Why Reasoning Matters? A Survey of Advancements in Multimodal Reasoning (v1)
作者: Jing Bi, Susan Liang, Xiaofei Zhou, Pinxin Liu, Junjia Guo, Yunlong Tang, Luchuan Song, Chao Huang, Ali Vosoughi, Guangyu Sun, Jinxi He, Jiarui Wu, Shu Yang, Daoan Zhang, Chen Chen, Lianggong Bruce Wen, Zhang Liu, Jiebo Luo, Chenliang Xu
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-04-04 (更新: 2025-11-25)
💡 一句话要点
综述多模态推理进展：应对视觉-文本融合挑战，探索后训练优化与推理方法。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态推理 大型语言模型 视觉-文本融合 后训练优化 测试时推理 跨模态信息处理 推理技术综述
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在多模态推理中面临挑战，尤其是在处理跨模态冲突信息时，缺乏有效的整合和解释策略。
- 该综述旨在梳理文本和多模态大型语言模型中的推理技术，分析核心挑战与机遇，并提供后训练优化和测试时推理的实用方法。
- 通过比较分析，该综述为多模态推理的理论框架和实际应用搭建桥梁，并为未来研究方向提供指导。
📝 摘要（中文）
推理是人类智能的核心，能够支持跨领域的问题解决。大型语言模型（LLMs）的最新进展显著提升了其在算术、常识和符号领域的推理能力。然而，将这些能力有效扩展到多模态环境——模型必须整合视觉和文本输入——仍然是一个重大挑战。多模态推理引入了复杂性，例如处理跨模态的冲突信息，这需要模型采用高级的解释策略。解决这些挑战不仅需要复杂的算法，还需要强大的方法来评估推理的准确性和连贯性。本文对文本和多模态LLM中的推理技术进行了简明而深刻的概述。通过全面且最新的比较，我们清晰地阐述了核心推理挑战和机遇，重点介绍了用于后训练优化和测试时推理的实用方法。我们的工作提供了有价值的见解和指导，弥合了理论框架和实际实现之间的差距，并为未来的研究设定了明确的方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态大型语言模型在推理能力上的不足，特别是如何有效地整合和处理视觉和文本信息，以应对跨模态冲突信息带来的挑战。现有方法在处理多模态信息时，缺乏高级的解释策略和有效的评估方法，导致推理准确性和连贯性不足。
核心思路：该综述的核心思路是对现有文本和多模态大型语言模型中的推理技术进行系统性的梳理和比较，从而明确核心挑战和机遇。通过分析后训练优化和测试时推理的实用方法，为提升多模态推理能力提供指导。
技术框架：该综述首先概述了推理在文本和多模态LLM中的应用，然后深入探讨了推理技术，并对现有方法进行了比较分析。重点关注后训练优化和测试时推理方法，并讨论了评估推理准确性和连贯性的方法。整体框架旨在弥合理论框架和实际应用之间的差距。
关键创新：该综述的关键创新在于其全面性和时效性，它不仅涵盖了最新的研究进展，还清晰地阐述了多模态推理中的核心挑战和机遇。此外，该综述还提供了实用的后训练优化和测试时推理方法，为未来的研究方向提供了明确的指导。
关键设计：该综述没有提出新的模型或算法，而是侧重于对现有方法的梳理和分析。关键设计在于其结构化的组织方式，通过问题定义、核心思路、技术框架、关键创新等多个方面，对多模态推理技术进行了深入的剖析。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述通过对现有方法的比较分析，清晰地阐述了多模态推理中的核心挑战和机遇，并重点介绍了用于后训练优化和测试时推理的实用方法。虽然没有提供具体的性能数据，但为研究人员提供了有价值的见解和指导，并为未来的研究方向设定了明确的方向。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能问答系统、图像理解、视频分析、机器人导航等领域。通过提升多模态推理能力，可以使机器更好地理解和处理复杂场景，从而提高自动化水平和智能化程度。未来，该研究有望推动人工智能在医疗、教育、交通等领域的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Reasoning is central to human intelligence, enabling structured problem-solving across diverse tasks. Recent advances in large language models (LLMs) have greatly enhanced their reasoning abilities in arithmetic, commonsense, and symbolic domains. However, effectively extending these capabilities into multimodal contexts-where models must integrate both visual and textual inputs-continues to be a significant challenge. Multimodal reasoning introduces complexities, such as handling conflicting information across modalities, which require models to adopt advanced interpretative strategies. Addressing these challenges involves not only sophisticated algorithms but also robust methodologies for evaluating reasoning accuracy and coherence. This paper offers a concise yet insightful overview of reasoning techniques in both textual and multimodal LLMs. Through a thorough and up-to-date comparison, we clearly formulate core reasoning challenges and opportunities, highlighting practical methods for post-training optimization and test-time inference. Our work provides valuable insights and guidance, bridging theoretical frameworks and practical implementations, and sets clear directions for future research.