論文の概要: ChainV: Atomic Visual Hints Make Multimodal Reasoning Shorter and Better

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17106v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 10:11:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-24 18:08:18.96641
• Title: ChainV: Atomic Visual Hints Make Multimodal Reasoning Shorter and Better
• Title（参考訳）: ChainV: マルチモーダル推論を短縮し、改善するアトミックなビジュアルヒント
• Authors: Yuan Zhang, Ming Lu, Junwen Pan, Tao Huang, Kuan Cheng, Qi She, Shanghang Zhang,
• Abstract要約: 推論プロセスに視覚的ヒントを動的に統合するフレームワークChainVを提案する。 提案手法は,特に算数集約ベンチマークにおいて,推論精度と効率を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.29940512530982
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advances in multimodal reasoning models have demonstrated impressive capabilities across text and vision. However, even leading models exhibit redundant self-reflection when generating lengthy reasoning chains. While training-free CoT compression methods have emerged in the LLMs domain, they rely on static visual references and thus provide limited gains for multimodal reasoning. Therefore, we propose ChainV, a framework that dynamically integrates visual hints into the reasoning process, thereby making multimodal reasoning shorter and better. Specifically, ChainV first performs a coarse visual patch selection based on the previous reasoning step, then refines it by identifying the most representative atomic visual hint according to the averaged attention intensity. Additionally, ChainV introduces a consistency-based evaluation mechanism to assess the reliability of the chosen hint, guiding the model to adaptively adjust its level of self-reflection. Eventually, the pixel coordinates of the selected visual hint and its reliability are incorporated into thinking with a Bernoulli stochastic process. Experiments indicate that our method significantly improves reasoning accuracy and efficiency, especially on math-intensive benchmarks where visual hints are crucial for multi-step symbolic reasoning. For example, ChainV achieves $2.3\%$ improvement on the MathVista within MIMO-VL-RL, while reducing inference latency by $51.4\%$ and shortening output token length by $24.5\%$.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル推論モデルの最近の進歩は、テキストと視覚にまたがる印象的な能力を示している。 しかし、先行モデルでさえ長い推論連鎖を生成する際に冗長な自己回帰を示す。 トレーニング不要な CoT 圧縮手法が LLMs ドメインに登場したが、静的な視覚参照に依存しており、マルチモーダル推論の利得は限られている。 そこで我々は,視覚的ヒントを推論プロセスに動的に統合し,マルチモーダル推論をより短くするフレームワークChainVを提案する。 特に、ChainVは、まず前回の推論ステップに基づいて粗い視覚的パッチ選択を行い、次に、平均的な注意強度に応じて最も代表的な原子的視覚的ヒントを識別することによってそれを洗練する。 さらに、ChainVは、選択されたヒントの信頼性を評価するための一貫性に基づく評価メカニズムを導入し、モデルに自己回帰のレベルを適応的に調整するように誘導する。 最終的に、選択された視覚的ヒントの画素座標とその信頼性はベルヌーイ確率過程による思考に組み込まれる。 特に多段階の記号推論において視覚的ヒントが不可欠である数学集約型ベンチマークにおいて,提案手法は推論精度と効率を著しく向上することを示す。 例えば、ChainV は MIMO-VL-RL 内の MathVista を 2.3 % 改善し、推論遅延を 51.4 % 削減し、出力トークン長を 24.5 % 短縮する。

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