AIMCoT: Active Information-driven Multimodal Chain-of-Thought for Vision-Language Reasoning

📄 arXiv: 2509.25699v1 📥 PDF

作者: Xiping Li, Jianghong Ma

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-30

备注: 22 pages, 4 figures, submitted to ICLR 2026

💡 一句话要点

提出AIMCoT，通过主动信息驱动的多模态思维链提升视觉-语言推理能力。

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

关键词: 多模态推理 视觉-语言 思维链 主动学习 注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有方法在构建多模态思维链时，依赖不可靠的注意力图和被动的信息选择策略，导致推理效果不佳。
  2. AIMCoT通过上下文增强的注意力图生成、主动视觉探测和动态注意力转移触发，实现主动、目标导向的信息获取。
  3. 在多个视觉-语言推理基准测试中，AIMCoT显著优于现有方法，证明了其在提升推理能力方面的有效性。

📝 摘要（中文）

多模态思维链(CoT)已成为增强视觉-语言推理的强大技术，它通过交错的信息进行推理。然而，现有方法通常依赖于简单的启发式方法来构建交错的CoT，例如依赖注意力图，但我们的经验分析表明这些方法可能不可靠。更重要的是，它们在被动和无目的地选择策略以及任意触发机制上的缺陷，进一步放大了模型在捕获信息认知需求方面的不足。在本文中，我们提出了AIMCoT，一个主动信息驱动的多模态思维链框架，旨在解决这些根本限制。AIMCoT引入了三个协同组件：(1)上下文增强的注意力图生成(CAG)，它缓解了文本-视觉粒度不平衡，从而产生更可靠的注意力图作为基础。(2)主动视觉探测(AVP)，它用基于信息理论的主动、目标导向的策略取代了被动选择，以选择能够最大程度地帮助回答问题的图像区域。(3)动态注意力转移触发(DAT)，它通过监控模型的文本到视觉的注意力转移，智能地确定插入视觉信息的最佳时机。在三个具有挑战性的基准测试中进行的大量实验表明，AIMCoT在不同设置下显著优于最先进的方法。通过主动寻找信息并动态地构建其推理过程，AIMCoT代表了朝着更稳健、有效和类人多模态推理迈出的关键一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在多模态视觉-语言推理中，依赖于简单的启发式方法构建思维链，特别是使用注意力图来选择视觉信息。然而，这些注意力图往往不可靠，导致模型无法有效地利用视觉信息进行推理。此外，现有方法采用被动的信息选择策略，缺乏目标导向性，无法主动地获取对回答问题最有帮助的视觉信息。

核心思路：AIMCoT的核心思路是通过主动地探索和利用视觉信息来增强多模态思维链的推理能力。它通过三个关键组件协同工作：首先，生成更可靠的注意力图；其次，主动选择对回答问题最有帮助的图像区域；最后，动态地决定何时以及如何将视觉信息融入到推理过程中。这种主动的信息获取和动态的推理过程使得模型能够更有效地利用视觉信息，从而提高推理的准确性和鲁棒性。

技术框架：AIMCoT框架包含三个主要模块：上下文增强的注意力图生成(CAG)、主动视觉探测(AVP)和动态注意力转移触发(DAT)。CAG模块旨在缓解文本-视觉粒度不平衡，生成更可靠的注意力图。AVP模块采用信息论的方法，主动选择对回答问题最有帮助的图像区域。DAT模块监控模型的文本到视觉的注意力转移，智能地决定何时插入视觉信息。这三个模块协同工作，共同构建一个主动信息驱动的多模态思维链。

关键创新：AIMCoT的关键创新在于其主动的信息获取和动态的推理过程。与现有方法被动地依赖注意力图不同，AIMCoT主动地探索和选择视觉信息，并根据模型的认知需求动态地调整推理过程。这种主动性和动态性使得模型能够更有效地利用视觉信息，从而提高推理的准确性和鲁棒性。

关键设计：CAG模块可能使用了更复杂的网络结构或损失函数来缓解文本-视觉粒度不平衡，例如使用对比学习或对抗训练。AVP模块可能使用了信息增益或互信息等指标来衡量图像区域对回答问题的帮助程度，并采用强化学习等方法来优化选择策略。DAT模块可能使用了阈值或神经网络来判断何时插入视觉信息，并根据模型的注意力状态动态地调整插入策略。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节需要在论文中进一步查找。

📊 实验亮点

AIMCoT在三个具有挑战性的视觉-语言推理基准测试中取得了显著的性能提升，超越了现有的最先进方法。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，但摘要中明确指出AIMCoT在不同设置下均优于现有方法，证明了其有效性。

🎯 应用场景

AIMCoT技术可应用于智能问答系统、图像理解、视觉导航、机器人交互等领域。通过主动获取和利用视觉信息，可以提升这些应用在复杂场景下的性能和鲁棒性，例如在自动驾驶中，可以帮助车辆更准确地理解周围环境，从而做出更安全的决策。

📄 摘要（原文）

Multimodal Chain-of-Thought (CoT) has emerged as a powerful technique for enhancing the vision-language reasoning with interleaved information. However, existing methods often rely on simplistic heuristics for constructing interleaved CoT, typically depending on attention maps, which our empirical analysis reveals can be unreliable. What's more, the shortcomings of their passive and purposeless selection strategies and their arbitrary triggering mechanisms in capturing the model's cognitive need for information are further amplified. In this paper, we propose \textbf{AIMCoT}, an \textbf{A}ctive \textbf{I}nformation-driven \textbf{M}ulti-modal \textbf{C}hain-\textbf{o}f-\textbf{T}hought framework that addresses these fundamental limitations. AIMCoT introduces three synergistic components: (1) \textbf{Context-enhanced Attention-map Generation (CAG)}, which mitigates the text-vision granularity imbalance, thereby producing more reliable attention maps as a foundation. (2) \textbf{Active Visual Probing (AVP)}, which replaces passive selection with a proactive, goal-oriented strategy grounded in information theory to select image regions that help answer the questions maximally. (3) \textbf{Dynamic Attention-shifting Trigger (DAT)}, which intelligently determines the optimal moments to insert visual information by monitoring the model's text-to-vision attention shifts. Extensive experiments on three challenging benchmarks demonstrate that AIMCoT significantly outperforms state-of-the-art methods across different settings. By actively foraging for information and dynamically structuring its reasoning process, AIMCoT represents a critical step towards more robust, effective, and human-like multimodal reasoning. Our code is available at https://anonymous.4open.science/r/AIMCoT.