論文の概要: ClueTracer: Question-to-Vision Clue Tracing for Training-Free Hallucination Suppression in Multimodal Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02004v1
- Date: Mon, 02 Feb 2026 12:03:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-03 19:28:34.126819
- Title: ClueTracer: Question-to-Vision Clue Tracing for Training-Free Hallucination Suppression in Multimodal Reasoning
- Title（参考訳）: ClueTracer:マルチモーダル推論における学習自由幻覚抑制のための質問対視覚的クローズトレーシング
- Abstract要約: 本稿では,視覚的手がかり検索の指標であるClueRecallを紹介する。
本稿では,幻覚抑制のためのトレーニングフリー,パラメータフリー,アーキテクチャ非依存のプラグインであるClueTracerを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.30122927323085
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large multimodal reasoning models solve challenging visual problems via explicit long-chain inference: they gather visual clues from images and decode clues into textual tokens. Yet this capability also increases hallucinations, where the model generates content that is not supported by the input image or the question. To understand this failure mode, we identify \emph{reasoning drift}: during clue gathering, the model over-focuses on question-irrelevant entities, diluting focus on task-relevant cues and gradually decoupling the reasoning trace from visual grounding. As a consequence, many inference-time localization or intervention methods developed for non-reasoning models fail to pinpoint the true clues in reasoning settings. Motivated by these insights, we introduce ClueRecall, a metric for assessing visual clue retrieval, and present ClueTracer, a training-free, parameter-free, and architecture-agnostic plugin for hallucination suppression. ClueTracer starts from the question and traces how key clues propagate along the model's reasoning pathway (question $\rightarrow$ outputs $\rightarrow$ visual tokens), thereby localizing task-relevant patches while suppressing spurious attention to irrelevant regions. Remarkably, \textbf{without any additional training}, ClueTracer improves all \textbf{reasoning} architectures (including \texttt{R1-OneVision}, \texttt{Ocean-R1}, \texttt{MM-Eureka}, \emph{etc}.) by $\mathbf{1.21\times}$ on reasoning benchmarks. When transferred to \textbf{non-reasoning} settings, it yields a $\mathbf{1.14\times}$ gain.
- Abstract（参考訳）: 大規模なマルチモーダル推論モデルは、画像から視覚的な手がかりを収集し、手掛かりをテキストトークンにデコードすることで、明示的な長鎖推論を通じて、難しい視覚的問題を解決する。
しかし、この能力はまた幻覚を増大させ、モデルが入力画像や質問でサポートされていないコンテンツを生成する。
この失敗モードを理解するために, 手がかり収集において, モデルが質問非関連エンティティに過度に焦点を合わせ, タスク関連キューに焦点を絞り, 視覚的グラウンドから推論トレースを徐々に分離する。
その結果、非推論モデルのために開発された多くの推論時ローカライズまたは介入手法は、推論設定における真の手がかりを特定できない。
これらの知見に触発され,視覚的手がかり検索の指標であるClueRecallと,幻覚抑制のためのトレーニングフリー,パラメータフリー,アーキテクチャ非依存のプラグインであるClueTracerを紹介した。
ClueTracerはこの質問から始まり、キーのヒントがモデルの推論経路に沿ってどのように伝播するか(クエション$\rightarrow$ outputs $\rightarrow$ visual tokens)を辿り、従ってタスク関連パッチをローカライズし、無関係な領域への急激な注意を抑える。
注目すべきなのは、 ClueTracer は、すべての \textbf{reasoning} アーキテクチャ( \texttt{R1-OneVision}, \texttt{Ocean-R1}, \texttt{MM-Eureka}, \emph{etc} を含む)を改善していることだ。
) by $\mathbf{1.21\times}$ on reasoning benchmarks。
textbf{non-reasoning}設定に転送されると、$\mathbf{1.14\times}$ gainとなる。
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