由中國人民大學和字節(jié)跳動種子團隊聯(lián)合開展的這項研究，于2025年11月發(fā)表在計算機視覺領(lǐng)域的重要期刊上，論文編號為arXiv:2511.22586v1。這項研究深入探討了不同思維鏈條訓練方式如何影響視覺語言模型在視覺推理任務中的泛化能力，揭示了一個頗為意外的發(fā)現(xiàn)：在訓練AI進行視覺推理時，"短而精"的思維鏈條往往比"長而詳"的推理過程更有效。

想要理解這項研究的意義，可以把AI的視覺推理能力想象成學習解迷宮的過程。傳統(tǒng)觀念認為，讓AI詳細描述每一步的思考過程——就像一個人在迷宮中邊走邊自言自語"現(xiàn)在我面前有三條路，左邊看起來是死胡同，右邊可能通向出口"——這樣的詳細推理應該讓AI學得更好。然而，研究團隊發(fā)現(xiàn)，簡潔而直接的思維訓練方式，就像只告訴AI關(guān)鍵的轉(zhuǎn)彎點和最終路徑，反而能讓它在面對新迷宮時表現(xiàn)得更出色。

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這項研究的核心創(chuàng)新在于系統(tǒng)性地比較了三種不同的思維鏈條訓練方法：語言思維鏈（用文字描述推理過程）、定位思維鏈（用坐標標記關(guān)鍵位置）和視覺思維鏈（直接在圖像上做標記）。更重要的是，他們還發(fā)現(xiàn)了"最少定位信息"的訓練方式——只保留最關(guān)鍵的空間信息——竟然能達到最好的泛化效果。這就好比教孩子騎自行車時，與其詳細解釋每個動作的原理和細節(jié)，不如直接展示幾個關(guān)鍵姿勢，讓孩子自己摸索出平衡感。

研究團隊選擇了迷宮導航這個經(jīng)典的視覺推理任務作為實驗平臺，這個選擇頗具匠心。迷宮任務完全依賴視覺信息進行推理，不受外部知識干擾，難度可以通過調(diào)整迷宮大小精確控制，而且目前的視覺語言模型在這類任務上表現(xiàn)還比較薄弱，為研究提供了理想的測試環(huán)境。他們使用了目前性能優(yōu)秀的Qwen2.5-VL-7B模型作為基礎，采用了先進行監(jiān)督學習再用強化學習優(yōu)化的訓練策略。

一、三種思維鏈條的較量：誰是真正的贏家

在這場思維方式的比較中，研究團隊精心設計了三種截然不同的訓練方法。第一種是語言思維鏈，就像我們平時思考問題時的內(nèi)心獨白，AI會用文字詳細描述自己的推理過程。比如在解迷宮時，它會說"從起點開始，我只能向西走，然后我有兩個選擇：繼續(xù)向西還是向南，考慮到目標在下方，向南可能是更好的選擇"。這種方法的優(yōu)勢在于推理過程清晰透明，就像一位老師在黑板上一步步演示解題過程。

第二種是定位思維鏈，它將推理過程轉(zhuǎn)化為空間坐標的序列。在迷宮任務中，這種方法會將每個關(guān)鍵位置用具體的坐標表示，比如"從起點[452,59]出發(fā)，下一步移動到[359,59]"。這種方法的獨特之處在于它將抽象的推理過程轉(zhuǎn)化為具體的空間信息，讓AI能夠建立起語言推理和視覺空間之間的直接聯(lián)系。

第三種是視覺思維鏈，這是最接近人類直覺思維的方法。AI不僅會生成推理文本，還會在圖像上直接進行操作——畫線標記路徑、圈出重要區(qū)域、裁剪關(guān)鍵部分。這就像我們在地圖上用筆畫出路線一樣，將思維過程直接體現(xiàn)在視覺空間中。這種方法最大的特點是實現(xiàn)了真正的多模態(tài)推理，思考過程在文字和圖像之間來回切換。

然而，實驗結(jié)果卻出人意料。雖然視覺思維鏈在訓練初期確實展現(xiàn)出更快的收斂速度，仿佛有了"開掛"的優(yōu)勢，但最終的性能天花板卻并沒有比其他方法高出多少。這就像三個學生用不同方法學數(shù)學，雖然有人起步更快，但最終的考試成績卻相差不大。更令人驚訝的是，當研究團隊深入分析訓練動態(tài)時發(fā)現(xiàn)，視覺思維鏈的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在訓練效率上——它能讓模型更快地掌握任務要領(lǐng)，但并不能突破性能的根本限制。

二、"短而精"的意外勝利

在進一步的實驗中，研究團隊發(fā)現(xiàn)了一個更加令人驚喜的現(xiàn)象。他們設計了一種"最少定位信息"的訓練方式，這種方法幾乎完全去掉了詳細的推理解釋，只保留最終的路徑坐標序列。換句話說，就像教授駕駛技巧時，不解釋每個動作的理論依據(jù)，而是直接展示最優(yōu)路線。

這種極簡方法的表現(xiàn)讓研究人員大吃一驚。不僅訓練收斂速度更快，最終的泛化能力也最強。當模型需要處理更大規(guī)模的迷宮時，用"最少定位信息"訓練的AI表現(xiàn)得最為穩(wěn)定和可靠。這個發(fā)現(xiàn)顛覆了"解釋越詳細，學習效果越好"的直覺認知。

為了理解這個現(xiàn)象，可以用學習駕駛來類比。一個教練可以選擇詳細解釋每個操作的原理——"現(xiàn)在踩離合器是因為需要切斷發(fā)動機動力傳輸，然后移動擋位桿是為了改變齒輪組合比例"——也可以選擇簡潔直接的指導——"先踩離合，再掛檔，然后松離合加油門"。雖然詳細解釋看起來更有教育價值，但簡潔指導往往能讓學員更快掌握核心技能，并且在面對各種不同路況時適應性更強。

研究團隊通過大量實驗證實了這個"短即是長"的效應。他們發(fā)現(xiàn)，當AI的定位能力得到適當訓練和對齊后，它完全可以依靠內(nèi)在的空間表征進行有效推理，而不需要依賴外部提供的詳細坐標系統(tǒng)。這就像一個熟練的司機，即使在沒有GPS詳細導航的情況下，也能憑借對道路網(wǎng)絡的內(nèi)在理解找到目的地。

三、泛化能力的真正考驗

研究團隊設計了兩種不同的泛化測試來驗證各種訓練方法的真實效果。第一種是單尺度泛化測試，就像讓只在小型練習場學過車的新手去駕駛稍大一些的車輛。具體來說，他們在6×6規(guī)模的迷宮上訓練模型，然后測試其在7×7迷宮上的表現(xiàn)。第二種是跨尺度泛化測試，相當于讓在多種車型上都練習過的司機去駕駛完全不同規(guī)格的車輛，即在4×4到6×6的多種尺寸迷宮上訓練，然后在10×10的大型迷宮上測試。

結(jié)果再次證實了"最少定位信息"方法的優(yōu)勢。在兩種測試情況下，這種簡潔訓練方法都展現(xiàn)出了最強的泛化能力。更有趣的是，視覺思維鏈方法雖然在訓練階段表現(xiàn)不錯，但在面對全新尺寸的迷宮時，其性能提升很快就遇到了瓶頸，而簡潔方法訓練的模型卻能持續(xù)保持高水準的表現(xiàn)。

這種現(xiàn)象背后的原理可以這樣理解：詳細的思維鏈條訓練雖然提供了豐富的信息，但也可能導致模型過度依賴特定的推理模式和視覺線索，就像一個總是依賴特定地標的司機，一旦環(huán)境發(fā)生變化就容易迷路。相反，簡潔訓練方法迫使模型學習更加本質(zhì)和通用的推理規(guī)律，就像培養(yǎng)司機的方向感和路況判斷能力，使其能在各種環(huán)境中都游刃有余。

研究還發(fā)現(xiàn)，當模型的定位能力得到充分訓練后，它能夠內(nèi)化并運用自己的潛在空間表征，而不再需要依賴外部明確指定的坐標系統(tǒng)。這種能力使得模型在面對新的視覺環(huán)境時，能夠快速建立起內(nèi)在的空間理解框架，從而實現(xiàn)更好的適應和泛化。

四、驗證發(fā)現(xiàn)：從迷宮到現(xiàn)實世界

為了驗證這些發(fā)現(xiàn)是否具有普遍適用性，研究團隊將實驗擴展到了其他視覺推理任務。他們選擇了兩個經(jīng)典的視覺游戲：冰湖游戲和拼圖游戲。在冰湖游戲中，AI需要在避開陷阱的同時找到通向目標的路徑，而在拼圖游戲中，AI需要將九塊混亂的圖片重新組合成完整的圖像。

實驗結(jié)果令人鼓舞。在這些完全不同的任務中，"最少定位信息"的訓練方法同樣展現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢。特別是在拼圖任務中，這種方法將模型的成功率從幾乎為零提升到了超過70%，這種巨大的性能躍升充分證明了簡潔訓練方法的威力。

研究團隊還在真實世界的視覺問答任務上驗證了他們的發(fā)現(xiàn)。在V*基準測試和HR-Bench等標準數(shù)據(jù)集上，采用簡潔方法訓練的模型在所有子任務中都達到了最佳性能，進一步證實了"短即是長"效應的普遍性和實用性。

這些跨任務的驗證結(jié)果表明，簡潔而精準的訓練方式能夠幫助AI學習到更加本質(zhì)和可遷移的視覺推理能力。就像學習音樂時，掌握了基本的音階和節(jié)拍規(guī)律，就能演奏各種不同風格的曲目一樣，AI通過簡潔訓練獲得的核心推理能力，能夠靈活應用到各種不同的視覺任務中。

五、理論洞察：為什么少即是多

這項研究最重要的理論貢獻在于揭示了視覺推理學習中的一個根本機制：當AI的定位能力得到充分訓練后，它主要依賴這種內(nèi)在的空間理解能力進行推理，而過多的外部監(jiān)督信息反而可能成為干擾因素。

這個發(fā)現(xiàn)可以用"學自行車理論"來解釋。當我們教孩子騎自行車時，如果過分關(guān)注每個細節(jié)——"現(xiàn)在左腳用力，右手稍微向左轉(zhuǎn)，身體重心前移2度"——孩子反而會被這些復雜指令搞糊涂。相反，如果我們只提供幾個關(guān)鍵指導點——"保持前進，感受平衡"——孩子更容易建立起內(nèi)在的平衡感，這種直覺一旦形成，就能適應各種不同的騎行環(huán)境。

研究團隊發(fā)現(xiàn)，強化學習在這個過程中扮演了關(guān)鍵角色。在初始的監(jiān)督學習階段，不同的思維鏈條方法確實會產(chǎn)生不同的效果，但經(jīng)過強化學習的進一步優(yōu)化后，模型主要加強的是其已有的定位和推理能力，而不是依賴于復雜的外部推理鏈條。這就解釋了為什么簡潔方法最終能夠勝出——它從一開始就專注于培養(yǎng)模型的核心能力，而不是讓模型依賴輔助工具。

更深層次的理解是，視覺推理任務的本質(zhì)在于空間關(guān)系的理解和操作，而不在于語言描述的詳細程度。當AI真正掌握了空間推理的核心技能后，它就像一個經(jīng)驗豐富的建筑師，能夠在腦海中清晰地構(gòu)建和操作三維模型，而不需要詳細的文字描述來輔助思考。

六、實際應用與未來展望

這項研究的實際意義遠超學術(shù)范疇，它為AI視覺推理系統(tǒng)的訓練提供了全新的設計思路。在實際應用中，這意味著我們可以用更少的標注成本獲得更好的模型性能。傳統(tǒng)方法需要大量人工標注詳細的推理過程，不僅成本高昂，還容易引入人為偏差。而簡潔訓練方法只需要標注關(guān)鍵的結(jié)果信息，大大降低了數(shù)據(jù)準備的復雜度和成本。

在自動駕駛領(lǐng)域，這個發(fā)現(xiàn)尤其具有價值。當前的自動駕駛系統(tǒng)往往需要復雜的決策解釋機制，但這項研究表明，專注于培養(yǎng)系統(tǒng)的核心空間理解能力，可能比構(gòu)建復雜的推理解釋系統(tǒng)更加有效。這就像培養(yǎng)一個優(yōu)秀的司機，關(guān)鍵在于建立良好的路況感知和反應能力，而不是讓司機在每次轉(zhuǎn)彎時都詳細解釋選擇這個角度的理論依據(jù)。

在機器人導航和操作任務中，簡潔訓練方法同樣能發(fā)揮重要作用。研究表明，讓機器人專注于學習環(huán)境中的關(guān)鍵空間標記和導航要點，比讓它學習詳細的環(huán)境描述和決策過程更加有效。這種方法不僅能提高機器人在熟悉環(huán)境中的表現(xiàn)，更重要的是能增強其在新環(huán)境中的適應能力。

研究團隊也坦誠地指出了當前工作的局限性。他們的實驗主要集中在相對簡單的視覺推理任務上，雖然已經(jīng)擴展到了一些真實世界的應用場景，但還需要在更廣泛的任務類型上驗證這些發(fā)現(xiàn)的普適性。此外，"最少信息原則"的具體應用方式可能因任務而異，需要進一步研究如何為不同類型的視覺推理任務設計最優(yōu)的簡潔訓練策略。

展望未來，這項研究開啟了AI訓練方法論的新思路。它提示我們，在追求AI系統(tǒng)性能提升時，也許應該更多地關(guān)注如何培養(yǎng)AI的內(nèi)在能力，而不是僅僅依賴外部信息的堆砌。這種"少即是多"的訓練哲學，可能在其他AI領(lǐng)域也有廣闊的應用前景，值得研究者們進一步探索和發(fā)展。

說到底，這項研究告訴我們一個樸素而深刻的道理：有時候，最有效的學習方式不是記住所有細節(jié)，而是掌握核心要領(lǐng)。就像武俠小說中常說的"大道至簡"，AI的視覺推理能力提升也許并不需要復雜華麗的技巧，而是需要扎實的基本功和對本質(zhì)規(guī)律的深度理解。這個發(fā)現(xiàn)不僅為AI研究者提供了新的方向，也讓我們對人工智能的學習機制有了更深入的認識。對于想要深入了解技術(shù)細節(jié)的讀者，可以查閱原論文arXiv:2511.22586v1獲取完整的研究內(nèi)容。

Q&A

Q1：什么是思維鏈條訓練方法？

A：思維鏈條訓練是讓AI在解決問題時生成中間推理步驟的方法，就像人類思考時的"自言自語"。研究比較了三種方式：用文字描述推理過程的語言思維鏈、用坐標標記位置的定位思維鏈，以及直接在圖像上做標記的視覺思維鏈。

Q2：為什么簡潔的訓練方法比詳細的更有效？

A：研究發(fā)現(xiàn)，過多的詳細解釋可能讓AI過度依賴特定模式，就像總是依賴地標的司機在新環(huán)境中容易迷路。簡潔方法迫使AI學習更本質(zhì)的推理規(guī)律，培養(yǎng)內(nèi)在的空間理解能力，從而在面對新任務時適應性更強。

Q3：這個發(fā)現(xiàn)對實際AI應用有什么意義？

A：這項研究大大降低了AI訓練成本，因為只需標注關(guān)鍵結(jié)果而非詳細過程。在自動駕駛、機器人導航等領(lǐng)域，專注培養(yǎng)核心空間理解能力比構(gòu)建復雜推理解釋系統(tǒng)更有效，能讓AI在新環(huán)境中表現(xiàn)更好。

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