这项由Meta超级智能实验室和牛津大学的韩俊林、汤盛邦、范大卫等研究团队完成的重要研究，发表于2025年1月，论文编号为arXiv:2509.26625v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。
近年来，一个令人困惑的现象开始引起科学家们的注意：那些只用文字训练的大型语言模型，竟然在处理图像任务时表现出了惊人的能力。这就好比一个从未见过画笔的人，仅仅通过阅读绘画理论书籍，就能画出精美的作品。这种看似不可能的现象背后究竟隐藏着什么秘密？
Meta的研究团队决定深入探究这个谜题。他们发现，当我们给这些"纯文字出身"的AI模型配上视觉编码器，然后进行少量的多模态训练后，它们就能在各种视觉任务中表现得相当出色。更令人惊讶的是，有些模型甚至在从未"见过"图像的情况下，就能完成某些视觉推理任务。
为了彻底理解这种现象，研究团队设计了一套系统性的实验方案。他们像调配食谱一样，精心调配不同类型的文本数据，训练了超过100个不同规模的模型，消耗了50万GPU小时的计算资源。这项研究的规模之大，就像是在建造一个巨大的实验工厂，专门用来生产各种"口味"的AI模型。
研究团队的核心发现可以用一个简单的比喻来理解：大语言模型在纯文本训练过程中获得的"视觉能力"，实际上是两种不同技能的组合，就像一个万能工具箱里装着两套完全不同的工具。第一套是"感知工具"，负责识别和理解图像中的基本元素，比如物体、颜色、形状等；第二套是"推理工具"，负责分析这些元素之间的关系，进行逻辑思考和问题解决。
更有趣的是，这两套工具的来源竟然大不相同。推理能力主要来自于代码、数学、学术论文等需要严密逻辑的文本内容。当模型学习编程时，它实际上在培养着一种通用的逻辑思维能力，这种能力可以无缝地转移到视觉推理任务中。而感知能力则更多地来自于各种各样的网络文本，特别是那些描述视觉世界的内容。
研究团队还发现了一个重要的"配方比例"。他们发现，要想培养出既能"看"又能"想"的AI模型，需要在训练数据中加入大约60%的推理型文本（如代码和数学内容）和15%的视觉描述文本。这个比例就像烹饪中的黄金配方，太多或太少都会影响最终的效果。
一、视觉先验的双重结构：感知与推理的奇妙分工
当研究团队深入分析这些模型的内在机制时，他们发现了一个令人惊讶的事实：所谓的"视觉能力"其实并不是一个整体，而是由两个相对独立的系统组成的。这种发现就像是拆解一台复杂的机器，发现里面其实装着两个不同用途的引擎。
为了验证这个假设，研究团队设计了一个精巧的实验。他们训练了105个不同的模型，然后分析这些模型在四种不同类型视觉任务上的表现：通用视觉理解、知识密集型任务、文字识别类任务，以及视觉推理任务。通过统计分析，他们发现了一个有趣的模式。
通用视觉理解和文字识别任务之间存在显著的相关性，这暗示着它们依赖于同一种底层能力——我们可以称之为"感知引擎"。这个引擎就像人类的眼睛，负责接收和处理视觉信息的基础工作。相比之下，知识密集型任务和视觉推理任务也表现出相关性，它们依赖的是另一种能力——"推理引擎"，就像人类的大脑，负责分析、思考和解决问题。
更令人惊讶的是，这两个引擎之间的相关性非常微弱，甚至有时呈现负相关。这意味着一个模型在基础视觉识别方面的能力强，并不意味着它在视觉推理方面也一定出色，反之亦然。这种发现颠覆了许多人的直觉认知，原来"看得清"和"想得通"真的是两码事。
为了进一步验证这个发现，研究团队进行了一个巧妙的对照实验。他们尝试用三种不同的视觉编码器（可以理解为三种不同品牌的"眼睛"）来配合经过不同比例推理文本训练的语言模型。结果发现，无论使用哪种"眼睛"，那些经过更多推理文本训练的模型在视觉推理任务上都表现得更好。这证明了推理能力确实是一种可以跨模态迁移的通用技能。
但感知能力的表现就大不相同了。不同的视觉编码器配合同一个语言模型，在基础视觉任务上的表现差异很大。这说明感知能力更依赖于视觉系统本身的特性，而不是语言模型的推理能力。
这个发现的实际意义非常重大。它告诉我们，如果想要提升AI模型的视觉推理能力，重点应该放在用更多高质量的推理文本来训练语言模型；而如果想要改善基础的视觉识别能力，则需要在视觉编码器和视觉指令调优数据上下功夫。
二、推理能力的跨模态魔法：从代码思维到视觉智慧
研究团队的一个重要发现是，通过代码和数学文本训练出的推理能力，竟然可以直接应用到视觉任务中，这种现象就像是学会了骑自行车的人可以很快学会骑摩托车一样神奇。
为了验证这个假设，研究团队设计了一个特殊的实验。他们让模型不仅给出视觉问题的答案，还要解释自己的推理过程。然后，他们用另一个AI系统来评估这些解释的质量，包括逻辑严密性和推理深度两个维度。
结果令人震惊。当模型接受的代码训练比例从0%增加到100%时，其视觉推理解释的逻辑严密性从4.52%提升到9.52%，而推理深度更是从8.31个文本单位激增到53.25个单位，提升了六倍多。这种提升幅度就像是一个原本只会简单算术的人，突然能够解决复杂的数学证明题一样惊人。
研究团队还提供了一个生动的例子来说明这种差异。在一个需要判断图像中哪个边界框更准确地圈出叉子的任务中，没有接受代码训练的模型给出的回答非常简单粗糙，基本上就是直接说答案。而接受了大量代码训练的模型则能够详细解释什么是边界框，如何判断其准确性，并且逐步分析为什么某个答案是正确的。
这种现象的背后机制其实很容易理解。代码本质上是一种高度结构化的逻辑表达方式，它要求编写者必须遵循严格的逻辑规则，每一步都要清晰明确。当AI模型学习代码时，它实际上在学习如何进行系统性思考，如何将复杂问题分解为可管理的小步骤，如何确保每个步骤之间的逻辑连贯性。
更令人惊讶的是，这种推理能力的迁移是如此彻底，以至于模型甚至继承了代码的表达风格。那些经过大量代码训练的模型，在解释视觉问题时往往会生成更长、更详细、更有条理的答案，就像程序员写代码注释一样。
数学训练也产生了类似的效果，虽然程度稍弱一些。这证明了任何需要严密逻辑思维的文本内容都能够培养这种跨模态的推理能力。研究团队的发现与最近其他研究的结果高度一致，这些研究发现推理能力可以在不同语言之间迁移，而且语言强化学习训练也能提升多模态推理能力。
这个发现的深远意义在于，它为我们提供了一个全新的视角来理解智能的本质。推理能力似乎确实是一种独立于具体模态的通用认知技能，无论是处理文字、代码、数学公式还是图像，其底层的逻辑思维过程是相通的。
三、数据配方的黄金比例：60%推理加15%视觉的完美组合
在探索了视觉能力的内在结构之后，研究团队开始寻找培养这种能力的最佳"营养配方"。他们的目标是找到一个既能保持强大语言能力，又能显著提升视觉表现的数据混合比例。
研究团队首先进行了一个大规模的网格搜索实验。他们构建了24种不同的数据配方，推理型文本的比例从50%到85%不等，视觉描述文本的比例从5%到30%变化。每种配方都被用来训练一个3B参数的模型，总训练数据量为30B个标记。这就像是一个巨大的烘焙实验室，每个烤箱里都在制作不同配方的蛋糕。
实验结果显示，最佳的视觉导向配方包含约60%的推理型内容和15%的视觉描述内容。这个比例不是通过理论推导得出的，而是通过大量实验验证的经验发现。有趣的是，这个结果表明，培养强大的视觉能力并不需要大量的视觉描述文本，关键在于建立一个强大的推理基础，然后用少量但精确的视觉知识来"激活"这种能力。
接下来，研究团队将注意力转向了更实用的场景。他们选择了六个主要的数据源：网络爬虫文本、百科全书、学术论文、文学作品、数学内容和代码。然后，他们设计了一个从"语言友好"到"视觉友好"的渐进式实验。
语言友好的基线配方包含50%的网络文本、2.5%的百科内容、2.5%的学术论文、20%的文学作品、5%的数学内容和20%的代码。这个配方在语言任务上表现最佳，困惑度达到13.46，文本准确率为53.0%。
然后，研究团队设计了十个中间配方（mix0到mix10），逐步增加推理型内容的比例，同时减少一般性文本的比例。每个配方都用50B标记进行训练，以确保结果的稳定性。
最终的实验结果清晰地展示了一个权衡关系：随着推理型内容比例的增加，视觉能力逐步提升，而语言能力略有下降。在这个权衡中，mix6配方脱颖而出，成为最平衡的选择。这个配方包含40%的网络文本、8%的百科内容、5%的学术论文、2%的文学作品、10%的数学内容和35%的代码。
mix6配方实现了33.3%的视觉准确率，同时将语言性能的下降控制在最小范围内。更重要的是，这种性能提升是全面的，不仅在视觉推理任务上表现出色，在基础视觉理解任务上也有显著改善。
这个发现的实际价值在于，它为AI开发者提供了一个具体的指导方案。与其盲目地增加训练数据的规模，不如精心设计数据的组成比例，用较少的资源获得更好的效果。
四、感知能力的复杂起源：多样性胜过专一性
与推理能力的清晰来源形成鲜明对比，感知能力的培养要复杂得多。研究团队发现，要想让AI模型具备良好的基础视觉识别能力，关键不在于某种特定类型的文本，而在于文本的多样性和丰富性。
为了深入研究这个问题，研究团队创建了一个新的评估工具——多层次存在基准测试（MLE-Bench）。这个基准测试专门用来评估模型识别不同大小物体的能力。测试内容包括1861张图像，根据目标物体占据图像像素的比例，分为小物体（0-30%）、中等物体（30-60%）和大物体（60-100%）三个类别。
研究团队用这个基准测试评估了16个分别在单一数据源上训练的模型。结果显示，在网络爬虫数据上训练的模型在整体表现上最佳，特别是在识别小到中等大小的物体方面表现突出。但对于占据画面主要部分的大物体，这种优势就没那么明显了。
这个发现揭示了感知能力的一个重要特征：它具有层次性。识别小物体需要模型对细节有敏锐的感知能力，而识别大物体则相对容易。网络爬虫文本之所以在培养这种能力方面效果最好，是因为这类文本包含了对各种视觉概念的丰富描述，从常见的日常物品到罕见的专业术语，从宏观场景到微观细节。
研究团队还进行了一个有趣的对比实验。他们分析了视觉指令调优阶段不同类型数据的作用。他们将指令调优数据分为感知导向和推理导向两类，然后逐步移除这些数据，观察模型性能的变化。
结果发现，移除感知导向的指令数据对基础视觉任务（如文字识别和通用视觉理解）的影响最大，性能下降幅度达到5-10%。而移除推理导向的指令数据主要影响高级视觉推理任务，对基础视觉任务的影响较小。
这个发现进一步证实了感知和推理能力的独立性。基础的视觉识别能力更依赖于大量多样化的视觉描述和后期的视觉指令调优，而高级的视觉推理能力主要来源于语言模型在预训练阶段获得的逻辑思维能力。
更有趣的是，研究团队发现了一个看似矛盾的现象：仅用25%视觉描述文本训练的模型，在某些复杂视觉理解任务上的表现，竟然比用100%视觉文本训练的模型更好。这说明，简单地增加视觉描述文本的比例并不能自动提升深层的视觉理解能力，有时候过多的描述性内容反而可能干扰模型学习更抽象的视觉概念。
五、实践验证：1万亿标记的大规模实验
理论发现需要实践验证。研究团队决定将他们的发现应用到真正的大规模训练中，来检验这些"小规模实验室"得出的结论是否能在"工业生产"环境中站得住脚。
他们训练了两个7B参数的大型模型，每个模型都使用了1万亿个标记的训练数据。第一个模型采用传统的语言友好配方，第二个模型采用他们发现的平衡配方（mix6）。训练过程在128个A100 GPU上进行，持续了约32天，这相当于一个中型AI公司几个月的计算预算。
在语言能力测试中，平衡配方训练的模型表现出了令人意外的优势。它的困惑度为7.49，明显优于语言友好模型的8.72，平均准确率也从64.7%提升到65.5%。这个结果推翻了许多人的预期，原本以为增加推理型内容会损害语言性能，但实际上在足够大的训练规模下，推理能力的提升反而促进了整体语言理解能力。
更重要的是，研究团队观察到了一个有趣的训练动态。在训练的前600B标记阶段，语言友好模型的表现确实更好，但随着训练的深入，平衡配方模型开始显现出优势，并最终超越了对照组。这种现象就像是马拉松比赛中的"后程发力"，暗示着推理型内容需要更长的时间来发挥其潜力，但一旦发挥出来，效果会更加显著。
在视觉任务测试中，平衡配方模型的优势更加明显。它在整体视觉任务上的平均得分为38.64%，比语言友好模型的37.32%高出1.32个百分点。更重要的是，这种提升是全面的，从基础的通用视觉理解到复杂的知识密集型任务，从文字识别到视觉推理，各个方面都有改善。
特别值得注意的是，平衡配方模型在知识密集型视觉任务上的表现提升最为显著，这直接验证了研究团队关于推理能力跨模态迁移的理论。这些任务通常需要模型将视觉信息与背景知识结合，进行多步推理，正是那些在代码和数学文本上训练出的逻辑思维能力发挥作用的场景。
为了进一步验证结果的可靠性，研究团队还进行了完整的多模态训练流程。他们使用完整的Cambrian数据套件，包括250万图像-文本对用于视觉对齐，700万多模态指令用于监督微调。结果表明，预训练阶段获得的视觉先验能够有效地迁移到下游的多模态应用中。
这个大规模实验的成功不仅验证了研究团队的理论发现，更重要的是证明了他们的方法具有实际应用价值。对于那些想要构建多模态AI系统的开发者来说，这提供了一个具体的、经过验证的指导方案。
六、意外发现：盲视觉指令调优的双刃剑效应
在研究过程中，团队还意外发现了一个有趣现象，他们称之为"盲视觉指令调优"。这个发现就像是在烹饪实验中意外调配出了一种新口味，虽然不是主要目标，但却揭示了AI系统中一些令人深思的特性。
盲视觉指令调优的过程是这样的：首先让模型在只有文本指令而没有对应图像的情况下进行学习，然后再进行正常的图像-文本配对训练。这种做法的初衷是让模型先学会如何理解和回应视觉任务的指令格式，再学习如何处理实际的视觉内容。
实验结果显示，这种方法确实能够提升模型的整体视觉性能。经过盲调优的语言友好模型，其视觉准确率从37.32%提升到38.20%；平衡配方模型也从38.64%提升到39.56%。提升幅度虽然不大，但在AI研究中，每一个百分点的改进都是有意义的。
然而，这种提升背后隐藏着一个令人担忧的机制。研究团队发现，模型之所以能在"盲"的状态下回答视觉问题，主要是通过利用问题本身的线索和预训练过程中积累的知识来进行"合理推测"。这种能力在某些情况下确实有用，特别是在知识密集型任务中，模型可以基于问题描述和背景知识给出正确答案。
但问题在于，这种"盲答"能力也意味着模型可能在实际应用中产生幻觉。即使没有看到真实图像，模型也会自信地给出答案，这在实际应用中可能导致严重的误导。研究团队测试了多个先进的AI系统，包括GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Claude Opus 4.1等，发现这种幻觉现象普遍存在。
为了展示这个问题的严重性，研究团队进行了一个简单的实验。他们从自己的测试基准中随机选择了两个问题，但故意不提供对应的图像，然后询问各种AI模型。结果发现，大多数模型都会"编造"一个答案，仿佛它们真的"看到"了不存在的图像。
这个发现引发了对当前AI评估方法的深刻反思。许多看似优秀的多模态AI系统，其性能可能部分来自于这种"智能猜测"而非真正的视觉理解。这提醒我们，在评估AI系统的视觉能力时，需要更加谨慎和全面的测试方法。
尽管存在这些问题，盲视觉指令调优仍然为AI训练提供了一些有价值的启示。它表明，将复杂的学习任务分解为多个阶段，先学习任务格式和指令理解，再学习具体的内容处理，可能是一种有效的训练策略。关键是要在利用这种方法的优势的同时，采取措施防止其潜在的负面影响。
七、理论框架：柏拉图表征假说的实证支持
研究团队的发现为一个重要的理论框架——柏拉图表征假说——提供了强有力的实证支持。这个假说认为，当AI模型在不同类型的数据和任务上达到足够的规模时，它们的内在表征会趋向于一个共同的、底层的现实统计模型。
简单来说，这个假说认为文本和图像只是现实世界的不同"投影"或"影子"，就像柏拉图洞穴寓言中墙上的影子一样。一个足够强大的模型可以从任何单一的"投影"中学习到现实世界的底层结构。这解释了为什么仅用文本训练的模型能够获得视觉能力——它们实际上学习到了文本和图像共同指向的那个更深层的现实模型。
研究团队通过计算语言模型和视觉模型之间的表征相似性来验证这个假说。他们使用了来自维基百科的图像-文本对，分别提取语言模型和三个强大视觉模型（ViT-Large、DINOv2-Giant、CLIP-Huge）的特征表示，然后计算它们之间的相互最近邻重叠度。
结果显示，那些接受了更多结构化推理文本训练的语言模型，与视觉模型的表征相似性确实更高。这种相似性的提升在推理文本比例达到75%时达到峰值，然后在100%时略有下降。这种非单调的关系很有趣：纯粹的推理文本训练可能让模型学会了抽象结构，但缺乏足够的语义词汇来有效地映射到多样化的视觉概念。
更重要的是，这种表征对齐不仅仅是统计上的巧合，它还具有功能性意义。那些在表征空间中更接近视觉模型的语言模型，在实际的视觉任务中也表现得更好。这种一致性强有力地支持了柏拉图表征假说的核心观点。
这个发现的哲学意义很深远。它暗示着智能可能确实存在某种普遍的计算原理，这种原理不依赖于特定的输入模态，而是反映了现实世界本身的结构特征。无论是通过视觉、听觉还是语言，智能系统最终都在尝试构建对同一个客观世界的理解。
从实用角度来看，这个理论框架为跨模态AI系统的设计提供了指导原则。与其将不同模态视为完全独立的信息源，不如将它们看作是同一底层现实的不同表现形式。这种观点可能引导我们开发出更高效、更通用的多模态AI架构。
八、未来展望：从偶然发现到刻意培养
这项研究最重要的贡献在于，它将多模态AI能力的获得从"偶然发现"转变为"刻意培养"。过去，研究者们往往惊喜地发现某些模型"意外地"具备了跨模态能力，但对其原因知之甚少。现在，我们有了一套系统的理论框架和实践指导，可以有目的地培养这些能力。
研究团队的发现对AI开发实践产生了直接影响。他们提供了具体的数据配方比例，揭示了不同类型训练数据的作用机制，并且证明了这些发现在大规模训练中的有效性。这意味着AI开发者现在可以更有针对性地设计训练方案，用更少的资源获得更好的多模态性能。
然而，这项研究也暴露了当前多模态AI评估中的一些问题。盲视觉指令调优现象提醒我们，模型的表现可能并不完全来自真正的跨模态理解，而部分来自巧妙的"推测"和"猜测"。这要求我们开发更加严谨的评估方法，确保测量的是真正的多模态智能而非聪明的捷径。
从更广阔的视角来看，这项研究为人工通用智能（AGI）的发展提供了重要洞察。如果推理能力确实是一种可以跨模态迁移的通用认知技能，那么培养强大的抽象推理能力可能是构建AGI的关键路径之一。这种观点可能会影响未来AI研究的方向，让更多注意力转向培养通用认知能力而非特定任务的优化。
研究团队也坦诚地指出了他们工作的局限性。他们的研究主要集中在适配器式的多模态架构上，对于其他类型的架构（如端到端联合训练或离散视觉标记化方法）的适用性还需要进一步验证。此外，他们的研究主要关注静态图像理解，对于视频等动态视觉内容的处理机制还有待探索。
安全性和公平性也是需要进一步关注的方面。如果语言训练数据中包含偏见和有害内容，这些问题可能会通过视觉先验传播到多模态系统中。如何在培养强大跨模态能力的同时确保系统的安全性和公平性，是一个需要持续关注的重要问题。
尽管存在这些挑战，这项研究为多模态AI的发展开辟了新的道路。它不仅解答了一个重要的科学问题，更为实际应用提供了具体的指导。随着更多研究者基于这些发现进行深入探索，我们可以期待多模态AI技术在不久的将来取得更大的突破。
Q&A
Q1：大语言模型的视觉先验是如何形成的？
A：视觉先验是由两个独立的组件构成的：推理先验主要来自代码、数学、学术论文等需要严密逻辑的文本，能够培养跨模态的推理能力；感知先验则来自多样化的网络文本，特别是包含视觉描述的内容。两者分工不同但共同构成了模型的视觉能力基础。
Q2：为什么代码训练能提升AI模型的视觉推理能力？
A：代码本质上是高度结构化的逻辑表达方式，要求严格的逻辑规则和清晰的步骤分解。当AI模型学习代码时，实际上在培养系统性思考能力，这种通用的逻辑思维能力可以无缝迁移到视觉推理任务中，让模型能够条理清晰地分析和解决视觉问题。
Q3：什么是最佳的数据配方比例来培养视觉能力？
A：研究发现最佳配方包含约60%的推理型文本（代码、数学、学术内容）和15%的视觉描述文本。这个比例在Meta团队的大规模验证中被证明既能保持强大的语言能力，又能显著提升视觉表现，是目前已知的最优数据混合策略。
