本研究提出了一种多模态知识库框架，旨在通过大规模知识库回答视觉查询。介绍了“MultiModalQA”数据集和新框架，强调多模态推理的重要性。研究评估了大型语言模型在表格数据解释中的能力，并提出了视觉语言知识对齐的方法，显著提升了模型在知识型视觉问题回答上的性能。此外，开发了TabPedia和Table-LLaVA模型，推动了视觉表格理解的进展。