시각 잠재력 추론(Visual latent reasoning)은 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)이 외부 도구나 이미지 생성기 없이 연속 토큰으로 중간 시각적 증거를 생성할 수 있게 합니다. 하지만 기존 방법들은 보통 출력-입력(output-as-input) 잠재 패러다임을 따르며 불안정한 이득을 가져옵니다. 우리는 이러한 불안정성에 기여할 수 있는 특징 공간 불일치(feature-space mismatch)의 증거를 발견했습니다: 지배적인 시각-잠재 모델들은 pre-norm MLLM을 기반으로 하며, 디코더 은닉 상태(decoder hidden states)를 예측된 잠재 입력으로 재사용합니다. 비록 이러한 상태들이 모델이 소비하도록 훈련된 입력 임베딩과는 상당히 다른 노름 영역(norm regime)을 차지하고 있음에도 불구하고 그러합니다~ extcitep{xie2025mhc,li2026siamesenorm,team2026attention}. 이 불일치는 직접적인 잠재 피드백을 신뢰하기 어렵게 만들 수 있습니다. 이러한 진단에 동기를 부여받아, 우리는 시각 잠재 모델링을 위한 GAP (Granular Alignment Paradigm)를 제안합니다. GAP는 세 가지 수준에서 시각 잠재 추론을 정렬합니다: 첫째, 특징 수준 정렬(feature-level alignment)은 가벼운 PCA-정렬된 잠재 헤드(PCA-aligned latent head)를 통해 디코더 출력을 입력과 호환되는 시각적 잠재로 매핑합니다. 둘째, 컨텍스트 수준 정렬(context-level alignment)은 검사 가능한 보조 시각 감독(auxiliary visual supervision)을 사용하여 잠재 목표를 접지시킵니다. 셋째, 용량 안내 정렬(capacity-guided alignment)은 기본 MLLM이 어려움을 겪는 예제에 선택적으로 잠재 감독을 할당합니다. Qwen2.5-VL 7B에서, 결과 모델은 우리의 지도 학습 변형 중 가장 높은 평균 통합 지각 및 추론 성능을 달성했습니다. 추론 시간 개입 탐색(Inference-time intervention probing)은 생성된 잠재가 단순히 토큰 슬롯을 추가하는 것을 넘어 작업 관련 시각 신호를 제공한다는 것을 더욱 시사합니다.