💡 LLM Reasoning

📷 CVPR2025 · 7 篇论文解读

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🔥 高频主题： 推理 ×6

Argus: Vision-Centric Reasoning with Grounded Chain-of-Thought

Argus 提出了一种grounded visual CoT机制，通过让MLLM先预测与问题相关的bounding box（RoI），然后重新采样/编码该区域的视觉token作为推理上下文，实现了显式的目标导向视觉注意力，在7B/8B级MLLM中取得视觉推理和目标grounding双料SOTA。

Enhancing Video-LLM Reasoning via Agent-of-Thoughts Distillation

AoTD 用 LLM agent 将复杂视频问题分解为子任务、调用专家视觉模型执行并收集中间结果作为推理链（CoT），经 LLM 质量过滤后蒸馏到 Video-LLM 中，让端到端模型同时获得准确答案和可解释的多步推理能力。

Interleaved-Modal Chain-of-Thought

提出交错模态思维链（ICoT），在推理步骤中穿插图像区域 crop 作为视觉 rationale，通过无参数的 Attention-driven Selection（ADS）从输入图像中智能选取关键区域插入生成序列，在 Chameleon 和 Qwen2-VL 上相比现有多模态 CoT 提升高达 14%。

Learning-enabled Polynomial Lyapunov Function Synthesis via High-Accuracy Counterexample-Guided Framework

提出一种学习与验证结合的多项式 Lyapunov 函数合成方法，通过数据驱动的机器学习引导多项式形式选择，并利用高精度反例引导框架迭代优化，在灵活性和数学严格性之间取得平衡。

Reason-before-Retrieve: One-Stage Reflective Chain-of-Thoughts for Training-Free Zero-Shot Composed Image Retrieval

本文提出OSrCIR，一种免训练的单阶段零样本组合图像检索方法，利用多模态大语言模型直接处理参考图像和修改文本，并通过反思式链式思维推理准确理解用户隐含意图，在多个基准上比现有免训练方法提升1.80%~6.44%。

Style Evolving along Chain-of-Thought for Unknown-Domain Object Detection

提出 Chain-of-Thought 引导的风格演化方法（CGSE），通过词→短语→句子三级渐进式风格描述生成，结合特征解耦和类别原型聚类，在五种恶劣天气场景和 Real-to-Art 基准上实现了显著的域泛化检测性能提升。

VideoEspresso: A Large-Scale Chain-of-Thought Dataset for Fine-Grained Video Reasoning via Core Frame Selection

VideoEspresso 构建了一个20万+的大规模视频CoT推理数据集（包含空间bounding box和时间grounding标注），并提出VideoQA-SC混合框架——用1.5B轻量级模型选择平均2.36个核心帧，再用8B推理模型进行两阶段证据提取+答案生成，以仅1.8%的帧数和14.7%的计算量超越了GPT-4o和所有开源LVLM。