Think-as-You-See: Streaming Chain-of-Thought Reasoning for Large Vision-Language Models
作者: Jialiang Zhang, Junlong Tong, Junyan Lin, Hao Wu, Yirong Sun, Yunpu Ma, Xiaoyu Shen
分类: cs.CV
发布日期: 2026-03-03
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Think-as-You-See以解决视频流推理问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长视频理解 流式推理 多模态学习 链式思维 视觉语言模型
📋 核心要点
- 现有方法假设在推理前可获得完整视频，无法适应实时视频流的顺序信息到达。
- 提出了Think-as-You-See（TaYS）框架，支持并发推理，优化了流式输入的处理。
- 实验结果显示，TaYS在多个视频CoT任务中超越了批处理和交错基线，提升了推理效率。
📝 摘要（中文）
大型视觉语言模型（LVLMs）展现出强大的链式思维（CoT）能力，但现有方法通常假设在推理前可获得完整视频，这与实际视频流中信息的顺序到达不符。为此，本文研究了两种LVLMs的流式推理范式。我们提出了Think-as-You-See（TaYS）框架，支持真正的并发推理，集成了并行化的CoT生成、流约束训练和流并行推理。通过实验验证，TaYS在多个视频CoT任务中表现优于现有基线，显著提高了推理性能并减少了首次令牌生成时间和整体推理延迟。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型视觉语言模型在流式视频推理中的局限性，现有方法无法有效处理实时到达的信息，导致推理延迟和性能下降。
核心思路：提出的TaYS框架通过并行化的链式思维生成和流约束训练，实现了真正的并发推理，适应视频流的特性。
技术框架：TaYS框架包括多个模块：并行化的CoT生成、流约束训练、流并行推理、时间对齐的推理单元、流式注意力掩码和双KV缓存，后者将视觉编码与文本推理解耦。
关键创新：TaYS的核心创新在于其流式推理能力，能够在信息到达时即时进行推理，而不是依赖于完整数据的批处理，这与传统方法有本质区别。
关键设计：在设计中，采用了流式注意力掩码和位置编码，确保了信息的时序一致性，同时双KV缓存的使用提高了视觉与文本信息处理的效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TaYS在Qwen2.5-VL系列的多个视频CoT任务中表现优异，相较于批处理和交错基线，推理性能显著提升，同时首次令牌生成时间（TTFT）和整体推理延迟大幅减少，验证了流式推理的有效性。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在实时视频分析、智能监控、自动驾驶等领域。通过提高视频理解的效率和响应速度，TaYS框架能够支持更复杂的多模态交互和决策系统，推动相关技术的进步与应用。
📄 摘要（原文）
Large Vision Language Models (LVLMs) exhibit strong Chain-of-Thought (CoT) capabilities, yet most existing paradigms assume full-video availability before inference, a batch-style process misaligned with real-world video streams where information arrives sequentially. Motivated by the streaming nature of video data, we investigate two streaming reasoning paradigms for LVLMs. The first, an interleaved paradigm, alternates between receiving frames and producing partial reasoning but remains constrained by strictly ordered cache updates. To better match streaming inputs, we propose \textbf{Think-as-You-See (TaYS)}, a unified framework enabling true concurrent reasoning. TaYS integrates parallelized CoT generation, stream-constrained training, and stream-parallel inference. It further employs temporally aligned reasoning units, streaming attention masks and positional encodings, and a dual KV-cache that decouples visual encoding from textual reasoning. We evaluate all paradigms on the Qwen2.5-VL family across representative video CoT tasks, including event dynamics analysis, causal reasoning, and thematic understanding. Experiments show that TaYS consistently outperforms both batch and interleaved baselines, improving reasoning performance while substantially reducing time-to-first-token (TTFT) and overall reasoning delay. These results demonstrate the effectiveness of data-aligned streaming reasoning in enabling efficient and responsive video understanding for LVLMs. We release our code at \href{https://github.com/EIT-NLP/StreamingLLM/tree/main/TaYS}{this repository.}