Thinking with Visual Abstract: Enhancing Multimodal Reasoning via Visual Abstraction

📄 arXiv: 2505.20164v3 📥 PDF

作者: Dairu Liu, Ziyue Wang, Minyuan Ruan, Fuwen Luo, Chi Chen, Peng Li, Yang Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-12-15)

💡 一句话要点

提出视觉抽象思维以提升多模态推理能力

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

关键词: 视觉抽象 多模态推理 大语言模型 视觉感知 认知科学 信息简化 推理效率

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂信息时常因冗余信息而降低多模态推理性能，导致推理过程复杂化。
  2. 本文提出视觉抽象思维（VAT），通过视觉抽象提示MLLMs，促使模型聚焦于重要的视觉元素，简化推理过程。
  3. 实验结果显示，VAT在视觉感知和推理任务中平均提升2.21%，且使用的token更少，表现优于传统的推理方法。

📝 摘要（中文）

图像通常传达比文本更丰富的细节，但往往包含冗余信息，这可能降低多模态推理性能。面对冗长或复杂的信息时，人类倾向于使用抽象思维将其转化为简单而简洁的摘要。受此认知策略的启发，本文提出了一种新范式，通过视觉抽象提示多模态大语言模型（MLLMs），以实现更高效的视觉推理机制。实验结果表明，视觉抽象思维（VAT）在视觉感知和推理任务中显著提升了不同MLLMs的表现，平均提升2.21%，且在性能提升的同时减少了token使用。这些发现强调了视觉抽象思维的有效性，并鼓励从人类认知的角度进一步探索多样化的推理范式。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态推理方法因冗余信息导致的性能下降问题，尤其是在处理复杂信息时的推理复杂性。

核心思路：通过引入视觉抽象思维（VAT），鼓励模型关注更重要的视觉元素和结构特征，从而简化推理过程，提升效率。

技术框架：整体架构包括视觉抽象生成模块和多模态推理模块，前者负责提取和简化视觉信息，后者则基于简化的信息进行推理。

关键创新：VAT的核心创新在于通过视觉抽象替代传统的显式思维方法，显著减少推理过程中的冗余信息，提升推理效率与效果。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化视觉抽象的生成，并调整了网络结构以增强对重要视觉特征的提取能力。通过这些设计，VAT在性能上优于Chain-of-thought等传统方法。

📊 实验亮点

实验结果表明，VAT在视觉感知和推理任务中平均提升了2.21%，超越了GPT-5基线，并且在性能提升的同时减少了token的使用。这些结果表明VAT在多模态任务中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动驾驶、医疗影像分析等，能够在需要处理复杂视觉信息的场景中提供更高效的推理能力。未来，VAT可能推动多模态学习和推理技术的进一步发展，提升人机交互的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Images usually convey richer detail than text, but often include redundant information, which potentially downgrades multimodal reasoning performance. When faced with lengthy or complex messages, humans tend to employ abstract thinking to convert them into simple and concise abstracts. Inspired by this cognitive strategy, we introduce a novel paradigm to elicit the ability to Think with Visual Abstract (VAT), by prompting Multimodal Large Language Models (MLLMs) with visual abstract instead of explicit verbal thoughts or elaborate guidance, permitting a more efficient visual reasoning mechanism via concentrated perception. VAT encourages models to focus on more essential visual elements, concepts and structural features by undermining redundant information compared with explicit thinking methods, such as Chain-of-thought (CoT) and tool-using approaches, that increase the complexity of reasoning process via inserting verbose intermediate steps and external knowledge. Experimental results show that VAT consistently empowers different MLLMs in visual perception and reasoning tasks. VAT achieves an average gain of $2.21\%$ over GPT-5 baseline, surpassing the gain of CoT, demonstrating that VAT better enhances multimodal task performance of MLLMs. Additionally, VAT spends fewer tokens while achieving higher performance. These findings highlight the effectiveness of visual abstract thinking and encourage further exploration of more diverse reasoning paradigms from the perspective of human cognition.