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视觉 CoT：在多模态语言模型中释放连续思维推理
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- AI系统的目标是实现复杂的多模态推理。
- 大型语言模型通过思维链在语言模态上取得了多步推理进展。
- 多模态推理面临劳动密集型注释需求和灵活性、泛化性、可解释性限制。
- 研究提出两个关键见解：保持批判性思维和让每个人发挥各自的作用。
- 提出DDCoT提示，通过负空间提示保持临界态度。
- DDCoT将推理责任划分为推理和识别，整合视觉模型的视觉识别能力。
- 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。
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