Mind with Eyes: from Language Reasoning to Multimodal Reasoning
作者: Zhiyu Lin, Yifei Gao, Xian Zhao, Yunfan Yang, Jitao Sang
分类: cs.CL
发布日期: 2025-03-23
💡 一句话要点
综述多模态推理方法，从语言中心到协同推理，为类人认知能力提供借鉴。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态推理 视觉语言推理 协同推理 全模态推理 多模态智能体
📋 核心要点
- 现有语言模型推理能力有限，无法充分模拟人类的综合认知，多模态推理是关键。
- 论文将多模态推理分为语言中心和协同推理两类，强调模态间动态交互的重要性。
- 综述分析了技术演进、挑战、基准测试和评估指标，并展望了全模态推理和多模态智能体。
📝 摘要（中文）
语言模型近年来在推理领域取得了显著进展，但要充分释放其潜力，实现更全面、类人的认知能力，需要依赖多模态推理。本综述系统地概述了最新的多模态推理方法，并将其分为两个层次：以语言为中心的多模态推理和协同多模态推理。前者包括单次视觉感知和主动视觉感知，其中视觉主要在语言推理中起辅助作用。后者涉及推理过程中的动作生成和状态更新，从而实现模态之间更动态的交互。此外，我们分析了这些方法的技术演变，讨论了它们固有的挑战，并介绍了用于评估多模态推理性能的关键基准任务和评估指标。最后，我们从以下两个角度提供了对未来研究方向的见解：（i）从视觉-语言推理到全模态推理；（ii）从多模态推理到多模态智能体。本综述旨在提供一个结构化的概述，以激发多模态推理研究的进一步发展。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在多模态推理方面存在局限性，尤其是在模拟人类认知的全面性和动态交互方面。单纯依赖语言模型的推理能力不足以处理复杂的现实世界场景，需要更有效地融合视觉等其他模态的信息。现有方法要么以语言为中心，视觉仅作为辅助，要么缺乏模态间的动态交互，无法进行动作生成和状态更新。
核心思路：论文的核心思路是将多模态推理划分为两个层次：语言中心的多模态推理和协同多模态推理。语言中心的多模态推理侧重于视觉信息对语言推理的辅助作用，而协同多模态推理则强调模态之间的动态交互，包括动作生成和状态更新。通过这种分类，可以更清晰地理解不同方法的侧重点和优势。
技术框架：论文采用综述的形式，对现有方法进行分类和分析。整体框架包括：首先介绍多模态推理的背景和意义；然后，详细阐述语言中心的多模态推理和协同多模态推理；接着，分析这些方法的技术演变和挑战；最后，介绍关键的基准任务和评估指标，并展望未来的研究方向。
关键创新：论文的关键创新在于对多模态推理方法进行了系统性的分类，并提出了从视觉-语言推理到全模态推理，以及从多模态推理到多模态智能体的未来研究方向。这种分类和展望有助于研究人员更清晰地理解多模态推理领域的发展趋势和潜在机遇。
关键设计：论文主要关注对现有方法的分析和总结，没有提出新的模型或算法。关键设计体现在对不同方法的分类标准和对未来研究方向的展望上。例如，将多模态推理分为语言中心和协同推理，强调模态间的动态交互，以及提出全模态推理和多模态智能体的概念。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述系统地梳理了多模态推理领域的研究进展，并对现有方法进行了分类和分析。通过对基准任务和评估指标的介绍，为研究人员提供了评估多模态推理性能的参考标准。此外，对未来研究方向的展望，为该领域的研究提供了新的思路和方向。
🎯 应用场景
该研究对机器人、自动驾驶、智能助手等领域具有重要应用价值。通过提升多模态推理能力，可以使机器更好地理解和响应复杂环境，从而实现更智能、更自然的交互。未来的多模态智能体有望在医疗、教育、娱乐等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Language models have recently advanced into the realm of reasoning, yet it is through multimodal reasoning that we can fully unlock the potential to achieve more comprehensive, human-like cognitive capabilities. This survey provides a systematic overview of the recent multimodal reasoning approaches, categorizing them into two levels: language-centric multimodal reasoning and collaborative multimodal reasoning. The former encompasses one-pass visual perception and active visual perception, where vision primarily serves a supporting role in language reasoning. The latter involves action generation and state update within reasoning process, enabling a more dynamic interaction between modalities. Furthermore, we analyze the technical evolution of these methods, discuss their inherent challenges, and introduce key benchmark tasks and evaluation metrics for assessing multimodal reasoning performance. Finally, we provide insights into future research directions from the following two perspectives: (i) from visual-language reasoning to omnimodal reasoning and (ii) from multimodal reasoning to multimodal agents. This survey aims to provide a structured overview that will inspire further advancements in multimodal reasoning research.