MVoT – 由微软、剑桥大学及中国科学院共同开发的多模态推理可视化工具

MVoT代表的是什么？

MVoT（Multimodal Visualization-of-Thought）是由微软研究院、剑桥大学的语言技术实验室以及中国科学院自动化研究所共同研发的一种创新性多模态推理方法。该范式通过在复杂空间推理任务中引入生成图像来展示思考过程，从而提升多模态大语言模型（MLLMs）的表现力。MVoT借鉴了人类利用语言和视觉信息进行思维的特点，在其推理流程中产生文字与图像交织的逻辑痕迹，使得整个推导步骤更加直观易懂。此外，通过实施token差异损失来调和自回归MLLMs中的文本嵌入空间与视觉表示间的不一致问题，MVoT显著改善了生成图片的质量并提升了推理的精确度。

MVoT的核心作用

• 创建视觉逻辑轨迹以图形化的方式展示推理步骤，辅助模型更清晰地把握与呈现空间推理作业中所涉及的逻辑关系及变动情况。
• 增强推断精确度通过利用可视化推理路径，更加精确地识别空间结构与视感知模式，从而增强模型处理复杂的空间逻辑挑战的能力。
• 提升模型的解读能力MVoT创造的视觉推理论据使模型的决策流程一目了然，让使用者能够更加清晰地把握模型形成结论的过程。
• 增强推理的稳定性在复杂的环境下，MVoT展现出了更高的稳定性能和适应能力，并且能更加高效地应对环境的复杂性和变动性。

MVoT的核心技术机制

• 多种感知模式的推理方法通过生成图像来展示推理过程的轨迹，使模型能够在执行推理时利用视觉化的方式呈现其思考路径。该模式结合了语言与视觉元素，模仿人在进行思维活动时同步运用言语及图象的方式，使复杂推理解释更为直观自然。
• 令牌差异损失为了处理自回归MLLMs中文本与视觉嵌入空间的不一致问题，我们提出了使用tokens差异损失的方法。通过减少预测值与目标值在视觉嵌入领域的差距，这一方法增强了图像生成质量和提升了视觉上的协调统一。
• 交叉分析线索于推导时创建交织的文字与图形化逻辑路径。每一步推导不仅配有详细的文本说明，并且有相应的视觉图示相伴，使得整个思考流程的展现更为丰富和完整。
• 培训方案通过利用包含多种类型输入及其相应标注的数据集对模型进行培训，使其能够掌握交织逻辑线索的创作技巧。训练素材涵盖了各种模式的输入信息、贯穿于推导环节中的语言和视觉序列，以及最终得出的答案。此方法旨在提升模型对于复杂多模态推理流程的理解与生成能力。
• 递归创建于推演之际，通过反复迭代来创建多元化的逻辑轨迹，并利用先前步骤所形成的图文信息进行进一步分析。此种循环构建的方法能够更加贴切地仿效人的思维模式，并且减少因图像阐释而可能带来的偏差。

MVoT的仓库链接

• 关于技术的arXiv学术文章访问该链接可获取论文的PDF版本：https://arxiv.org/pdf/2501.07542，此链接直接指向了文档的核心内容。

MVoT的使用场合

• 自动导引机器人的路线设计与规划在复杂的场景下，辅助机器人创建视觉推理解释，并实时调整环境的地图模型，预判行进路线中的障碍及目标点的位置。
• 自动驾驶技术及其在交通环境中的应用解析自动驾驶技术通过创建交通环境的视觉分析记录，增强了对道路状况变化的预判能力，从而提升了系统的判断精确度和运行安全水平。
• 智能化教学及学习支持系统于教育范畴内，通过创建解决问题流程的可视化逻辑轨迹，辅助学生们更加形象地掌握解题环节，提升教学成效。
• 医学图像解析和判断通过生成并分析医学图像中的视觉推理线索，能够帮助医生更加精准地定位和界定病灶区域，从而增强诊断的精确度与工作效率。
• 在虚拟现实和增强现实中的人机互动于虚拟现实(VR)与增强现实(AR)的应用场景里，创建用户互动流程中的视感推理解析记录，助力系统更加精准地捕捉使用者的目的及行为模式，并借此优化为更为直观且顺畅的操作感受。