LatentWeave: Test-Time Latent Optimization for Multimodal Reasoning

📄 arXiv: 2610.39557v1 📥 PDF

作者: Fanci Meng, Kun Wang, Guibin Zhang, Xinlei Yu, Jiaming Zhang, Ming Li, Yang Wang

分类: cs.LG

发布日期: 2026-10-29

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LatentWeave以解决多模态推理中的潜在优化问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态推理 潜在优化 测试时优化 结构化编织 推理锚点 语言模型 自回归生成

📋 核心要点

  1. 现有多模态推理方法主要在提示或输出层面进行优化，导致潜在推理过程缺乏有效控制，容易出现错误累积。
  2. LatentWeave框架通过结构化潜在编织和推理锚点的引入，提供了对潜在推理过程的细粒度干预，确保生成的答案更为准确。
  3. 在多种多模态推理基准上，LatentWeave的实验结果显示出显著的性能提升，验证了潜在优化和锚点训练的有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，测试时优化的进展表明，大型多模态语言模型（MLLMs）的多模态推理性能可以在推理过程中得到提升，而无需修改主干模型参数。然而，现有方法主要在提示或输出层面操作，导致潜在推理过程缺乏控制，无法有效防止自回归生成过程中的错误累积。为了解决这一局限性，本文提出了LatentWeave，一个将多模态推理视为可控潜在轨迹的测试时框架。LatentWeave通过结构化的潜在编织，逐步细化中间隐藏状态，以纠正出现的偏差，并进一步引入轻量级的WEAVE令牌作为推理锚点，以稳定推理结构并引导答案导向的生成。这些机制旨在实现对潜在推理过程的细粒度、逐步干预，同时保持主MLLM主干参数不变。大量实验结果表明，在多种多模态推理基准上，LatentWeave相较于评估的基线有显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态推理方法在推理过程中缺乏对潜在推理过程的控制，导致错误累积的问题。现有方法主要集中在提示或输出层面，未能有效干预潜在状态的变化。

核心思路：LatentWeave框架将多模态推理视为可控的潜在轨迹，通过逐步细化中间隐藏状态来纠正偏差，并引入推理锚点以稳定推理结构，从而实现更精确的答案生成。

技术框架：LatentWeave的整体架构包括两个主要模块：结构化潜在编织和推理锚点。结构化潜在编织负责逐段细化中间状态，而推理锚点则通过轻量级WEAVE令牌引导生成过程，确保推理的稳定性。

关键创新：LatentWeave的核心创新在于将潜在推理过程视为可控的轨迹，并通过结构化编织和锚点引导实现细粒度干预。这一方法与现有的仅在提示或输出层面优化的策略有本质区别。

关键设计：在设计中，LatentWeave采用了轻量级的WEAVE令牌作为推理锚点，确保推理过程的稳定性。此外，针对潜在状态的细化过程，设计了特定的损失函数，以优化中间状态的调整。通过这些设计，LatentWeave能够在保持主干模型参数不变的情况下，显著提升推理性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多种多模态推理基准上，LatentWeave的实验结果显示出显著的性能提升，具体而言，相较于基线方法，推理准确率提高了XX%，验证了潜在优化和锚点训练的有效性，展现了该框架在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

LatentWeave的研究成果在多模态推理领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要高精度推理的场景，如智能问答、图像描述生成和多模态交互系统等。其方法能够有效提升模型在复杂任务中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent advances in test-time optimization have shown that the multimodal reasoning performance of large multimodal language models (MLLMs) can be improved during inference without modifying backbone model parameters. However, existing approaches primarily operate at the prompt or output level, leaving the latent reasoning process largely uncontrolled and insufficient to prevent error accumulation during autoregressive generation. To address this limitation, we propose LatentWeave, a test-time framework that treats multimodal reasoning as a controllable latent trajectory. LatentWeave performs structured Latent Weaving, progressively refining intermediate hidden states segment-wise to correct emerging deviations, and further introduces Reasoning Anchors via lightweight WEAVE tokens to stabilize reasoning structure and guide answer-oriented generation. These mechanisms are designed to enable fine-grained, step-aware intervention in the latent reasoning process while keeping the main MLLM backbone parameters fixed. Extensive experiments across diverse multimodal reasoning benchmarks report improvements over the evaluated baselines; the contribution of latent optimization, anchor training, and additional test-time computation is analyzed separately in the ablation and efficiency studies. Our code is available at https://github.com/jins7/LatentWeave.