論文の概要: Journey Before Destination: On the importance of Visual Faithfulness in Slow Thinking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12218v2
• Date: Fri, 19 Dec 2025 08:16:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 13:33:13.418805
• Title: Journey Before Destination: On the importance of Visual Faithfulness in Slow Thinking
• Title（参考訳）: 終末前の旅:スロー思考における視覚的信条の重要性について
• Authors: Rheeya Uppaal, Phu Mon Htut, Min Bai, Nikolaos Pappas, Zheng Qi, Sandesh Swamy,
• Abstract要約: 推論の拡張された視覚言語モデルは、より大きな能力と透明性を約束する明確な思考の連鎖を生成する。 モデルは、視覚的に不誠実な中間段階によって正しい答えに達するか、あるいは最終的な予測において、合理的に失敗する。 本稿では, 推論連鎖の知覚段階が画像中に存在するか否かに着目し, 推論鎖の視覚的忠実度を評価次元として紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.763473690046721
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reasoning-augmented vision language models (VLMs) generate explicit chains of thought that promise greater capability and transparency but also introduce new failure modes: models may reach correct answers via visually unfaithful intermediate steps, or reason faithfully yet fail on the final prediction. Standard evaluations that only measure final-answer accuracy cannot distinguish these behaviors. We introduce the visual faithfulness of reasoning chains as a distinct evaluation dimension, focusing on whether the perception steps of a reasoning chain are grounded in the image. We propose a training- and reference-free framework that decomposes chains into perception versus reasoning steps and uses off-the-shelf VLM judges for step-level faithfulness, additionally verifying this approach through a human meta-evaluation. Building on this metric, we present a lightweight self-reflection procedure that detects and locally regenerates unfaithful perception steps without any training. Across multiple reasoning-trained VLMs and perception-heavy benchmarks, our method reduces Unfaithful Perception Rate while preserving final-answer accuracy, improving the reliability of multimodal reasoning.
• Abstract（参考訳）: VLM(Reasoning-augmented Vision Language Model)は、より優れた能力と透明性を約束するが、新しい失敗モードも導入する。 最終回答精度のみを測定する標準評価は、これらの挙動を区別できない。 本研究では, 推論連鎖の知覚ステップが画像中に存在するか否かに着目し, 推論鎖の視覚的忠実度を評価次元として紹介する。 本稿では,チェーンを知覚と推論のステップに分解し,ステップレベルの忠実度をオフ・ザ・シェルフ VLM の判断に利用し,人間のメタ評価を通じてこのアプローチを検証する,訓練と基準のないフレームワークを提案する。 本研究では,この測定値に基づいて,学習を伴わずに不誠実な知覚ステップを検出し,局所的に再生する軽量な自己回帰法を提案する。 複数の推論訓練されたVLMと知覚重大なベンチマークで、最終回答精度を維持しながら不信の知覚率を低減し、マルチモーダル推論の信頼性を向上させる。

関連論文リスト

• Balancing Faithfulness and Performance in Reasoning via Multi-Listener Soft Execution [79.98699884805636]
  Reasoning Execution by Multiple Listeners (REMUL) は多人数の強化学習手法である。 REMULは、推論が他の当事者に従えるかがより忠実になるという仮説に基づいている。 スピーカーは、リスナーにとって明らかな推論を生み出すことで報われます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-18T02:55:55Z)
• Stop Rewarding Hallucinated Steps: Faithfulness-Aware Step-Level Reinforcement Learning for Small Reasoning Models [59.6715047267181]
  小さな推論モデル(SRM)は、特に中間的推論ステップにおいて幻覚を起こす傾向がある。 オンライン強化学習に基づく既存の緩和手法は、結果に基づく報酬や粗粒度の連鎖評価に依存している。 本稿では、プロセス報酬モデルから、明示的な忠実度報酬を通じてステップレベルの監視を導入する、Fithfulness-Aware Step-Level Reinforcement Learning (FaithRL)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-05T17:15:12Z)
• Gaming the Judge: Unfaithful Chain-of-Thought Can Undermine Agent Evaluation [76.5533899503582]
  大規模言語モデル(LLM)は、エージェントのパフォーマンスを評価するために、ますます裁判官として使われている。 このパラダイムは、エージェントのチェーン・オブ・シークレット(CoT)推論が内部の推論と環境状態の両方を忠実に反映していることを暗黙的に仮定している。 我々は、操作された推論だけで、様々なWebタスクにまたがる800の軌跡に対して、最先端のVLM審査員の偽陽性率を最大90%向上させることができることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-21T06:07:43Z)
• Addressing Overthinking in Large Vision-Language Models via Gated Perception-Reasoning Optimization [56.59356959631999]
  Gated Perception-Reasoning Optimization (GPRO) は3つの決定経路間で動的に計算をルーティングするメタ推論コントローラである。 GPROは精度と効率を大幅に改善し、最近のスロー思考法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-07T23:05:17Z)
• Reflective Confidence: Correcting Reasoning Flaws via Online Self-Correction [14.164508061248775]
  大規模言語モデル(LLM)は、チェーン・オブ・ソートや自己整合性といった技術を用いて、複雑な推論タスクにおいて強力なパフォーマンスを実現している。 本稿では,低信頼信号を終端指標からリフレクショントリガに変換する新しい推論フレームワークであるリフレクティブ信頼を提案する。 AIME 2025を含む数学的推論ベンチマークの実験では、高度な早期停止ベースラインに対して、同等の計算コストで大幅に精度が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-21T05:35:07Z)
• Think-Reflect-Revise: A Policy-Guided Reflective Framework for Safety Alignment in Large Vision Language Models [58.17589701432514]
  Think-Reflect-Revise (TRR)は、LVLM(Large Vision Language Models)の安全性向上を目的としたトレーニングフレームワークである。 まず、リフレクティブセーフティ推論(ReSafe)データセットを5000の例で構築し、シンク・リフレクティブ・リフレクティブ・プロセスに従っています。 次に、ReSafeデータセットを用いてターゲットモデルを微調整し、反射行動の初期化を行い、最後に強化学習を通じてポリシー誘導反射を強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-08T03:46:03Z)
• TRACE: A Framework for Analyzing and Enhancing Stepwise Reasoning in Vision-Language Models [9.607579442309639]
  本稿では,トランスペアレント推論と一貫性評価のためのフレームワークであるTRACEを紹介する。 TRACEleverages Auxiliary Reasoning Setsは複雑な問題を分解する。 実験の結果, ARS間の整合性は最終回答の正しさと相関していることがわかった。 TRACEは信頼できない推論パスと信頼できない推論パスを区別する信頼領域を定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-05T18:40:18Z)
• Beware of Reasoning Overconfidence: Pitfalls in the Reasoning Process for Multi-solution Tasks [54.31998314008198]
  大きな言語モデル(LLM)は、単一の正しい答えを必要とするタスクの推論において優れているが、マルチソリューションタスクでは不十分である。 我々はこの制限を、不完全解集合における不完全確実性を表現する傾向という、不確実な過信(textbfreasoning overconfidence)に起因している。 この仮説は, 思考経路の狭いセットに早急に収束すると, 過信が生じることを示唆するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-01T14:35:06Z)
• Thinking, Faithful and Stable: Mitigating Hallucinations in LLMs [0.4115305983711515]
  大規模言語モデル(LLM)のための自己修正フレームワークを開発する。 最終回答の正しさのみに頼るのではなく、細かな不確実性信号を利用する。 我々は不当な高信頼とエントロピースパイクをペナル化する複合報酬関数を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-19T23:09:26Z)
• FaithAct: Faithfulness Planning and Acting in MLLMs [12.08093899815684]
  不信心は依然として、大きな言語モデルにとって永続的な課題である。 本稿では,各主張対象が視覚的に支持されているか否かを評価することによって,ステップレベルとチェーンレベルの忠実度を定量化するFithEvalを提案する。 我々は、すべての推論ステップにおいて明らかな根拠を強制する忠実第一の計画と行動の枠組みであるFaithActを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-11T16:22:49Z)
• Latent Chain-of-Thought for Visual Reasoning [53.541579327424046]
  大型視覚言語モデル(LVLM)の解釈可能性および信頼性向上には,チェーン・オブ・シント(CoT)推論が不可欠である 我々は,LVLMにおける推論を後部推論として再構成し,償却変分推論に基づくスケーラブルなトレーニングアルゴリズムを提案する。 提案手法は,7つの推論ベンチマークにおいて,最先端のLVLMを強化することを実証的に実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-27T23:10:06Z)
• From <Answer> to <Think>: Multidimensional Supervision of Reasoning Process for LLM Optimization [62.07990937720985]
  DRM(Dimension-level Reward Model)は、大規模言語モデルのための新しい監視フレームワークである。 DRMは3つの基本的、相補的、解釈可能な次元に沿って推論プロセスの品質を評価する。 実験の結果、DRMは効果的な監視信号を提供し、LCMの最適化を誘導し、推論能力を向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-13T14:29:15Z)
• FaithCoT-Bench: Benchmarking Instance-Level Faithfulness of Chain-of-Thought Reasoning [62.452350134196934]
  FaithCoT-Benchは、インスタンスレベルのCoT不信検出のための統一ベンチマークである。 我々の枠組みは差別的な決定問題として不誠実検出を定式化している。 FaithCoT-Bench は LLM のより解釈可能で信頼性の高い推論に向けた将来の研究の基盤となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-05T05:16:54Z)

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。