Implicit-Knowledge Visual Question Answering with Structured Reasoning Traces

📄 arXiv: 2510.06638v2 📥 PDF

作者: Zhihao Wen, Wenkang Wei, Yuan Fang, Xingtong Yu, Hui Zhang, Weicheng Zhu, Xin Zhang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-08 (更新: 2025-11-15)

💡 一句话要点

提出MODELNAME框架，通过结构化推理轨迹提升隐式知识视觉问答性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉问答 隐式知识 多模态学习 结构化推理 自蒸馏 大语言模型 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有IK-KVQA方法依赖答案监督，推理过程隐式，缺乏明确的推理依据，泛化能力受限。
  2. MODELNAME框架通过引入双路径结构化推理轨迹，显式引导模型关注相关实体和属性，增强归纳偏置。
  3. 实验表明，MODELNAME在多个基准测试中显著提升了答案准确性和推理透明度，无需外部知识库。

📝 摘要（中文）

基于知识的视觉问答(KVQA)要求模型能够定位图像中的实体并基于事实知识进行推理。最近的研究引入了其隐式知识变体IK-KVQA，其中多模态大型语言模型(MLLM)是唯一的知识来源，无需外部检索即可生成答案。然而，现有的IK-KVQA方法通常仅使用答案进行监督训练：推理仍然是隐式的，理由通常是薄弱或不一致的，并且在标准监督微调(SFT)后的泛化能力可能很差。我们提出了MODELNAME，一个为IK-KVQA配备双路径结构化推理轨迹（文本和视觉上的符号关系路径以及基于路径的自然语言解释）的框架，以提供比通用答案监督更强的归纳偏置。这些轨迹充当了模态感知的支架，引导模型找到相关的实体和属性，提供比通用思维链监督更多的结构，同时又不将推理限制在任何单一的固定路径上。使用单个开源MLLM，MODELNAME构建并选择轨迹来构建离线轨迹增强数据集，然后执行结构感知自蒸馏；不使用外部检索器、验证器或精心设计的知识库，并且推理是单个自回归过程。在各个基准测试中，MODELNAME始终提高了答案准确性和中间推理的透明度，在OK-VQA上实现了高达11.3%的答案准确率提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决隐式知识视觉问答(IK-KVQA)中，多模态大语言模型(MLLM)仅通过答案监督训练，导致推理过程不透明、理由不充分、泛化能力弱的问题。现有方法缺乏对模型推理过程的有效引导，难以保证答案的正确性和可解释性。

核心思路：论文的核心思路是利用结构化的推理轨迹来显式地引导MLLM进行推理。这些轨迹包含文本和视觉上的符号关系路径，以及基于路径的自然语言解释，从而为模型提供更强的归纳偏置，使其能够关注图像中的相关实体和属性，并进行更可靠的推理。

技术框架：MODELNAME框架包含以下主要阶段：1) 轨迹构建与选择：利用开源MLLM构建候选推理轨迹，并根据一定的标准选择高质量的轨迹。这些轨迹包括符号关系路径和自然语言解释。2) 离线数据集构建：使用选择的轨迹增强原始数据集，构建一个轨迹增强的离线数据集。3) 结构感知自蒸馏：使用轨迹增强的数据集对MLLM进行自蒸馏训练，使模型能够学习到结构化的推理模式。4) 推理：在推理阶段，模型通过单个自回归过程生成答案，无需外部检索器或知识库。

关键创新：该论文的关键创新在于引入了双路径结构化推理轨迹，将符号推理和自然语言解释相结合，为MLLM提供了更强的推理指导。与传统的思维链(Chain-of-Thought)方法相比，该方法提供了更多的结构化信息，同时又不限制推理路径的灵活性。此外，该方法完全依赖于单个开源MLLM，无需外部知识库或检索器。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 轨迹构建方法：具体如何利用MLLM生成符号关系路径和自然语言解释。2) 轨迹选择标准：如何评估和选择高质量的推理轨迹。3) 自蒸馏训练策略：如何利用轨迹增强的数据集有效地训练MLLM，使其能够学习到结构化的推理模式。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节需要在论文中查找。

📊 实验亮点

MODELNAME在多个KVQA基准测试中取得了显著的性能提升。在OK-VQA数据集上，MODELNAME的答案准确率比最强的基线方法提高了11.3%。实验结果表明，MODELNAME不仅提高了答案的准确性，还增强了中间推理过程的透明度，使其更易于理解和调试。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、视觉辅助、教育等领域。例如，在智能客服中，模型可以根据用户提出的视觉问题，结合图像信息和隐式知识进行推理，给出准确且可解释的答案。在视觉辅助领域，模型可以帮助视障人士理解周围环境，并回答他们提出的问题。此外，该方法还可以用于构建更智能的教育系统，帮助学生理解复杂的概念。

📄 摘要（原文）

Knowledge-based Visual Question Answering (KVQA) requires models to ground entities in images and reason over factual knowledge. Recent work has introduced its implicit-knowledge variant, IK-KVQA, where a multimodal large language model (MLLM) is the sole knowledge source and answers are produced without external retrieval. Existing IK-KVQA approaches, however, are typically trained with answer-only supervision: reasoning remains implicit, justifications are often weak or inconsistent, and generalization after standard supervised fine-tuning (SFT) can be brittle. We propose MODELNAME, a framework that equips IK-KVQA with dual-path structured reasoning traces (symbolic relation paths over text and vision together with path-grounded natural-language explanations) to provide a stronger inductive bias than generic answer-only supervision. These traces act as modality-aware scaffolds that guide the model toward relevant entities and attributes, offering more structure than generic chain-of-thought supervision while not constraining reasoning to any single fixed path. Using a single open-source MLLM, MODELNAME constructs and selects traces to build an offline trace-enriched dataset and then performs structure-aware self-distillation; no external retrievers, verifiers, or curated knowledge bases are used, and inference is a single autoregressive pass. Across benchmarks, MODELNAME consistently improves both answer accuracy and the transparency of intermediate reasoning, achieving up to 11.3% higher answer accuracy on OK-VQA over the strongest baseline.