一本正经胡说八道

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（由多段落组成）：

你有没有遇到过这样的场景？AI看图回答问题时逻辑严密、语言流畅，却给出一个明显错误的答案——不是它不会推理，而是从第一眼就“看偏了”。比如分析一张折线图，它准确识别出所有坐标轴和图例，却忽略了关键拐点处的数值突变；又或者在医学影像问答中，能描述器官结构，却对病灶边缘的细微纹理视而不见。这种“看得见，但没看对”的现象，正成为当前视觉-语言大模型（VLM）落地应用中最隐蔽、也最棘手的瓶颈。

传统方案往往在推理阶段“打补丁”：用热力图引导、加边界框标注、调用外部视觉工具……看似立竿见影，实则治标不治本。这类方法不仅增加计算开销，还高度依赖任务定制——换一张图表类型或一类题型，就得重新设计提示策略。更深层的问题是：如果模型永远需要人类“指路”才知道该看哪里，那它真的具备视觉理解能力吗？

答案是否定的。真正可靠的视觉智能，必须从训练源头重塑“看图逻辑”。微软亚洲研究院联合清华大学提出的 BiPS（双向感知塑形）框架，正是这一范式的突破性实践。它不做推理时的临时干预，而是在模型微调阶段，就系统性注入“问题驱动式视觉注意力”——让模型学会带着问题去观察，而非先看全再筛选。

BiPS的精妙之处，在于一套“一拉一推”的双轨训练机制。“拉”，是指构建证据保留视图（Evidence-Preserving View）：主动剔除图像中与当前问题无关的干扰元素（如背景杂纹、冗余标签），只保留构成完整推理链所必需的视觉成分。这并非简单裁剪，而是通过语义对齐确保信息链不中断，迫使模型摆脱噪声依赖，回归证据本源。“推”，则是构造证据消融视图（Evidence-Ablated View）：精准抹去决定答案的关键细节（例如擦除某条折线末端的标记点），并强制模型在此情形下拒绝原答案。这种反事实训练，像一面镜子，照出模型是否真正锚定在因果性证据上，而非靠语言先验“蒙混过关”。

为什么选择图表作为核心训练场？因为图表天然具备三大优势：信息密度高（刻度、图例、子图、折线拐点共存）、结构可控（每个元素可程序化增删）、因果明确（移除某像素级细节，答案必然改变）。BiPS正是利用这一特性，在仅13,000张高质量图表样本上完成轻量微调，零人工标注、无任务模板、不依赖额外工具，却实现了跨领域泛化能力跃升——在CharXiv（真实图表理解）、MathVision（图像驱动数学推理）、MMStar（通用多模态问答）等8大权威基准上，Qwen2.5-VL-7B模型平均准确率提升+7.3%，且在更强基座Qwen3-VL-8B-Thinking上仍稳定生效。这证明：BiPS教会模型的，不是“怎么答图表题”，而是“如何在任何复杂画面中，本能聚焦于问题真正的答案之眼”。

归根结底，“看对地方”不是技术技巧，而是视觉智能的底层认知能力。当模型不再均匀扫视整张图，而是像人类专家一样——问趋势盯斜率、问对比看色块、问异常查边缘——它才真正迈出了从“识别”到“理解”、从“多模态拼接”到“跨模态因果推理”的关键一步。BiPS的价值，正在于把这种高级视觉素养，编码进模型的权重之中。

> 论文原文（arXiv预印本）：https：//arxiv.org/abs/2512.22120
> 项目开源进展持续更新中，关注微软Research与清华AIGC实验室官方渠道获取最新动态。

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