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今天的主题是：

Visual Planning: Let’s Think Only with Images

Summary

本研究引入了一种名为“视觉规划”的新范式，旨在通过纯粹的视觉表示来解决推理任务，而无需文本中介。它挑战了大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs）中基于文本的传统推理方法，特别是在处理空间和几何信息时。作者提出了一种名为通过强化学习进行视觉规划（VPRL）的两阶段框架，利用强化学习来训练大型视觉模型（LVMs），使其能够生成逐步的图像序列来表示规划过程，模拟人类的视觉思考方式。通过在FROZENLAKE、MAZE和MINIBEHAVIOR等视觉导航任务上的实验，该研究证明了视觉规划在性能上显著优于基于语言的推理方法，并展现出更强的泛化能力。最终，这项工作强调了纯粹的视觉推理作为文本推理的有效替代方案，为开发更直观、灵活的AI推理系统开辟了新的途径。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2505.11409