MCoT团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 多模态思维链 （MCoT） 系统综述来了！ 不仅阐释了与该领域相关的基本概念和定义，还包括详细的分类法、对不同应用中现有方法的分析、对当前挑战的洞察以及促进多模态推理发 展的未来研究方向。 当下，传统思维链 （CoT） 已经让AI在文字推理上变得更聪明，比如一步步推导数学题的答案。但现实世界远比单一文字复杂得多——我们 看图说话、听声辨情、摸物识形。 MCoT的出现就像给AI装上了"多感官大脑"，它 能同时处理图像、视频、音频、3D模型、表格等多种信息 。比如，输入一张CT影像和患者的 病史，AI就能输出诊断报告，还能标注出病灶位置。 这种跨越模态的推理能力，让AI更接近人类的思考方式。 然而，尽管取得了这些进展，该领域仍缺乏全面综述。为了填补这一空白，来自新加坡国立大学、香港中文大学、新加坡南洋理工大学、罗切 斯特大学的研究人员联合完成这项新工作。 以下是更多细节。 MCoT核心方法论 多模态思维链 （MCoT） 的成功依赖于其系统化的方法论体系，以下是对其六大技术支柱的重新表述与润色，旨在提升学术表达的精确性与 流畅性： 1、推理构建视角 基于提示 （ ...