MuSLR: Multimodal Symbolic Logical Reasoning

📄 arXiv: 2509.25851v1 📥 PDF

作者: Jundong Xu, Hao Fei, Yuhui Zhang, Liangming Pan, Qijun Huang, Qian Liu, Preslav Nakov, Min-Yen Kan, William Yang Wang, Mong-Li Lee, Wynne Hsu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-30

备注: Accepted by NeurIPS 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出MuSLR基准测试多模态符号逻辑推理能力，并提出LogiCAM框架提升推理性能。

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

关键词: 多模态学习 符号逻辑推理 视觉语言模型 基准测试 形式逻辑

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在多模态符号逻辑推理方面存在不足，难以满足高风险应用的需求。
  2. 提出LogiCAM框架，通过模块化地应用形式逻辑规则来增强视觉语言模型的多模态推理能力。
  3. 实验表明，LogiCAM框架显著提升了GPT-4.1在MuSLR基准上的性能，尤其是在复杂逻辑推理中。

📝 摘要（中文）

多模态符号逻辑推理旨在通过形式逻辑从多模态输入中推导出新的事实，这在自动驾驶和医疗诊断等高风险应用中至关重要，因为其严谨、确定性的推理有助于避免严重后果。为了评估当前最先进的视觉语言模型(VLM)的这种能力，我们引入了第一个基准MuSLR，用于基于形式逻辑规则的多模态符号逻辑推理。MuSLR包含7个领域的1,093个实例，包括35个原子符号逻辑和976个逻辑组合，推理深度从2到9不等。我们评估了7个最先进的VLM在MuSLR上的表现，发现它们都在多模态符号推理方面表现不佳，最好的模型GPT-4.1仅达到46.8%的准确率。因此，我们提出了LogiCAM，一个将形式逻辑规则应用于多模态输入，从而提升GPT-4.1的Chain-of-Thought性能14.13%的模块化框架，并且在诸如一阶逻辑等复杂逻辑上实现了更大的收益。我们还进行了全面的错误分析，表明大约70%的失败源于模态之间的逻辑不对齐，为指导未来的改进提供了关键见解。所有数据和代码均可在https://llm-symbol.github.io/MuSLR公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉语言模型（VLM）在多模态符号逻辑推理方面的不足。现有VLM难以有效地将视觉信息与符号逻辑规则相结合，导致推理准确率低，无法满足自动驾驶、医疗诊断等高风险场景的需求。现有方法缺乏对多模态信息之间逻辑关系的有效建模，容易出现逻辑误判。

核心思路：论文的核心思路是提出一个模块化的框架LogiCAM，该框架显式地将形式逻辑规则应用于多模态输入，从而增强VLM的推理能力。LogiCAM通过将推理过程分解为多个逻辑步骤，并利用形式逻辑规则进行约束，从而提高推理的准确性和可靠性。这种显式建模逻辑关系的方法有助于减少模态之间的逻辑不对齐问题。

技术框架：LogiCAM框架主要包含以下模块：1) 多模态输入编码模块：用于将视觉和文本信息编码为向量表示。2) 逻辑规则解析模块：用于解析形式逻辑规则，并将其转化为可执行的计算图。3) 推理执行模块：根据计算图，逐步执行逻辑推理，并生成新的事实。4) 结果验证模块：用于验证推理结果的正确性，并进行错误纠正。整个流程首先对多模态输入进行编码，然后解析逻辑规则，执行推理，最后验证结果。

关键创新：LogiCAM的关键创新在于其模块化的设计和对形式逻辑规则的显式应用。与现有方法相比，LogiCAM能够更有效地利用形式逻辑规则来约束推理过程，从而提高推理的准确性和可靠性。此外，LogiCAM的模块化设计使得其易于扩展和定制，可以适应不同的应用场景和逻辑规则。

关键设计：LogiCAM的关键设计包括：1) 使用预训练的视觉语言模型（如GPT-4.1）作为基础编码器。2) 设计了一种新的逻辑规则解析方法，可以将形式逻辑规则转化为可执行的计算图。3) 采用Chain-of-Thought (CoT) prompting策略引导模型进行逐步推理。4) 使用一种基于规则的验证方法来验证推理结果的正确性。论文没有详细说明损失函数和网络结构等技术细节，可能使用了标准的交叉熵损失函数和Transformer网络结构。

📊 实验亮点

实验结果表明，LogiCAM框架显著提升了GPT-4.1在MuSLR基准上的性能，CoT性能提升了14.13%。尤其是在复杂逻辑推理（如一阶逻辑）中，LogiCAM的提升更为显著。错误分析表明，大约70%的失败源于模态之间的逻辑不对齐，这为未来的研究提供了重要的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、医疗诊断、智能问答等领域。在自动驾驶中，可以利用多模态信息（如图像、激光雷达数据）和逻辑规则进行场景理解和决策。在医疗诊断中，可以结合医学影像和病历信息进行疾病诊断和治疗方案制定。该研究有助于提高人工智能系统的可靠性和安全性，具有重要的实际价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Multimodal symbolic logical reasoning, which aims to deduce new facts from multimodal input via formal logic, is critical in high-stakes applications such as autonomous driving and medical diagnosis, as its rigorous, deterministic reasoning helps prevent serious consequences. To evaluate such capabilities of current state-of-the-art vision language models (VLMs), we introduce the first benchmark MuSLR for multimodal symbolic logical reasoning grounded in formal logical rules. MuSLR comprises 1,093 instances across 7 domains, including 35 atomic symbolic logic and 976 logical combinations, with reasoning depths ranging from 2 to 9. We evaluate 7 state-of-the-art VLMs on MuSLR and find that they all struggle with multimodal symbolic reasoning, with the best model, GPT-4.1, achieving only 46.8%. Thus, we propose LogiCAM, a modular framework that applies formal logical rules to multimodal inputs, boosting GPT-4.1's Chain-of-Thought performance by 14.13%, and delivering even larger gains on complex logics such as first-order logic. We also conduct a comprehensive error analysis, showing that around 70% of failures stem from logical misalignment between modalities, offering key insights to guide future improvements. All data and code are publicly available at https://llm-symbol.github.io/MuSLR.