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“边看边画，边画边想”，让大模子掌合手空间念念考智商，扫尾获胜罢了空间推理任务新SOTA。

来自蚂蚁时代参谋院当然言语组汇聚中科院自动化所和香港汉文大学开源ViLaSR-7B。

它在包括迷宫导航、静态图像判辨和视频空间推理等5个基准上平均提高18.4%。

在李飞飞等盛名学者建议的VSI-Bench上更是达到了与Gemini-1.5-Pro绝顶的45.4%水平，全面卓绝现存步调。

△主实验扫尾

更紧要的是，大都案例参谋标明，模子照实掌合手了访佛东说念主类的空间推理计策和反念念智商，朝着确实的视觉智能迈出了紧要一步。

他们联想了三阶段磨砺框架，来磨砺这种推聪慧商——

率先通过冷启动磨砺竖立基础的视觉操作智商，继而期骗反念念圮绝采样筛选高质地的推理旅途，临了通过强化学习获胜优化任务计算。

具体来望望~

两种推理范式

在文本任务松懈后，视觉推理成为当下机器推理的一大热门。视觉推理指的是机器简略像东说念主一样，通过分析单张或多张（流通）图中的物体、场景布局和空间关系来进行视觉判辨和逻辑判断。

本年4月，OpenAI发布的o3和o4-mini模子在视觉推理领域取得要紧松懈。这两个模子经受“Thinking with Images”的推理范式，简略在文实质式的推理进程中主动进行图像操作（如编著、缩放、旋转等），并将操作后的图像从头输入模子进行下一步推理。在MMMU等多个视觉推理基准测试中，o3模子的阐扬大幅卓绝了此前的最好收成，显现了这种范式的浩繁后劲。

△两种视觉推理范式

视觉推理为什么需要“Thinking with Images”呢？

与o3/o4-mini不同，传统视觉言语模子（Large Vision-Language Models, LVLMs）时常经受“视觉转文本”推理范式。该范式只是将图像信息行为援助输入，通过视觉编码器将其压缩为token序列并对王人到言语空间，随后交由LLM进行纯文本推理。

尽管昨年6月份一篇被Ilya点赞的论文《The Platonic Representation Hypothesis》指出视觉和言语暗示会跟着模子范畴扩大而当然地趋于一致，但在推行中这种对王人存在诸多问题。

一方面，由于磨砺数据的局限性和视觉编码器智商的放荡，这种压缩和对王人进程弗成幸免地会丢失大都重要的细节信息和时空信息。这些信息一朝在启动对王人阶段丢失，就无法在后续的纯文本推理中复原。

另一方面，视觉数据中时常包含大都与任务无关的配景细节，绝顶是在视频等多帧场景中存在大都冗余信息。淌若盲目增大模子范畴来保留更多信息，不仅会销耗大都打算资源行止理这些无关信息，还可能导致模子过度关心噪声而影响推理扫尾。

如图所示，“视觉转文本”推理范式的局限在具体任务中阐扬得尤为赫然 -在迷宫导航时容易欺侮标的、在多视角推理时难以竖立物体间的时空关系等。

△“视觉转文本”推理的局限性

当下，视觉推理正资格从“视觉转文本”到“Thinking with Images”的范式鼎新。

事实上，“Thinking with Images”并非全新见解。

举例，CVPR 2023的最好论文VisProg就建议了一种无需磨砺的领导步调，通过让大模子生成Python尺度来调用视觉器具，践行了这种用图像念念考的理念。蚂蚁时代参谋院在EMNLP 2024的VisualReasoner职责也率先建议在推理进程中主动引入视觉操作，通过编著和生成新的视觉陈迹来增强模子的感知智商。更紧要的是，该职责联想了一种数据合成步调，能自动生成大都包含多步视觉推理进程的磨砺数据，初度罢了了将这种推聪慧商原生注入到模子参数中。

这些探索为科罚传统视觉到文本挽救范式中的信息亏本问题开垦了新的标的。

△两种推理范式对比

在“Thinking with Images”的大框架下，蚂蚁时代参谋院当然言语组汇聚中科院自动化所和香港汉文大学重心关详确频或多图场景下的空间推理问题，试图科罚当下视觉推理职责中空间关系增强不及以及跨帧跟踪智商受限等问题。

为此，团队开源了ViLaSR-7B（Vision-Language Model for Spatial Reasoning）模子。该模子通过翻新性的“Drawing to Reason in Space”范式，让LVLMs简略像东说念主类一样“边画边想”：通过在视觉空间中绘制援助标注（如参考线、绚烂框等），相易视觉编码器捕捉重要的空间关系，从而在视觉token的embedding表征中保留更丰富的空间信息，有用缓解了传统“视觉转文本”推理范式中的信息亏本问题。这种交互式的视觉推理模样模拟了东说念主类在科罚空间问题时的念念维进程，增强了模子的空间感知智商。

△“Drawing to Reason in Space”示例时代决议：Drawing to Reason in Space

该框架让模子简略在每一步推理中操作单张或多张图像：通过聘请重要帧、跨帧比较、绘制界限框和援助线等模样来构建视觉陈迹，从而聚焦特定空间区域并动态跟踪其在不同图像间的变化关系。

不同于现存步调依赖外部专用融会器具或仅局限于局部细节不雅察，这种模样不仅保持了模子原生的视觉推聪慧商，更撑持其在多图场景下进行连贯的空间推理，不休更新和优化对空间状况的举座判辨，确实罢了“边看边画、边画边想”的融会进程。这种机制在处理需要多要领、长序列的复杂空间推理任务时阐扬出显赫上风，不仅提高了推理效用，更增强了扫尾的可发挥性和可控性。

三阶段磨砺框架：系统化培养空间推聪慧商

为了有用提高视觉言语模子在空间推理任务上的阐扬，ViLaSR 使用了一种系统化的三阶段磨砺框架。该框架旨在从零起初逐渐培养模子的空间判辨与推聪慧商，使其简略像东说念主类一样通过“绘图援助念念考”的模样进行多要领、深档次的空间分析。

第一阶段：冷启动磨砺（Cold-start Training）

磨砺的第一步是竖立模子对视觉空间的基本融会智商。参谋团队期骗合成数据构建启动的视觉推理旅途，并通过监督学习的模样磨砺模子引申基本的绘图操作，如标注界限框、绘制援助线等。这些操行为后续复杂推理打下基础。

第二阶段：反念念圮绝采样（Reflective Rejection Sampling）

第三阶段：强化学习（Reinforcement Learning）

临了一个阶段经受强化学习计策，进一步优化模子的举座推聪慧商和绘图操作的使用效用。在此阶段，模子通过扫尾奖励函数和模样奖励函数，同期关心谜底的准确性与推理进程的逻辑性和模样合感性。模样奖励仅当扫尾奖励大于阈值（此处建设为0）时才得回，保证模子关心扫尾正确，幸免仅优化模样奖励。这一阶段的计算是让模子简略在不同任务中自主聘请最优的推理旅途，并合理使用绘图器具，幸免冗余操作。这一阶段不仅提高了模子的最终性能，也增强了其在多种空间推理场景下的适应智商。

实验阐扬1. ViLaSR 在多个空间推理基准测试中阐扬优异

ViLaSR-7B 在包括迷宫导航（Maze）、静态图像判辨（SpatialEval-Real）、视频空间推理（VSI-Bench）、多图像空间推理（SPAR-Bench, MMSI-Bench）五个主要空间推理基准上平均提高了 18.4% 。

这一显赫提高标明，引入图像援助念念考机制，显赫增强了模子在多类型任务中的泛化与空间推聪慧商，相较于纯文本推理更具适应性。

其中，在视觉空间判辨最具挑战性的基准之一VSI-Bench 上，ViLaSR-7B 达到了45.4% 的平均准确率，显赫优于Qwen2.5-VL-7B（+12.7%）。

2. 反念念圮绝采样增强自我修正，强化学习优化绘图操作效用

△消融实验。分数为比拟于竣工ViLaSR模子的重要活动相对提高百分比

此外无强化学习版块与ViLaSR-7B比拟，在多数子任务上性能下落，且绘图/绘制援助线使用频率激增（+159.4% / +9.1%），标明强化学习有助于学习更高超的操作计策。

数值类任务比拟于多选任务，性能下落更赫然（-9.21% vs. -4.07%），考证了强化学习提供的稠密奖励能更有用促进精准空间推理，比拟于监督微调更具上风。

3. 具备类东说念主空间推理计策

潜入的案例分析标明，ViLaSR-7B不仅在性能上卓绝了现存步调，更展现出了类东说念主的空间推理计策。如下图所示，模子掌合手了以下重要智商：

1、基于参考物的度量推理：

△基于参考物的度量推理示例

2、系统性的跨帧对象跟踪：

濒临需要判辨多个画面中物体相对位置关系的任务时，模子经受了系统性的标注计策 - 在不同帧中绚烂雷同物体的位置，并通过这些绚烂竖立起物体之间的空间和时序关系。这种步调不仅确保了推理的准确性，也提高了扫尾的可发挥性。

△系统性的跨帧对象跟踪示例

本参谋聚焦于空间推理任务，通过“Drawing to Reason in Space”范式，将绘图操作与多模态推理深度交融，使模子在视觉空间中“边画边想”，更有用地判辨和推理复杂的时空关系，显赫提高了大模子空间感知智商及推理的可发挥性与可控性。该范式为机器东说念主导航、编造助手等领域的空间智能奠定了基础，将来将连续股东多模态推理向通用性与高效性发展。

该职责的第一作家为中科院自动化所博士生吴俊飞，现在于蚂蚁时代参谋院实习，蚂蚁时代参谋院副参谋员关健为共同第一作家。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2506.09965

代码仓库：https://github.com/AntResearchNLP/ViLaSR九游体育app官网