Figure It Out: Verbesserung der Grenzen des Denkens durch aktives visuelles Denken
Figure It Out: Improving the Frontier of Reasoning with Active Visual Thinking
December 30, 2025
papers.authors: Meiqi Chen, Fandong Meng, Jie Zhou
cs.AI
papers.abstract
Komplexe Denkprobleme beinhalten oft implizite räumliche, geometrische und strukturelle Zusammenhänge, die nicht explizit im Text kodiert sind. Obwohl neuere Denkmodelle in vielen Bereichen starke Leistungen erzielt haben, tut sich rein textbasiertes Denken schwer, globale strukturelle Einschränkungen in komplexen Szenarien darzustellen. In diesem Artikel stellen wir FIGR vor, das aktives visuelles Denken über End-to-End-Verstärkungslernen in den mehrstufigen Denkprozess integriert. FIGR externalisiert Zwischenhypothesen zur Struktur, indem es während der Problemlösung visuelle Repräsentationen konstruiert. Durch adaptive Steuerung, wann und wie visuelles Denken eingesetzt werden soll, ermöglicht FIGR stabileres und kohärenteres Denken über globale strukturelle Eigenschaften, die schwer allein aus Text zu erfassen sind. Experimente mit anspruchsvollen mathematischen Denkbenchmarks zeigen, dass FIGR starke rein textbasierte Chain-of-Thought-Baselines übertrifft. Insbesondere verbessert FIGR das Basismodell um 13,12 % bei AIME 2025 und 11,00 % bei BeyondAIME, was die Wirksamkeit figurengeführten multimodalen Denkens für die Steigerung der Stabilität und Zuverlässigkeit komplexen Denkens unterstreicht.
English
Complex reasoning problems often involve implicit spatial, geometric, and structural relationships that are not explicitly encoded in text. While recent reasoning models have achieved strong performance across many domains, purely text-based reasoning struggles to represent global structural constraints in complex settings. In this paper, we introduce FIGR, which integrates active visual thinking into multi-turn reasoning via end-to-end reinforcement learning. FIGR externalizes intermediate structural hypotheses by constructing visual representations during problem solving. By adaptively regulating when and how visual reasoning should be invoked, FIGR enables more stable and coherent reasoning over global structural properties that are difficult to capture from text alone. Experiments on challenging mathematical reasoning benchmarks demonstrate that FIGR outperforms strong text-only chain-of-thought baselines. In particular, FIGR improves the base model by 13.12% on AIME 2025 and 11.00% on BeyondAIME, highlighting the effectiveness of figure-guided multimodal reasoning in enhancing the stability and reliability of complex reasoning.