.757458496178437]
  視覚知覚と深い推論のギャップを埋めるために設計されたマルチモーダル推論モデルであるR1-Onevisionを紹介する。 我々はR1-Onevisionデータセットを構築し、多様なドメインにまたがる詳細かつステップバイステップのマルチモーダル推論アノテーションを提供する。 先進的推論を育成するために,教師付き微調整と強化学習によりR1-Onevisionモデルをさらに発展させる。 実験結果から,R1-OnevisionはGPT-4oやQwen2.5-VLなど,最先端のモデルよりも優れた性能が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-13T17:56:05Z)
• A Cognitive Paradigm Approach to Probe the Perception-Reasoning Interface in VLMs [3.2228025627337864]
  本稿では,視覚言語モデル(VLM)における知覚推論インタフェースを識別するための構造化評価フレームワークを提案する。 本稿では,人間の問題解決戦略を反映した3つの評価パラダイムを提案する。 このフレームワークを適用したCAは、リッチで独立に生成された記述を推論するために強力な言語モデルを活用し、新しい最先端(SOTA)パフォーマンスを実現することを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-23T12:42:42Z)
• Retrieval-Based Interleaved Visual Chain-of-Thought in Real-World Driving Scenarios [69.00444996464662]
  RIV-CoT(Retrieval-based Interleaved Visual Chain-of-Thought法)を提案する。 実験の結果, RIV-CoTの解答精度は3.1%向上し, バニラCoTの解答精度は4.6%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T18:31:16Z)
• LATTE: Learning to Think with Vision Specialists [110.43838069105998]
  我々は、認識を最先端の視覚モデルにオフロードする視覚言語モデルのファミリーであるLATTEを提案する。 我々のアプローチは、認識を最先端の視覚モデルにオフロードすることで、視覚言語モデルが高品質な知覚情報に対する推論のみに集中できるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-07T00:42:04Z)
• Causal Reasoning Meets Visual Representation Learning: A Prospective Study [117.08431221482638]
  解釈可能性の欠如、堅牢性、分布外一般化が、既存の視覚モデルの課題となっている。 人間レベルのエージェントの強い推論能力にインスパイアされた近年では、因果推論パラダイムの開発に多大な努力が注がれている。 本稿では,この新興分野を包括的に概観し,注目し,議論を奨励し,新たな因果推論手法の開発の急激さを先導することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T02:22:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。