该研究提出了一种多模态-CoT框架，结合语言与视觉信息，显著提高了答案推断的准确性，超越了GPT-3.5和人类表现。通过链式思维和视觉问答技术，增强了深度学习模型的推理能力，并提出了Visual CoT数据集，以促进相关研究的发展。

该研究提出了一种多模态推理框架，结合语言与视觉信息，显著提高推理准确性。通过DDCoT和VCoT方法，改善了多模态推理的复杂性和可解释性，超越了现有模型的表现。此外，研究探讨了大型多模态模型在处理多个图像输入时的能力，并提出了对比思维链方法以增强理解。