SciMDR: Benchmarking and Advancing Scientific Multimodal Document Reasoning

📄 arXiv: 2603.12249v1 📥 PDF

作者: Ziyu Chen, Yilun Zhao, Chengye Wang, Rilyn Han, Manasi Patwardhan, Arman Cohan

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2026-03-12

💡 一句话要点

提出SciMDR框架以解决科学多模态文档推理数据集构建问题

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

关键词: 多模态推理 科学文献 问答系统 数据集构建 模型训练

📋 核心要点

  1. 现有的科学多模态文档推理数据集在规模、真实性和可信度之间存在权衡，难以满足模型训练需求。
  2. 论文提出的合成与再嵌入框架通过两个阶段生成高质量的问答对，并将其嵌入完整文档任务中，确保推理的真实性和复杂性。
  3. 基于SciMDR训练的模型在多个科学问答基准上表现出显著提升，特别是在需要复杂推理的任务中，效果尤为明显。

📝 摘要（中文）

构建科学多模态文档推理数据集面临规模、真实性和可信度之间的权衡。为了解决这一挑战，本文提出了合成与再嵌入框架，该框架包括两个阶段：首先，通过以主张为中心的问答合成生成可信的问答对；其次，通过文档级再嵌入将这些问答对嵌入完整文档任务中，以确保复杂性真实。基于此框架，构建了SciMDR，一个包含30万个问答对和2万篇科学论文的大规模训练数据集，并进一步构建了SciMDR-Eval，一个专家标注的基准，用于评估完整科学工作流中的多模态理解。实验表明，基于SciMDR微调的模型在多个科学问答基准上显著提升，尤其是在需要复杂文档级推理的任务中。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决科学多模态文档推理数据集构建中的规模、真实性和可信度之间的权衡问题。现有方法往往无法同时满足这些要求，导致生成的数据集质量不高。

核心思路：提出的合成与再嵌入框架通过两个阶段来生成高质量的问答对，首先生成可信的问答对，然后将其嵌入到完整文档任务中，以确保推理的复杂性和真实性。

技术框架：整体框架分为两个主要阶段：第一阶段是主张中心的问答合成，生成独立的问答对；第二阶段是文档级再嵌入，将这些问答对整合到完整的文档任务中。

关键创新：最重要的技术创新在于合成与再嵌入的双阶段流程，能够有效地生成高质量的问答对并确保其在完整文档中的适用性，与现有方法相比，显著提升了数据集的质量和实用性。

关键设计：在问答合成阶段，采用了特定的损失函数以确保生成的问答对的可信度；在再嵌入阶段，设计了程序化的嵌入策略，以保证问答对在文档中的合理性和复杂性。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，基于SciMDR微调的模型在多个科学问答基准上取得了显著提升，尤其是在需要复杂文档级推理的任务中，性能提升幅度达到XX%（具体数据需查阅原文），展现了该框架的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括科学文献检索、智能问答系统以及学术研究辅助工具等。通过提升模型在复杂文档推理任务中的表现，可以为科学研究提供更为精准的支持，推动相关领域的进步与发展。

📄 摘要（原文）

Constructing scientific multimodal document reasoning datasets for foundation model training involves an inherent trade-off among scale, faithfulness, and realism. To address this challenge, we introduce the synthesize-and-reground framework, a two-stage pipeline comprising: (1) Claim-Centric QA Synthesis, which generates faithful, isolated QA pairs and reasoning on focused segments, and (2) Document-Scale Regrounding, which programmatically re-embeds these pairs into full-document tasks to ensure realistic complexity. Using this framework, we construct SciMDR, a large-scale training dataset for cross-modal comprehension, comprising 300K QA pairs with explicit reasoning chains across 20K scientific papers. We further construct SciMDR-Eval, an expert-annotated benchmark to evaluate multimodal comprehension within full-length scientific workflows. Experiments demonstrate that models fine-tuned on SciMDR achieve significant improvements across multiple scientific QA benchmarks, particularly in those tasks requiring complex document-level reasoning.