論文の概要: The Perceptual Bandwidth Bottleneck in Vision-Language Models: Active Visual Reasoning via Sequential Experimental Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01345v3
• Date: Sat, 09 May 2026 06:29:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 19:24:01.132604
• Title: The Perceptual Bandwidth Bottleneck in Vision-Language Models: Active Visual Reasoning via Sequential Experimental Design
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルにおける知覚バンド幅ボツネック:シークエンシャルな実験設計によるアクティブビジュアル推論
• Abstract要約: 高解像度の視覚的推論は、意味的推論だけでなく、知覚帯域幅の制限下でのタスク関連エビデンス獲得でもある。 我々はこの過程を逐次ベイズ最適実験設計(S-BOED)として定式化する。 高解像度ベンチマークの実験では、直接およびReActスタイルのベースラインよりも一貫した利得を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.20939188156227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual perception in modern Vision-Language Models (VLMs) is constrained by a perceptual bandwidth bottleneck: a broad field of view preserves global context but sacrifices the fine-grained details required for complex reasoning. We argue that high-resolution visual reasoning is therefore not only semantic reasoning but also task-relevant evidence acquisition under limited perceptual bandwidth. Inspired by active vision and information foraging, we formalise this process as sequential Bayesian optimal experimental design (S-BOED), where an agent decides which visual evidence to acquire before answering. Since exact Bayesian inference is intractable in continuous gigapixel spaces, we derive a tractable coverage--resolution objective as a proxy for task-relevant information gain. We instantiate this framework with FOVEA, a training-free procedure that refines VLM crop proposals through evidence-oriented probing. Experiments on high-resolution benchmarks show consistent gains over direct and ReAct-style baselines, with particularly strong improvements in search-dominated remote-sensing settings.
• Abstract（参考訳）: 現代の視覚言語モデル(VLM)における視覚的知覚は、知覚的帯域幅のボトルネックによって制約される: 広い視野はグローバルな文脈を保存するが、複雑な推論に必要な細かな詳細を犠牲にする。 したがって、高解像度の視覚的推論は意味論的推論だけでなく、知覚帯域幅に制限されたタスク関連エビデンス獲得でもある。 アクティブな視覚と情報収集にインスパイアされたこのプロセスは、エージェントがどの視覚的証拠を取得するかを決定するためのシーケンシャルなベイズ最適実験設計(S-BOED)として定式化される。 連続したギガピクセル空間では正確なベイズ推定が難解であるため、タスク関連情報ゲインのプロキシとして、抽出可能なカバレッジ解決の目的を導出する。 我々は,この枠組みを,エビデンス指向の探索を通じてVLM作物提案を洗練させる訓練不要の手順であるFOVEAでインスタンス化する。 高解像度ベンチマークの実験では、直接およびReActスタイルのベースラインよりも一貫した利得が示され、特に検索優先のリモートセンシング設定が大幅に改善された。

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