Ovis2.5技术解密：原生分辨率与“反思模式”如何铸就新一代MLLM王者

1. 引言：MLLM感知从“切片”到“全局视野”

想象一下，让你通过一个只能看到邮票大小区域的吸管去理解一幅宏伟的世界地图。这就是传统MLLM在处理高分辨率复杂图像时所面临的窘境。它们依赖的固定分辨率视觉编码器（ViT），必须将大图切割成多个小块（tiles），逐块处理后再试图拼接理解。这个过程存在两个致命问题：

1. 全局结构丢失：图表的整体布局、流程图的箭头走向、文档的段落关系等宏观信息在切片中被完全破坏。
2. 细节信息降级：为了适应固定输入尺寸，原始图像被强制缩放，导致精细的文本和细节变得模糊不清。

Ovis2.5正是为了彻底解决这一感知瓶颈而生。它引入了原生分辨率视觉变换器（Native-Resolution Vision Transformer, NaViT），让模型能够直接处理任意分辨率和宽高比的图像，实现了真正的“所见即所得”。

同时，Ovis2.5认识到，强大的感知能力必须与强大的推理能力相匹配。它通过引入一种可选的**“反思模式（Thinking Mode）”，训练模型超越线性的思维链（Chain-of-Thought, CoT），学会自我检查和修正（self-checking and revision）**，从而在复杂问题上实现更深层次、更鲁棒的推理。

2. Ovis架构回顾与Ovis2.5的核心升级