MVoT

MVoT是什么

MVoT（Multimodal Visualization-of-Thought）是一种由微软研究院、剑桥大学语言技术实验室以及中国科学院自动化研究所共同开发的新型多模态推理框架。该方法通过生成图像来可视化模型的推理过程，从而增强多模态大语言模型（MLLMs）在复杂空间推理任务中的表现。MVoT借鉴了人类在思考过程中同时使用语言和视觉信息的机制，使模型在推理过程中生成文本与图像交错的推理痕迹，从而更直观地展示推理逻辑。为解决自回归MLLMs中语言与视觉嵌入空间不一致的问题，MVoT引入了token discrepancy loss，有效提升了生成图像的质量与推理准确性。

MVoT的主要功能

• 生成视觉推理痕迹：通过图像形式呈现推理过程，提升模型对空间推理任务的理解和表达能力。
• 提升推理准确性：借助视觉化推理痕迹，提高模型对空间布局和视觉模式的捕捉能力。
• 增强模型可解释性：提供直观的推理过程可视化，便于用户理解模型决策依据。
• 提高推理鲁棒性：在复杂动态环境中表现出更强的稳定性和适应性。

MVoT的技术原理

• 多模态推理范式：结合语言和图像两种模态进行推理，模拟人类思考方式，提升推理自然度。
• Token Discrepancy Loss：用于减少语言与视觉嵌入空间之间的差异，优化图像生成质量。
• 交错推理痕迹：在推理过程中同步生成文字和图像，实现更全面的推理表达。
• 训练策略：基于多模态输入与输出标签进行训练，提升模型生成多模态推理痕迹的能力。
• 递归生成：通过逐步生成多模态推理痕迹，模拟人类递进式推理过程。

MVoT的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.07542

MVoT的应用场景

• 机器人导航与路径规划：辅助机器人在复杂环境中生成视觉推理痕迹，优化路径选择。
• 自动驾驶与交通场景理解：提升系统对交通动态的预测能力，增强决策可靠性。
• 智能教育与学习辅助：以可视化方式呈现问题解决过程，提升学习效果。
• 医疗影像分析与诊断：辅助医生识别病变区域，提高诊断效率。
• 虚拟现实与增强现实中的交互：优化用户交互体验，提升系统对用户意图的理解。