Spatial Reasoning via Modality Switching Between Language and Symbolic Representation

📄 arXiv: 2606.31285 📥 PDF

作者: Shreya Rajpal, Tanawan Premsri, Parisa Kordjamshidi

分类: cs.AI

发布日期: 2026-07-05

💡 一句话要点

提出多模态切换方法以提升空间推理能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态推理 空间推理 自然语言处理 几何感知 模型切换 信号处理 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂的空间推理任务时，往往仅依赖自然语言，导致推理效果不佳。
  2. 论文提出了一种基于可信度和复杂性信号的切换度量，帮助模型在自然语言和结构化模态之间进行选择。
  3. 实验结果显示，切换到网格表示后，模型性能提升高达42%，验证了模态选择的重要性。

📝 摘要（中文）

人类推理本质上是多模态的：在面对复杂问题时，我们不仅依赖语言，还会通过绘制图表或网格来外化思维。本文研究了将多跳文本-空间故事与几何感知模态（如布局或网格）结合是否能提升推理效果，并探讨模型如何选择何时依赖自然语言推理或切换到结构化模态。我们引入了一种基于可信度和复杂性信号的切换度量，评估何时将空间故事转化为结构化形式能提高性能。实验结果表明，从自然语言推理切换到网格表示可提升大型语言模型性能高达42%，强调了模态选择在推理结果中的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在复杂空间推理任务中，现有方法仅依赖自然语言导致推理效果不佳的问题。现有方法缺乏有效的模态切换机制，无法充分利用多模态信息。

核心思路：论文提出了一种切换度量机制，基于任务的可信度和复杂性信号，帮助模型判断何时应切换到几何感知的结构化模态，以提升推理能力。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：自然语言推理模块和结构化模态推理模块。模型首先分析输入的空间故事，然后根据切换度量决定是否进行模态切换。

关键创新：最重要的创新点在于引入了基于可信度和复杂性信号的切换度量，这一机制在现有方法中尚未被充分探索，能够有效提升推理性能。

关键设计：在模型设计中，切换度量的计算涉及多个参数设置，包括信号的权重和复杂性阈值。此外，损失函数的设计也考虑了不同模态的特性，以优化整体性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过从自然语言推理切换到网格表示，模型性能提升高达42%。这一显著提升验证了模态选择在复杂推理任务中的关键作用，提供了新的研究方向和应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、机器人导航和人机交互等场景。在这些领域中，能够有效处理复杂空间推理任务的模型将极大提升系统的智能化水平和用户体验。未来，随着多模态技术的发展，该方法有望在更广泛的应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Human reasoning is inherently multimodal: when problems become difficult, we rarely think in words alone. We often externalize our reasoning by sketching diagrams or drawing grids to understand the underlying conceptual structure and avoid mistakes. Building on this premise, our research investigates: (a) whether grounding multi-hop textual-spatial stories into geometry-aware modalities, such as layouts or grids, improves reasoning compared to natural language-based inference; and (b) whether a model can decide when to rely on natural language reasoning and when to switch to a structured modality. We address these questions by introducing a switching metric based on trustworthiness and complexity signals, which estimates when grounding a spatial story into structure is likely to improve performance. This takes a first step toward principled modality selection in Large Language Model (LLM) reasoning. Across our settings, switching from natural language-based reasoning to a grid-based representation improves LLM performance by up to 42%, highlighting the importance of modality choice in shaping reasoning outcomes.