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Thinking with Visual Primitives: 让 MLLM 在思考时 "用手指点"——points/bboxes 作为最小思维单元穿插进 CoT 推理链

DeepSeek + 北大 + 清华 (技术报告 2026/04/30 release,代码 + 权重未公开)。MLLM 现在解决了 *Perception Gap* (高清 cropping / thinking-with-images),但还堵在 **Reference Gap** ——自然语言对密集空间布局指代太模糊,导致计数 / 拓扑推理时 "逻辑塌方"。提出 **Thinking with Visual Primitives**: 把 points / bboxes 当**思维原子**直接 interleave 进推理 trajectory,模型一边推理一边 "点",把抽象语言概念锚到具体物理坐标。架构: DeepSeek-V4-Flash (284B MoE / 13B active) + DeepSeek-ViT。**视觉 token 压缩**: ViT 输出 3×3 spatial pooling (×9 压缩) + LLM 的 CSA (Compressed Sparse Attention) 把每 4 个 visual token 的 KV cache 压成 1 entry → 756×756 输入 (571,536 pixel) 最终 KV cache 仅 **81 entries**,**总压缩比 7,056×**。Pretraining 用 trillion+ tokens, 自建 40M 高质量 box-grounding 数据 (从 HF / 网络爬,两阶段 LLM 审核过滤)。Post-training 4 阶段: Specialized SFT → Specialized RL (GRPO 配 Format/Quality/Accuracy 3 个 RM) → Unified RFT → On-Policy Distillation。Cold-start 4 个任务: counting (10k), spatial reasoning (9k), maze navigation (460k), path tracing (125k)。结果: 选定子集 benchmark 上跟 **GPT-5.4 / Claude-Sonnet-4.6 / Gemini-3-Flash** 持平或反超,而 token efficiency 是这些 frontier model 的 1/8 到 1/10。本质是把 [[locate-anything-2026]] 的"bbox 是 first-class output" 进一步推进成"bbox 是 first-class **thought**"。