論文の概要: Step-Level Visual Grounding Faithfulness Predicts Out-of-Distribution Generalization in Long-Horizon Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06828v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 19:43:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:13.184955
• Title: Step-Level Visual Grounding Faithfulness Predicts Out-of-Distribution Generalization in Long-Horizon Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 長距離ビジョンランゲージモデルにおける分布外一般化のステップレベル視覚接地忠実度予測
• Abstract要約: 時間的根拠に基づく信念を維持するモデルはより一般化されていることを示す。 我々はこれを長い地平線上での行動的忠実さとして定式化する。 時間的接地品質がロバスト性の主要な指標であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7919969809015935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We uncover a behavioral law of long-horizon vision-language models: models that maintain temporally grounded beliefs generalize better. Standard benchmarks measure only final-answer accuracy, which obscures how models use visual information; a model can guess correctly while its step-by-step reasoning is entirely unanchored to the visual input. We formalize this as behavioral faithfulness over long horizons, an empirically measurable property that quantifies whether a model's intermediate reasoning remains consistent with the evolving visual state. Across eight models on three long-horizon benchmarks, we demonstrate that temporal grounding quality is a leading indicator of robustness: the Step Grounding Rate (SGR) predicts out-of-distribution retention with $r = 0.83$ (permutation test $p = 0.003$), a relationship that holds within capacity-matched models and cannot be explained by scale or in-distribution accuracy. Critically, grounding quality varies by up to 10.8 percentage points within parameter-matched 7B models despite similar accuracy, revealing it as an independent axis of model capability. Multiple robustness checks confirm the signal reflects genuine visual reliance: counterfactual traces drop SGR by 26--41 percentage points, cross-architecture verifiers agree at $ρ= 0.96$, random reasoning scores near chance ($\sim 18\%$), and the predictor remains strong even without explicit reasoning disclosure ($r = 0.78$).
• Abstract（参考訳）: 我々は、時間的に根ざした信念を維持するモデルがより一般化する、長い水平視覚言語モデルの行動法則を明らかにする。 モデルでは、ステップバイステップの推論が視覚入力と完全に一致していない間、正確に推測することができる。 我々はこれを、モデルの中間的推論が進化する視覚状態と一致しているかどうかを定量的に測定可能な特性である、長い地平線上の行動的忠実性として定式化する。 ステップグラウンドングレート (SGR) は,キャパシティマッチングモデル内に保持し,スケールや分布内精度で説明できない関係である$r = 0.83$ (permutation test $p = 0.003$) で分布外保持を予測する。 臨界的には、同じ精度にもかかわらず、パラメータマッチングされた7Bモデルのグラウンド品質は最大10.8ポイントまで変化し、モデル能力の独立した軸として表される。 複数のロバスト性チェックは、信号が真の視覚的信頼を反映していることを確認する: 反ファクト的トレース SGR は26-41パーセント減少し、クロスアーキテクチャ検証器は$ρ= 0.96$に一致し、ランダムな推論スコア(\sim 18\%$)は、明示的な推論開示(r = 0.78$)なしでも強いままである。

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