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研究者提出VisKG高效视觉推理框架

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AI 综述

2026年9月30日，研究者在 arXiv 发布成果，提出用于高效视觉推理的强化学习框架 VisKG。该框架通过将视觉内容转化为问题特定的知识图谱（KG）表示，在过滤感知噪声的同时，保留链式推理所需的实体关系结构。技术方案上，VisKG 采用 GDPO 优化算法，并引入负面推理样本进行监督强化。实验测试显示，VisKG 在科学、数学及通用视觉基准测试中能够以更少的 token 消耗取得相当或更优的表现，且 GDPO 训练使 VisKG 的平均准确率相比 GRPO 提升了 2%。

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报道时间线

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9月30日

12:00
arXiv 自然语言处理
用于高效视觉推理的问题特定知识图谱
研究者提出强化学习框架 VisKG，通过将视觉内容转化为问题特定的知识图谱（KG）表示，在过滤感知噪声的同时保留链式推理所需的实体关系结构。VisKG 采用 GDPO 优化算法并引入负面推理样本进行监督强化，在科学、数学及通用视觉基准测试中以更少的 token 消耗取得相当或更优的表现。实验显示，GDPO 训练使 VisKG 的平均准确率相比 GRPO 提升了 2%。

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