MOTIVE 框架教会视觉语言模型多视角自校验并决定何时重想
Ziquan Zhu · hf · 2026-10-12
莱斯特大学、南邮、UNC、Amazon、Meta AI 等机构提出 MOTIVE，一种面向多模态推理的多视角自验证框架：
- 先系统分析验证器能力与提示设计的影响：更强验证器判断更可靠，但性能对 prompt 高度敏感，没有单一 prompt 全任务占优。
- MOTIVE 从互补验证视角评估候选答案，通过以正确性为监督的多视角验证学习得到可靠性分数。
- 推理时由该分数决定「接受或重想」：可靠答案直接返回，不确定的触发基于历史的引导式重思，减少不必要的推理轮数，且无需外部裁判。
- 在多个多模态基准与多种 VLM 骨干上稳定超越强自验证/自纠错基线。
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