Unified Multimodal Uncertain Inference
作者: Dengjia Zhang, Alexander Martin, William Jurayj, Kenton Murray, Benjamin Van Durme, Reno Kriz
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2026-04-09
💡 一句话要点
提出统一多模态不确定性推理框架UMUI，解决跨模态概率校准推理难题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态推理 不确定性估计 概率校准 跨模态学习 自洽学习
📋 核心要点
- 现有方法在多模态不确定性推理方面存在局限性，尤其缺乏跨模态的细粒度概率推理框架。
- 论文提出CLUE方法，结合自洽教师校准和分布置信度探测，生成校准的多模态预测。
- 实验结果表明，提出的30亿参数模型在多模态任务上性能优于或等同于高达320亿参数的基线模型。
📝 摘要（中文）
本文提出了统一多模态不确定性推理(UMUI)任务，该任务涵盖文本、音频和视频，要求模型在任何模态或组合的条件下，生成假设的校准概率估计。虽然不确定性推理已在文本中得到探索，但扩展到其他模态仅限于单模态二元蕴含判断，缺乏在其他模态中进行细粒度概率推理的框架。为了解决这个问题，我们构建了一个人工标注的评估集，其中包含音频、视觉和视听设置中的标量概率判断，并评估了现有的文本和音频基准。我们引入了CLUE（校准潜在不确定性估计），它结合了自洽教师校准和基于分布的置信度探测，以产生校准的预测。实验表明，我们提出的30亿参数模型在所有模态上都达到了与高达320亿参数的基线模型相当或更强的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态不确定性推理问题，即如何让模型在给定文本、音频、视频等多种模态信息的前提下，对某个假设的真假程度给出准确的概率估计。现有方法主要集中在单模态二元蕴含判断，缺乏跨模态的细粒度概率推理能力，无法有效处理真实世界中复杂的多模态推理场景。
核心思路：论文的核心思路是利用自洽教师校准和分布置信度探测来提升模型预测概率的校准性。通过让模型学习预测自身预测的不确定性，并利用教师模型进行校准，从而使模型输出的概率更接近真实概率。同时，利用基于分布的置信度探测方法，进一步提升模型对预测结果的置信度评估能力。
技术框架：UMUI框架包含以下主要模块：1) 多模态编码器：用于将文本、音频和视频等不同模态的信息编码成统一的向量表示。2) 预测模块：基于编码后的向量表示，预测假设的概率。3) 自洽教师校准模块：利用教师模型对学生模型的预测结果进行校准，提升预测概率的准确性。4) 分布置信度探测模块：评估模型对预测结果的置信度，并用于调整预测概率。
关键创新：论文的关键创新在于提出了CLUE方法，该方法结合了自洽教师校准和分布置信度探测，能够有效提升多模态不确定性推理的性能。与现有方法相比，CLUE方法能够更好地处理跨模态的依赖关系，并生成更准确的概率估计。
关键设计：在自洽教师校准模块中，论文使用KL散度作为损失函数，鼓励学生模型的预测结果接近教师模型的预测结果。在分布置信度探测模块中，论文使用高斯分布来建模预测结果的不确定性，并利用最大似然估计来学习高斯分布的参数。具体的网络结构和参数设置未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的CLUE方法在多模态不确定性推理任务上取得了显著的性能提升。具体而言，使用30亿参数的CLUE模型在所有模态上都达到了与高达320亿参数的基线模型相当或更强的性能，表明该方法具有很高的效率和有效性。具体的性能指标和提升幅度未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能客服、视频内容理解、医疗诊断等领域。例如，在智能客服中，可以根据用户的语音和文本信息，判断用户意图的概率，从而提供更准确的服务。在视频内容理解中，可以结合视频、音频和文本信息，判断视频事件发生的概率，从而实现更智能的视频分析。在医疗诊断中，可以结合患者的病历、影像和生理数据，判断患者患病的概率，辅助医生进行诊断。
📄 摘要（原文）
We introduce Unified Multimodal Uncertain Inference (UMUI), a multimodal inference task spanning text, audio, and video, where models must produce calibrated probability estimates of hypotheses conditioned on a premise in any modality or combination. While uncertain inference has been explored in text, extension to other modalities has been limited to single-modality binary entailment judgments, leaving no framework for fine-grained probabilistic reasoning in or across other modalities. To address this, we curate a human-annotated evaluation set with scalar probability judgments across audio, visual, and audiovisual settings, and additionally evaluate on existing text and audio benchmarks. We introduce CLUE (Calibrated Latent Uncertainty Estimation), which combines self-consistent teacher calibration and distribution-based confidence probing to produce calibrated predictions. We demonstrate that our 3B-parameter model achieves equivalent or stronger performance than baselines up to 32B parameters across all modalities.