未來視覺推理的重要基礎

原標題：向視覺版o1出擊，階躍張祥雨團隊推出“慢感知”，實現感知層面的推理時scaling
文章來源：量子位
內容字數：4320字

慢感知：讓AI“慢”下來，才能看得更清楚

本文總結了慢感知團隊在量子位公眾號上發表的關于“慢感知”研究的成果。該研究指出，當前的多模態大模型過于依賴System 1感知（快速直覺感知），缺乏對視覺細節的精細化處理，限制了其在復雜視覺任務中的應用。為此，研究人員提出了“慢感知”（Slow Perception）的概念，旨在通過任務分解和逐步推理，提升模型的視覺感知能力。

1. 慢感知的提出與背景

研究團隊發現，現有多模態模型在處理需要精細視覺感知的任務時表現不佳，例如，簡單的螺旋線字母排序題就難倒了所有模型。這表明，目前的模型對視覺信息的處理過于粗略，缺乏對細節的深入感知。慢感知的理念是，如同人類思考需要時間一樣，視覺感知也需要“慢”下來，才能更準確地理解信息。這需要對感知過程進行分解，逐步進行推理。

2. 基于幾何解析任務的慢感知建模

研究人員選擇幾何解析任務作為慢感知的初步建模對象，原因有三：首先，幾何題是多模態模型常遇到的挑戰，但許多模型甚至無法準確復制幾何圖形；其次，幾何解析本身就是一個具有挑戰性的視覺感知任務；最后，幾何圖形是人類對自然場景的抽象，從幾何解析入手可以為構建更通用的System 2視覺模型奠定基礎。

3. 慢感知的兩個階段：感知分解和感知流動

慢感知模型包含兩個階段：感知分解（Perception Decomposition）和感知流動（Perception Flow）。感知分解將復雜的幾何圖形分解成最基本的單元——線段，簡化了模型的處理難度。感知流動則模擬了人類使用尺子描繪線條的過程，模型通過虛擬的“感知尺”逐步描繪線段，將長線段的感知過程分解成多個步驟，每個步驟對應一個“凝視點”。感知尺長度的設置影響模型的推理計算量，長度越短，計算量越大，“慢”感知越明顯，模型性能也越好。

4. 實驗結果與分析

實驗結果表明，通過縮短感知尺長度，模型的幾何解析性能顯著提升，驗證了慢感知的有效性。即使在加入凝視點抖動的情況下，模型性能依然優于基線模型，這表明慢感知的關鍵在于建模感知的正確流向，而非對凝視點的精確度要求過高，這降低了模型訓練的難度。

5. 結論與未來展望

研究表明，提升多模態模型的System 2感知能力至關重要，而慢感知提供了一種有效的途徑。該研究在幾何解析任務上取得了初步成功，未來將進一步擴展到更通用的視覺任務中。慢感知的開源地址和論文地址也已公布，方便研究者進一步學習和應用。

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破