論文の概要: Remember-R1: Mitigating Long-Context Visual Forgetting through Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.01314v1
• Date: Sun, 02 Aug 2026 15:31:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-04 15:07:25.160419
• Title: Remember-R1: Mitigating Long-Context Visual Forgetting through Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: remember-R1: 強化学習による長期的視覚提示の軽減
• Authors: Jianmin Chen, Jiaqi Tang, Wei Wei, Xiaogang Xu, Jiafei Wu, Zhe Liu, Qianzhou Wang, Yingying Yan, Botong Geng, Yuyang Xia, Lei Zhang, Qifeng Chen,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal large language model)は、複雑なタスクに対する長い連鎖推論に依存している。 推論シーケンスが長引くにつれて、モデルは徐々に視覚的証拠に頼らず、蓄積されたテキストの文脈に頼り、視覚的忘れを招きかねない。 本稿では,元来の推論軌道に直接プロセスレベルの監督を適用することで,長いコンテキストの視覚的忘れを緩和する強化学習フレームワークであるResert-R1を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.56518447675037
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) increasingly rely on long chain-of-thought reasoning for complex tasks. However, as reasoning sequences lengthen, models may gradually rely less on visual evidence and more on accumulated textual context, leading to visual forgetting. Existing approaches do not directly constrain how visual evidence is used and maintained along the original reasoning trajectory, leaving long-context visual forgetting insufficiently addressed. To address this issue, we propose Remember-R1, a reinforcement learning framework that mitigates long-context visual forgetting by applying process-level supervision directly on the original reasoning trajectory. Specifically, Remember-R1 introduces rewards that encourage broader coverage of matched visual keywords, stronger persistence of visual dependence in later reasoning steps, and greater focus on question-relevant image regions. Experiments across multiple model scales and diverse multimodal benchmarks demonstrate that Remember-R1 consistently improves reasoning performance. Additional analyses further show that it slows the decline of visual attention during generation, supporting its effectiveness in mitigating long-context visual forgetting.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)は、複雑なタスクに対する長い連鎖推論に依存している。 しかし、推論シーケンスが長引くにつれて、モデルは徐々に視覚的証拠に頼らず、蓄積されたテキストの文脈に頼りやすくなり、視覚的忘れがもたらされる。 既存のアプローチは、元の推論軌道に沿って視覚的エビデンスがどのように使われ、維持されているかを直接的に制限せず、長いコンテキストの視覚的忘れが不十分なままである。 この問題に対処するため,従来の推論軌道に直接プロセスレベルの監督を適用することで,長いコンテキストの視覚的忘れを緩和する強化学習フレームワークであるResert-R1を提案する。 具体的には,マッチングされた視覚的キーワードの広範なカバレッジ,後の推論ステップにおける視覚的依存の強い持続性,質問関連画像領域への集中を奨励する報酬を導入する。 複数のモデルスケールと多様なマルチモーダルベンチマークによる実験は、Remember-R1が推論性能を一貫して改善することを示した。 さらなる分析により、世代間の視覚的注意の低下が遅くなり、長いコンテキストの視覚的忘れを緩和する効果が向上することが示された。

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