Benchmarking Multimodal Mathematical Reasoning with Explicit Visual Dependency

📄 arXiv: 2504.18589v4 📥 PDF

作者: Zhikai Wang, Jiashuo Sun, Wenqi Zhang, Zhiqiang Hu, Xin Li, Fan Wang, Deli Zhao

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-24 (更新: 2025-05-13)

备注: Home page: https://alibaba-damo-academy.github.io/VCBench/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出VCBENCH基准，评估LVLM在显式视觉依赖的多模态数学推理能力

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

关键词: 多模态学习 视觉语言模型 数学推理 基准测试 视觉依赖

📋 核心要点

  1. 现有LVLM基准侧重于知识密集型任务，忽略了模型在基础数学和视觉概念上的推理能力。
  2. 提出VCBENCH基准，包含1720个小学数学题，平均每个问题包含3.9张图片，考察多模态推理能力。
  3. 实验表明，即使是最先进的LVLM在VCBENCH上的准确率也未超过50%，表明视觉-数学整合仍面临挑战。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型(LVLMs)在整合视觉和语言信息方面取得了显著进展，在诸如物体识别、图像描述和视觉问答等任务中接近人类水平。然而，当前的基准测试通常侧重于知识密集型评估，评估领域特定知识，而忽略了对基本数学元素和视觉概念进行推理的核心能力。我们发现，在评估依赖于显式视觉依赖的小学水平数学问题方面存在差距，这些问题要求模型辨别、整合和推理多个图像，同时结合常识知识，这对于推进更广泛的AGI能力至关重要。为了弥补这一差距，我们引入了VCBENCH，这是一个用于多模态数学推理的综合基准，具有显式的视觉依赖性。VCBENCH包含1720个问题，涵盖六个认知领域，包含6697张图像（平均每个问题3.9张），以确保多图像推理。我们在VCBENCH上评估了26个最先进的LVLM，揭示了显著的性能差异，即使是最好的模型也无法超过50%的准确率。我们的研究结果突出了视觉-数学整合方面持续存在的挑战，并为未来的LVLM发展提出了方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有大型视觉语言模型（LVLM）在处理需要显式视觉依赖的多模态数学推理问题时的不足。现有基准测试主要关注知识密集型任务，忽略了对模型基础数学和视觉概念推理能力的评估，尤其是在小学水平的数学问题中，模型需要从多张图像中提取信息并进行整合推理，这对于通用人工智能（AGI）的发展至关重要。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门用于评估LVLM在显式视觉依赖的多模态数学推理能力的基准数据集VCBENCH。通过设计包含多个图像的数学问题，迫使模型不仅要理解题目文本，还要从图像中提取关键信息，并进行整合和推理，从而更全面地评估模型的视觉-数学整合能力。

技术框架：VCBENCH基准包含1720个问题，涵盖六个认知领域。每个问题平均包含3.9张图像，以确保模型需要进行多图像推理。论文使用该基准评估了26个最先进的LVLM。整个流程包括：问题收集与标注、模型推理、结果评估。

关键创新：VCBENCH的关键创新在于其对显式视觉依赖的强调。与以往的基准测试不同，VCBENCH中的问题需要模型从多个图像中提取信息，并将这些信息与题目文本进行整合，才能正确解答。这种设计更贴近现实世界的场景，也更能有效地评估模型的视觉-数学整合能力。

关键设计：VCBENCH包含六个认知领域的问题，确保了基准的全面性。每个问题包含的图像数量经过精心设计，以保证模型需要进行多图像推理，但又不会过于复杂，导致模型难以理解。论文没有详细说明损失函数和网络结构，因为重点在于基准的构建和评估，而非提出新的模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在VCBENCH基准测试中，即使是最先进的LVLM的准确率也未超过50%，这表明当前模型在视觉-数学整合方面仍面临巨大挑战。这一结果突出了VCBENCH的价值，它可以作为未来LVLM研究的重要评估工具，并为模型改进提供方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于教育领域，例如开发智能辅导系统，帮助学生理解和解决数学问题。此外，该基准可以促进LVLM在机器人、自动驾驶等领域的应用，提升模型在复杂视觉环境下的推理能力。未来，该研究可以推动通用人工智能的发展，使机器能够更好地理解和解决现实世界中的问题。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Vision-Language Models (LVLMs) have significantly enhanced their ability to integrate visual and linguistic information, achieving near-human proficiency in tasks like object recognition, captioning, and visual question answering. However, current benchmarks typically focus on knowledge-centric evaluations that assess domain-specific expertise, often neglecting the core ability to reason about fundamental mathematical elements and visual concepts. We identify a gap in evaluating elementary-level math problems, which rely on explicit visual dependencies-requiring models to discern, integrate, and reason across multiple images while incorporating commonsense knowledge, all of which are crucial for advancing toward broader AGI capabilities. To address this gap, we introduce VCBENCH, a comprehensive benchmark for multimodal mathematical reasoning with explicit visual dependencies. VCBENCH includes 1,720 problems across six cognitive domains, featuring 6,697 images (averaging 3.9 per question) to ensure multi-image reasoning. We evaluate 26 state-of-the-art LVLMs on VCBENCH, revealing substantial performance disparities, with even the top models unable to exceed 50% accuracy. Our findings highlight the ongoing challenges in visual-mathematical integration and suggest avenues for future LVLM advancements. The project can be found at https://alibaba-damo-academy.github.io/VCBench/.