論文の概要: Visual Para-Thinker++: A Single-Policy Multi-Agent Framework for Visual Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.09290v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 09:57:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.91187
• Title: Visual Para-Thinker++: A Single-Policy Multi-Agent Framework for Visual Reasoning
• Title（参考訳）: Visual Para-Thinker++:Visual Reasoningのための単一プラットフォームマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Haoran Xu, Hongyu Wang, Yifei Gao, Jiaze Li, Zizhao Tong, Xiaofeng Zhang, Xiaosong Yuan,
• Abstract要約: 視覚推論のための単一政治マルチエージェントフレームワークであるVisual Para-Thinker++を提案する。 1つの共有MLLMポリシーは、ロールコンディショニングされたMain、Worker、Slide Agentsとしてインスタンス化されます。 Visual Para-Thinker++は、単一軌跡と推論時並列ベースラインを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.742087982689956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual reasoning requires integrating evidence distributed across regions, attributes, and relations, making single-chain reasoning prone to early perceptual commitment and hallucination. We propose Visual Para-Thinker++, a single-policy multi-agent framework in which one shared MLLM policy is instantiated as role-conditioned Main, Worker, and Summary Agents. The Main Agent decomposes the task with fixed allocation patterns; Worker Agents reason in parallel under context isolation; and the Summary Agent reconciles full Worker reasoning traces rather than majority-voting on final labels. The shared policy is trained by Multi-Agent Capability Injection and Role-Decoupled Multi-Agent Optimization, which assign role-specific rewards and advantages to corresponding token segments to reduce gradient conflict among collaborative roles. A native inference engine enables efficient multi-agent rollout through shared visual prefix and KV cache reuse. Across V*, CountBench, the RefCOCO family, and HallusionBench, Visual Para-Thinker++ consistently outperforms single-trajectory and inference-time parallel baselines, with especially strong gains on hallucination-sensitive visual reasoning.
• Abstract（参考訳）: 視覚的推論には、領域、属性、関係に分散したエビデンスを統合することが必要である。 1つの共有MLLMポリシーをロール条件のMain, Worker, Summary Agentsとしてインスタンス化する単一政治マルチエージェントフレームワークであるVisual Para-Thinker++を提案する。 Main Agentは、固定されたアロケーションパターンでタスクを分解し、Worker Agentはコンテキスト分離の下で並列に推論する。 共有ポリシは、役割固有の報酬とそれに対応するトークンセグメントにアドバンテージを割り当て、協調的な役割間の勾配の衝突を減らす、マルチエージェント能力注入とロール非結合型マルチエージェント最適化によって訓練される。 ネイティブ推論エンジンは、共有ビジュアルプレフィックスとKVキャッシュ再利用による効率的なマルチエージェントロールアウトを可能にする。 V*、CountBench、RefCOCOファミリ、HalusionBenchの他、Visual Para-Thinker++は単一軌道と推論時並列ベースラインを一貫して上回り、特に幻覚に敏感な視覚的推論に強い影響を与えている。

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