近年來(lái)，隨著多模態(tài)大語(yǔ)言模型（MLLM）的快速發(fā)展，研究者們開(kāi)始嘗試將其應(yīng)用于通用多模態(tài)檢索任務(wù)。與此同時(shí)，思維鏈（Chain-of-Thought，CoT）推理被引入檢索領(lǐng)域，通過(guò)增強(qiáng)模型的推理能力來(lái)改善候選結(jié)果的排序。

然而，一個(gè)重要問(wèn)題始終未能得到解決：現(xiàn)有的推理過(guò)程本質(zhì)上仍然是語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)的，模型無(wú)法在推理過(guò)程中主動(dòng)獲取和驗(yàn)證視覺(jué)細(xì)節(jié)，因此在面對(duì)相似的候選圖片時(shí)容易“瞎猜”。

近日，清華大學(xué)聯(lián)合、復(fù)旦大學(xué)、香港大學(xué)等機(jī)構(gòu)，推出了首個(gè)基于“Interleaved Reasoning”的通用多模態(tài)檢索框架 V-Retrver。該框架將傳統(tǒng)檢索重塑為智能體推理過(guò)程，讓多模態(tài)大模型學(xué)會(huì)在檢索時(shí)主動(dòng)調(diào)用視覺(jué)工具來(lái)驗(yàn)證細(xì)節(jié)，而非僅憑靜態(tài)的圖像表征進(jìn)行判斷。目前，研究團(tuán)隊(duì)已將代碼和模型權(quán)重開(kāi)源。

（來(lái)源：arXiv）

“從 2025 年初開(kāi)始，推理模型開(kāi)始火起來(lái)，很多工作把推理模型用在下游任務(wù)，多模態(tài)檢索就是其中之一?！眻F(tuán)隊(duì)成員向 DeepTech 表示，“但現(xiàn)在這些推理模型的 CoT 過(guò)程是從文本推理的。問(wèn)題在于，多模態(tài)檢索的輸入是多張圖像，你要從十張候選圖片中找到最相關(guān)的那張，僅靠文本推理會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)。”

這種局限在視覺(jué)模糊的檢索場(chǎng)景中尤為明顯。尤其當(dāng)候選圖片在語(yǔ)義上高度相似，僅在細(xì)節(jié)上存在差異時(shí)。比如同樣是白色沙發(fā)，只是抱枕紋理不同，模型往往無(wú)法準(zhǔn)確區(qū)分。傳統(tǒng)方法將視覺(jué)輸入壓縮成固定的特征向量或文本描述，迫使推理過(guò)程完全依賴語(yǔ)言來(lái)推斷視覺(jué)差異，結(jié)果就是模型只能瞎猜。

（來(lái)源：論文）

更關(guān)鍵的是，現(xiàn)有模型看圖是“一次性”的。用了一個(gè)形象的比喻：“傳統(tǒng)模型看完圖就憑印象做題，面對(duì)復(fù)雜的圖文交錯(cuò)檢索，它們無(wú)法在推理遇到瓶頸時(shí)主動(dòng)去驗(yàn)證視覺(jué)細(xì)節(jié)?！边@種走馬觀花式的視覺(jué)處理方式，導(dǎo)致模型在需要精細(xì)判斷時(shí)表現(xiàn)不佳。

讓模型學(xué)會(huì)“放大找細(xì)節(jié)”

V-Retrver 的核心理念是將多模態(tài)檢索重新定義為一個(gè)“多模態(tài)思維鏈的推理過(guò)程”。與傳統(tǒng)的單次推理不同，模型在推理過(guò)程中可以主動(dòng)調(diào)用外部視覺(jué)工具來(lái)獲取更多信息，就像人在看不清某個(gè)細(xì)節(jié)時(shí)會(huì)把圖片放大仔細(xì)看一樣。

團(tuán)隊(duì)表示，這是首個(gè)將交錯(cuò)推理（Interleaved Reasoning）應(yīng)用于多模態(tài)圖像檢索的工作。此前的相關(guān)研究主要集中在簡(jiǎn)單的圖像理解和視頻理解任務(wù)上，例如單圖問(wèn)答場(chǎng)景。

論文作者之一以一個(gè)具體場(chǎng)景說(shuō)明了這一過(guò)程：“假設(shè)輸入是一段文字描述，需要從 10 張候選圖片中找到最相關(guān)的一張。模型在分析過(guò)程中，如果發(fā)現(xiàn)某張圖片的關(guān)鍵細(xì)節(jié)看不清楚，就會(huì)調(diào)用工具對(duì)該區(qū)域進(jìn)行局部放大后再做判斷。比如查詢文本提到‘桌上放著某個(gè)物品’，而這個(gè)物品在圖像中位置較小、較模糊，模型就需要放大查看才能做出準(zhǔn)確判斷。”

這種“邊看邊想”的過(guò)程與人類的認(rèn)知方式很像，當(dāng)我們?cè)诰W(wǎng)購(gòu)時(shí)遇到相似的商品，也會(huì)點(diǎn)開(kāi)大圖看買(mǎi)家秀細(xì)節(jié)來(lái)做出對(duì)比和判斷。

這種“產(chǎn)生疑問(wèn)→調(diào)取工具核實(shí)→得出結(jié)論”的邏輯閉環(huán)，正是 V-Retrver 區(qū)別于傳統(tǒng)方法的關(guān)鍵所在。

三階段訓(xùn)練：從“學(xué)會(huì)用工具”到“聰明地用工具”

讓模型學(xué)會(huì)何時(shí)以及如何使用這些視覺(jué)工具，并非易事。V-Retrver 采用了三階段的課程學(xué)習(xí)策略。

第一階段是監(jiān)督微調(diào)（SFT），目標(biāo)是教會(huì)模型基本的工具調(diào)用能力。“我們使用 LLM 來(lái)合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這批數(shù)據(jù)包含了檢索過(guò)程中調(diào)用工具的示例，讓模型學(xué)會(huì)何時(shí)以及如何調(diào)用工具。”作者表示，這個(gè)階段的數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要，也是整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程中最具挑戰(zhàn)性的環(huán)節(jié)之一。

SFT 階段的訓(xùn)練量需要精心控制。作者指出，這里存在兩個(gè)極端：訓(xùn)練過(guò)度會(huì)導(dǎo)致模型在強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段過(guò)度依賴工具，對(duì)每個(gè)樣本都嘗試調(diào)用；訓(xùn)練不足則會(huì)使模型無(wú)法掌握工具調(diào)用能力。

第二階段是拒絕采樣微調(diào)（RSFT），通過(guò)篩選高質(zhì)量的推理軌跡來(lái)提升模型的推理可靠性和格式合規(guī)性，為后續(xù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供穩(wěn)定的初始化。

第三階段是證據(jù)對(duì)齊策略優(yōu)化（EAPO），這是基于 GRPO 算法的強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程。“我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)工具調(diào)用獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，”作者解釋道，“當(dāng)模型在推理過(guò)程中合理調(diào)用工具時(shí)會(huì)獲得正向獎(jiǎng)勵(lì)。我們希望模型能夠適度使用工具進(jìn)行驗(yàn)證，而非完全不用或過(guò)度依賴。”

（來(lái)源：論文）

經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，模型能夠?qū)崿F(xiàn)自適應(yīng)的工具調(diào)用。有些問(wèn)題需要調(diào)用工具來(lái)驗(yàn)證細(xì)節(jié)，有些則不需要，模型會(huì)自主判斷。

性能提升顯著，泛化能力突出

在通用多模態(tài)檢索基準(zhǔn) M-BEIR 上，V-Retrver-7B 取得了 69.7% 的平均召回率，相比此前最強(qiáng)的 U-MARVEL-7B 提升了近 5 個(gè)百分點(diǎn)，相對(duì)基礎(chǔ)的 Qwen2.5-VL-7B 模型則提升了 23%。

（來(lái)源：論文）

值得注意的是，V-Retrver 在需要精細(xì)視覺(jué)判斷的任務(wù)上表現(xiàn)尤為突出。在 FashionIQ 數(shù)據(jù)集上達(dá)到 51.2%，在 CIRR 數(shù)據(jù)集上達(dá)到 73.5%，分別比 U-MARVEL-7B 高出 13 個(gè)和 10 個(gè)百分點(diǎn)。這驗(yàn)證了多模態(tài)交錯(cuò)推理在處理細(xì)粒度視覺(jué)差異時(shí)的有效性。

在零樣本泛化測(cè)試中，V-Retrver 同樣表現(xiàn)優(yōu)異。在從未見(jiàn)過(guò)的 CIRCO 數(shù)據(jù)集上取得了 48.2 的 MAP@5 成績(jī)，顯著超過(guò) MM-Embed-7B 等專業(yè)檢索模型。

消融實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步證實(shí)了視覺(jué)工具的價(jià)值：如果剝奪 V-Retrver 的視覺(jué)工具，只讓它做純文本的 CoT 推理，平均性能會(huì)從 67.2% 跌至 61.8%。

（來(lái)源：論文）

團(tuán)隊(duì)在論文中也坦誠(chéng)地表明了當(dāng)前工作的局限性。最明顯的是推理成本問(wèn)題：相比傳統(tǒng)的 embedding 方法，V-Retrver 需要更多的計(jì)算資源和時(shí)間。“我們?cè)谶@個(gè)工作中沒(méi)有專門(mén)做權(quán)衡，這確實(shí)是一個(gè)問(wèn)題，也是后續(xù)可以繼續(xù)研究的方向。”

另一個(gè)局限是視覺(jué)工具的種類相對(duì)有限，目前只有 ZOOM-IN 和 SELECT-IMAGE 兩種。研究團(tuán)隊(duì)計(jì)劃在后續(xù)工作中引入更多類型的工具，其中包括網(wǎng)絡(luò)搜索工具。

作者以一個(gè)例子說(shuō)明了引入 web search 工具的潛在價(jià)值：假設(shè)檢索目標(biāo)是“穿著黃色衣服的拿破侖”，但候選圖片中存在其他穿著相似服裝且外貌接近的人物，僅憑服裝顏色難以區(qū)分。此時(shí)模型可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索獲取拿破侖的其他標(biāo)志性特征，并將這些信息作為輔助依據(jù)，提升檢索的準(zhǔn)確性。

V-Retrver 的出現(xiàn)，標(biāo)志著多模態(tài)檢索研究從“靜態(tài)編碼 + 語(yǔ)言推理”向“動(dòng)態(tài)感知 + 交錯(cuò)推理”的范式轉(zhuǎn)變。它證明了一個(gè)樸素而重要的道理：在處理視覺(jué)任務(wù)時(shí)，模型不僅需要“想”，更需要“看”。而且要學(xué)會(huì)在需要的時(shí)候主動(dòng)去“仔細(xì)看”。

參考資料

1.論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2602.06034

2.項(xiàng)目地址：https://github.com/chendy25/V-Retrver

運(yùn)營(yíng)/排版：何晨龍