视觉 CoT：在多模态语言模型中释放连续思维推理

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

该论文提出了 Visual CoT，一种利用多模态大型语言模型（MLLMs）的推理能力的新型流程，通过结合可解释性认知链条（CoT）推理来处理复杂的视觉输入，并提供可解释的思路。我们收集并引入了 Visual CoT 数据集，该数据集包含 373k 个问题 - 答案对，通过中间边界框突出显示回答问题所必要的关键区域，能够评估在需要特定局部区域识别的场景中的 MLLMs...

AI系统通过思维链在语言模态上实现多步推理进展。研究提出两个关键见解，并通过DDCoT在多模态推理中保持临界态度。DDCoT生成的解释提升了语言模型的推理能力，展示了泛化性和可解释性。

AI系统 DDCoT 多步推理 思维链 泛化性 语言模型
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