SCOUT: Unlocking Enhanced Spatial Reasoning via Structured Chain-of-Thought and Multi-Objective Process Reward

📄 arXiv: 2608.12220v1 📥 PDF

作者: Zile Zhou, Huining Yuan, Weichen Zhang, Xinlei Chen, Xiao-ping Zhang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-08-12

备注: 26 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出SCOUT以解决视觉语言模型空间推理不足问题

🎯 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: 空间推理 结构化思维链 强化学习 多目标奖励 3D理解 视觉语言模型 信用分配 跨域泛化

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在空间推理上存在显著瓶颈，尤其是在中间推理步骤的信用分配不佳。
  2. 本文提出SCOUT，通过结构化思维链框架建模3D环境感知，结合多目标过程奖励的强化学习算法，提升空间推理能力。
  3. SCOUT-3B在空间基准和复杂推理任务上分别提高了16.85%和6.3%，而SCOUT-7B更是超越GPT-4o，展现出强大的跨域泛化能力。

📝 摘要（中文）

现有的视觉语言模型在空间推理方面存在显著瓶颈。尽管近期的强化学习方法试图弥补这一差距，但在中间推理步骤的信用分配上表现不佳。同时，结构化推理方法忽视了全面的3D理解所需的深度感知。为了解决这些挑战，本文提出了SCOUT（结构化思维链利用过程监督强化学习训练），设计了一个明确建模3D环境感知的结构化思维链框架，以确保稳健的空间理解和推理。此外，本文还引入了一种新颖的强化学习算法，具有多目标过程奖励和定制的优势估计方法，促进了对推理轨迹不同部分的细粒度信用分配。实验结果表明，SCOUT-3B在一般空间基准和复杂空间推理任务上分别提高了16.85%和6.3%。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉语言模型在空间推理方面存在信用分配不佳的问题，导致推理过程的有效性受到影响。同时，结构化推理方法缺乏必要的深度感知，限制了3D理解的全面性。

核心思路：本文提出SCOUT，通过设计结构化思维链（CoT）框架，明确建模3D环境感知，以确保稳健的空间理解和推理。同时，采用多目标过程奖励的强化学习算法，优化信用分配。

技术框架：SCOUT的整体架构包括结构化思维链框架和强化学习算法。思维链框架负责3D环境的感知与推理，而强化学习算法则通过过程奖励和优势估计来优化推理过程。

关键创新：SCOUT的主要创新在于结合了结构化思维链与多目标过程奖励的强化学习方法，显著改善了中间推理步骤的信用分配问题，与现有方法相比，提供了更为细致的推理过程建模。

关键设计：在设计中，SCOUT采用了定制的优势估计方法，并通过SCOUT-24k数据集进行训练，确保了模型在单图像训练下的强大泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SCOUT-3B在一般空间基准上提高了16.85%，在复杂空间推理任务上提高了6.3%。更重要的是，SCOUT-7B超越了GPT-4o，提升幅度达到4.28%。尽管仅在单图像上训练，SCOUT-7B在多图像和视频场景中展现出强大的跨域泛化能力。

🎯 应用场景

SCOUT的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括机器人导航、增强现实、自动驾驶等场景。通过提升空间推理能力，SCOUT能够更好地理解和处理复杂的3D环境，为未来的智能系统提供更为可靠的支持。

📄 摘要（原文）

Existing Vision-Language Models (VLMs) exhibits a critical bottleneck in robust spatial reasoning. Recent reinforcement learning (RL) methods aim to close this gap with verifiable outcomes, yet they suffer from poor credit assignment across intermediate reasoning steps. Concurrently, structured reasoning approaches overlook the critical depth perception necessary for comprehensive 3D understanding. To address these challenges, we propose SCOUT (Structured Chain-Of-Thought Utilizing Process-Supervised RL Training). Specifically, we design a structured Chain-of-Thought (CoT) framework that explicitly models 3D environmental perception to ensure robust spatial understanding and reasoning. Furthermore, we introduce a novel RL algorithm featuring multi-objective process rewards and a tailored advantage estimation method, facilitating fine-grained credit assignment across distinct segments of the reasoning trajectory. To support our framework, we develop SCOUT-24k, a structured spatial reasoning CoT dataset synthesized through a customized pipeline. Extensive evaluations demonstrate that SCOUT-3B improves upon baseline models by 16.85% and 6.3% on general spatial benchmarks and complex spatial reasoning tasks respectively. Notably, our larger SCOUT-7B even outperforms GPT-4o by a margin of 4.28%. Moreover, despite being trained exclusively on single image, SCOUT-7B exhibits robust out-of-domain generalization to multi-image and video scenarios. These empirical results render SCOUT as a critical step towards next generation of spatially-aware VLMs.