MMCR: Benchmarking Cross-Source Reasoning in Scientific Papers

📄 arXiv: 2503.16856v2 📥 PDF

作者: Yang Tian, Zheng Lu, Mingqi Gao, Zheng Liu, Bo Zhao

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-21 (更新: 2025-06-27)

💡 一句话要点

提出MMCR基准，评估视觉语言模型在科学论文中跨源推理能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 跨源推理 视觉语言模型 科学论文理解 基准数据集 多模态学习 思维链 表格理解

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在单源信息推理方面表现出色，但在跨多个异构信息源进行推理方面存在明显不足。
  2. 论文构建了MMCR基准数据集，专注于评估模型在理解科学论文时，整合文本、表格、图像等多种信息源进行推理的能力。
  3. 实验结果表明，现有VLMs在MMCR基准上表现不佳，即使是GPT-4o也仅达到48.55%的准确率，表明跨源推理仍是巨大挑战。

📝 摘要（中文）

本文提出了MMCR，一个高难度的基准数据集，旨在评估视觉语言模型（VLMs）在科学论文中进行跨源信息推理的能力。该基准包含276个高质量问题，由人工标注，涵盖7个学科和10种任务类型。对18个VLMs的实验表明，跨源推理对现有模型构成了重大挑战。性能最佳的模型GPT-4o的总体准确率仅为48.55%，多表格理解任务的准确率仅为20%，而第二好的模型Qwen2.5-VL-72B的总体准确率为39.86%。此外，研究还探讨了思维链（CoT）技术对跨源推理的影响，发现它对小型模型有不利影响，而对大型模型则显著提高了性能。这些结果突显了开发能够有效利用跨源信息进行推理的VLMs的迫切需求。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉语言模型（VLMs）在处理单张图像或单页文本的推理任务上取得了显著进展，但在理解科学论文时，需要整合来自不同来源（如文本、表格、图像）的信息进行推理，这对于现有模型来说是一个巨大的挑战。现有方法缺乏有效评估模型跨源推理能力的基准数据集。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量、高难度的基准数据集MMCR，专门用于评估VLMs在科学论文中进行跨源信息推理的能力。通过在该基准上测试现有模型，可以更清晰地了解它们的优势和不足，并推动相关研究的发展。

技术框架：MMCR基准数据集包含276个问题，这些问题需要模型整合来自科学论文中不同部分的信息才能回答。数据集涵盖7个学科和10种任务类型，问题由人工精心标注，保证了质量和难度。研究人员使用该数据集评估了18个VLMs的性能，并分析了思维链（CoT）技术对模型性能的影响。

关键创新：MMCR基准数据集是该论文最重要的创新点。它专注于评估VLMs在科学论文中进行跨源推理的能力，这与以往的基准数据集有所不同。该数据集的构建考虑了科学论文的复杂性和多样性，问题设计具有挑战性，能够有效区分不同模型的推理能力。

关键设计：MMCR数据集的问题设计需要人工理解科学论文的内容，并设计需要整合多个信息源才能回答的问题。数据集涵盖了多种任务类型，例如表格理解、图表理解、文本推理等。研究人员还探讨了思维链（CoT）技术对模型性能的影响，发现CoT对大型模型有积极作用，但对小型模型可能产生负面影响。数据集的标注质量通过人工审核保证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有VLMs在MMCR基准上表现不佳。即使是性能最佳的GPT-4o，其总体准确率也仅为48.55%，在多表格理解任务中仅为20%。Qwen2.5-VL-72B的总体准确率为39.86%。研究还发现，思维链（CoT）技术对大型模型有显著提升，但对小型模型有负面影响。这些结果表明，跨源推理对现有模型仍然是一个巨大的挑战。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升机器对科学文献的理解能力，辅助科研人员进行文献综述、知识发现等工作。未来，更强大的跨源推理模型可用于智能问答系统、自动摘要生成、以及辅助科学研究决策等领域，加速科学知识的传播和应用。

📄 摘要（原文）

Fully comprehending scientific papers by machines reflects a high level of Artificial General Intelligence, requiring the ability to reason across fragmented and heterogeneous sources of information, presenting a complex and practically significant challenge. While Vision-Language Models (VLMs) have made remarkable strides in various tasks, particularly those involving reasoning with evidence source from single image or text page, their ability to use cross-source information for reasoning remains an open problem. This work presents MMCR, a high-difficulty benchmark designed to evaluate VLMs' capacity for reasoning with cross-source information from scientific papers. The benchmark comprises 276 high-quality questions, meticulously annotated by humans across 7 subjects and 10 task types. Experiments with 18 VLMs demonstrate that cross-source reasoning presents a substantial challenge for existing models. Notably, even the top-performing model, GPT-4o, achieved only 48.55% overall accuracy, with only 20% accuracy in multi-table comprehension tasks, while the second-best model, Qwen2.5-VL-72B, reached 39.86% overall accuracy. Furthermore, we investigated the impact of the Chain-of-Thought (CoT) technique on cross-source reasoning and observed a detrimental effect on small models, whereas larger models demonstrated substantially enhanced performance. These results highlight the pressing need to develop VLMs capable of effectively utilizing cross-source information for reasoning.