Monet：在多模态潜在视觉空间中的推理革命
在人工智能领域，让机器“看懂”图像并像人类一样进行推理一直是一个核心挑战。近年来，随着多模态大语言模型的崛起，研究者们开始探索如何将视觉信息更有效地融入推理过程。传统方法往往依赖于外部工具，例如裁剪图像区域、调用视觉工具或生成代码来修改图像，但这些方法灵活性有限，无法实现人类那种自由、抽象的视觉思考。
今天，我们将深入探讨一项名为Monet的创新研究，它通过让模型在潜在视觉空间中直接进行推理，实现了更接近人类的视觉推理能力。本文将详细介绍Monet的工作原理、训练方法以及在各个基准测试上的卓越表现。
什么是视觉推理？为什么需要潜在空间？
视觉推理是指模型不仅能够识别图像中的内容，还能基于视觉信息进行逻辑推理、分析和判断。例如，根据图表回答问题、解决几何问题或理解复杂的视觉谜题。
传统的多模态大语言模型在处理这类任务时，通常采用两种策略：
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直接强调原始图像内容：通过 grounding、裁剪或重新输入选定的图像区域来聚焦关键信息 -
创建新的视觉内容：调用外部工具或代码解释器来编辑图像，如绘制线条、添加边界框或计算深度图
虽然这些方法在一定程度上提升了视觉推理能力，但它们存在明显的局限性：
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模型训练针对特定视觉工具，难以泛化到需要更复杂视觉操作的任务 -
工具依赖的推理增加了训练和部署的复杂性 -
缺乏人类那种在内部感知空间中进行灵活推理的能力
Monet的创新之处在于，它允许模型直接在连续的潜在空间中生成和操作视觉表示，而无需依赖外部工具或显式的辅助图像。
Monet框架的核心思想
Monet的名字来源于印象派艺术家莫奈，象征着该方法使模型能够在潜在视觉空间中进行抽象思考。其核心目标是训练多模态大语言模型生成连续的嵌入表示，这些嵌入作为中间的“视觉思维”，超越了文本描述和传统图像嵌入的局限性。
Monet面临的挑战
在训练模型进行潜在视觉推理时，研究团队发现了两个关键挑战：
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潜在-视觉对齐的高计算成本：直接将生成的嵌入与辅助图像的嵌入对齐需要处理数百甚至数千个图像标记，计算和内存成本高昂 -
对潜在嵌入的监督不足：传统的下一个标记预测目标容易被过拟合，且无法为潜在嵌入提供足够的优化信号
Monet的解决方案：三阶段训练框架
Monet采用了一个精心设计的三阶段训练流程，逐步培养模型的潜在推理能力。
第一阶段：预热训练
在这一阶段，模型通过在Monet-SFT-125K数据集上进行标准的监督微调，适应图像-文本交错推理的模式。这一步骤至关重要，因为它教会模型如何有效利用中间步骤的视觉信息来预测后续标记。
研究表明，未经适应的基础模型在使用辅助图像时，对观察标记的预测准确率几乎没有提升。而经过预热训练后，模型从中间视觉特征中获得准确率增益显著增加，表明模型学会了依赖视觉线索而非仅仅记忆语言模式。
第二阶段：获取高质量目标潜在嵌入
这一阶段的目标是训练模型生成能够从辅助图像中捕捉有用视觉特征的潜在嵌入。研究团队采用了师生框架，其中教师模型处理带有真实辅助图像的思维链，而学生模型则生成潜在嵌入，并通过改进的注意力机制让这些嵌入直接关注辅助图像的嵌入。
这一阶段引入了两个关键设计：
关键观察标记对齐：由于潜在嵌入的目的是服务于辅助图像在预测观察标记时的角色，这些标记的隐藏表示应与在提供真实辅助图像时获得的表示相匹配。研究团队通过余弦相似度损失来对齐这些表示。
“辅助图像→潜在→观察”注意力流：在学生思维链中，辅助图像嵌入被插入到每个潜在嵌入段之前，并通过修改的注意力掩码确保这些图像嵌入只能被潜在嵌入关注，而不能被后续文本标记关注。这种设计确保了视觉信息的结构化流动。
第三阶段：学习在没有辅助图像的情况下生成潜在嵌入
在前一阶段，模型生成的潜在嵌入仍然能够关注辅助图像，这与最终目标——在没有真实辅助图像的情况下生成潜在嵌入——存在差距。因此，在这一阶段，模型被重新初始化，并训练其在不接触辅助图像的情况下生成潜在嵌入，这些嵌入与第二阶段获得的目标嵌入对齐。
与之前仅对齐最终层表示的潜在视觉推理工作不同，Monet对齐所有层以提供更强的监督信号。
VLPO：专为潜在推理设计的强化学习算法
传统的GRPO强化学习方法有一个关键限制：它只能针对文本标记计算策略梯度，而无法直接优化潜在嵌入。这意味着在强化学习阶段，潜在推理组件基本上没有得到训练。
为了解决这一问题，Monet团队提出了视觉-潜在策略优化，这是一个专门为潜在推理设计的强化学习目标。VLPO的核心思想是通过估计在rollout过程中收集的连续潜在嵌入的输出概率，来计算潜在嵌入的比值，从而使潜在嵌入能够像文本标记一样直接通过结果奖励进行优化。
在VLPO中，潜在嵌入被建模为从潜在高斯分布中抽取的样本，其均值是策略在相同上下文中生成的潜在嵌入。通过这种方法，可以计算潜在步骤的概率比，从而使潜在嵌入能够接收来自奖励信号的直接优化。
Monet-SFT-125K：高质量训练数据集
为了训练Monet，研究团队构建了一个包含125,000个样本的高质量数据集，涵盖了真实世界、图表、OCR和几何问题，并包含图像-文本交错的思维链。
数据集的构建经过了一个三阶段的筛选流程：
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筛选困难样本：保留那些仅凭原始图像无法正确回答的问题 -
确保辅助图像的必要性和正确性：从这些样本中，进一步筛选出仅使用辅助图像就能正确解决的问题 -
识别关键视觉观察标记：使用先进的大语言模型识别与回答最终问题相关的关键视觉观察对应的文本标记
这种严格的数据筛选确保了数据集中每个样本的辅助图像都是必要且准确的，为学习有意义的潜在嵌入提供了强有力的监督信号。
Monet的表现如何？
Monet在多个真实世界感知和推理基准测试中进行了评估，包括V*、HRBench4K、HRBench8K、MME-RealWorld和VisualPuzzles。
在分布内任务上的表现
在真实世界、图表和OCR任务上，Monet consistently超越了所有基线方法：
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相比基础模型，性能提升了4.25%–9.75% -
超越了在相同数据上训练的普通监督微调和监督微调+GRPO方法 -
在大多数基准测试上优于Deepeyes和LVR等先进的潜在视觉推理方法
在分布外任务上的泛化能力
Monet在VisualPuzzles基准测试中表现出色，这个数据集主要包含训练期间未见过的抽象视觉推理问题。Monet在这一挑战性任务上取得了最佳性能，证明了其强大的泛化能力。
组件分析
通过消融研究，团队验证了Monet各个组件的必要性：
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双监督信号的重要性：移除观察标记对齐损失或禁止潜在嵌入关注辅助图像都会导致性能显著下降 -
VLPO的有效性：相比GRPO，VLPO能够显著提升监督微调模型的性能 -
潜在专用反向传播的必要性：如果允许对齐损失更新非潜在表示，性能会急剧下降，表明模型可能会利用捷径路径而不实际改进潜在嵌入
潜在嵌入数量的影响
研究发现，训练和测试时使用的潜在嵌入数量对性能有重要影响：
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对于分布内任务，使用抽象视觉嵌入确实带来了改进 -
对于分布外任务，只有VLPO增强了模型利用潜在推理的能力 -
VLPO提高了对测试时潜在嵌入数量选择的鲁棒性 -
GRPO主要加强了非潜在推理，对潜在推理的改进有限
Monet的实际应用案例
为了更具体地展示Monet的能力，让我们看几个实际应用场景：
3D空间推理
在需要判断椅子间角度匹配的视觉谜题中，Monet不是通过语言描述椅子间的角度，而是直接生成潜在嵌入进行推理，然后给出最终答案。这种方法更接近人类的直观视觉思考过程。
2D变换
在需要识别数字反射模式的问题中，Monet通过生成潜在嵌入成功识别了数字的翻转规则，展示了其在空间变换推理上的能力。
复杂图表推理
在确定哪个国家销售额最高的问题中，Monet展示了分层推理模式：首先通过生成潜在嵌入聚焦于图像中的相关部分，然后准确识别“顶级销售国家”部分的内容并给出正确答案。
常识问答
在基于图像类比关系选择正确答案的任务中，Monet正确识别了“原始”图像和“类比”图像之间的联系，展示了其常识推理能力。
细粒度OCR
在需要从文章中定位特定信息的问题中，Monet准确识别了位于图像最右侧区域中间的关键信息，展示了其在复杂视觉场景中提取文本信息的能力。
数学推理
对于纯文本数学问题，Monet直接依赖基于文本的推理解决问题，不会不必要地激活潜在思考模式，展示了其根据问题性质自适应选择推理策略的能力。
Monet的局限性与未来方向
尽管Monet在视觉推理方面取得了显著进展，但它仍然存在一些局限性：
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训练复杂性：多阶段监督微调流程可能增加整体训练复杂性和开销 -
奖励设计探索不足：尚未探索不同奖励设计对多模态大语言模型中潜在视觉推理的影响，这为未来的改进留下了空间
未来的研究可以探索更简化的训练流程，以及更精细的奖励机制，进一步释放潜在视觉推理的潜力。
结论
Monet代表了多模态推理领域的一个重要进展。通过让模型在潜在视觉空间中直接进行推理，它克服了传统工具依赖方法的局限性，实现了更灵活、更通用的视觉推理能力。
Monet的三阶段训练框架和VLPO算法为解决潜在视觉推理中的关键挑战提供了创新解决方案，而高质量数据集的构建则为训练有效的潜在推理模型奠定了基础。
实验结果表明，Monet不仅在标准视觉推理任务上表现出色，在具有挑战性的抽象视觉推理任务上也展现了强大的泛化能力。这些成果为迈向更灵活、更通用的多模态推理系统指明了有希望的方向。
随着研究的深入，我们期待看到更多像Monet这样的创新工作，推动人工智能在理解和推理视觉信息方面不断向前发展。
Monet的相关代码、模型和数据已公开在https://github.com/NOVAglow646/Monet，供研究社区使用和进一步开发。
