本研究提出YingSound模型，解决产品视频生成音效时标记数据不足的问题。该模型通过条件流匹配变换器实现音频与视觉的语义对齐，并引入多模态思维链方法，实验结果表明其能有效生成高质量的同步音效。

该文综述多模态大模型在视觉问答与推理中的进展，指出融合文本与视觉信息可提升图推理、数学推理和代码生成表现；多模态思维链、知识型视觉问答、多智能体协作及预测推理基准等方法显著提高准确性与可解释性，部分任务超过人类水平。

该文综述多模态思维链推理研究，提出多模态CoT框架，结合语言与视觉生成理由，在ScienceQA上准确率达91.68%，超过GPT-3.5及人类表现；KD-CoT利用外部知识校验推理以缓解幻觉；IRCoT通过交替检索与CoT提升多跳问答；ChatCoT为聊天模型提供工具辅助推理；Sci-CoT以知识蒸馏使小模型超越大模型。