MME团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 逻辑推理是人类智能的核心能力，也是多模态大语言模型 (MLLMs) 的关键能力。随着DeepSeek-R1等具备强大推理能力的LLM的出现，研 究人员开始探索如何将推理能力引入多模态大模型(MLLMs)。 然而，现有的benchmark大多缺乏对逻辑推理类型的明确分类，以及对逻辑推理的理解不够清晰，常将感知能力或知识广度与推理能力混 淆。 在此背景下，复旦大学及香港中文大学MMLab联合上海人工智能实验室等多家单位，提出了MME-Reasoning，旨在全面的评估多模态大模 型的推理能力。 结果显示，最优模型得分仅60%左右。 MME-Reasoning：全面评估多模态推理能力 根据Charles Sanders Peirce的分类标准，推理分为三类：演绎推理 (Deductive)、归纳推理 (Inductive) 以及溯因推理 (Abductive)。 MME-Reasoning以此分类作为标准来全面的测评多模态大模型的推理能力。 演绎推理 (Deductive reasoning) 使用规则和前提来推导出结论。 归纳推理 (Inductive reas ...

当前大模型研究正逐步从依赖扩展定律（Scaling Law）的预训练，转向聚焦推理能力的后训练。鉴于符号逻辑推理的有效性与普遍性， 提升大模型的逻辑推理能 力 成为解决幻觉问题的关键途径。 为推进大语言模型的逻辑推理能力研究，来自 北大、清华、阿姆斯特丹大学（UvA）、卡内基梅隆大学（CMU）、MBZUAI 等 5 所高校 的研究人员全面调研了 该领域最前沿的研究方法和评测基准，联合发布了调研综述《Empowering LLMs with Logical Reasoning: A Comprehensive Survey》，针对两个关键科学问题 —— 逻辑问答和逻辑一致性 ，对现有方法进行归纳整理并探讨了未来研究方向。 该综述论文已被 IJCAI 2025 Survey Track 接收，并且作者团队将于 IJCAI 2025 现场围绕同一主题进行 Tutorial 演讲，全面探讨该研究领域的挑战、方法与机遇。 论文标题：Empowering LLMs with Logical Reasoning: A Comprehensive Survey 论文链接：https://arxiv.org/abs/2502. ...

选自 Ahead of AI 作者：Sebastian Raschka 机器之心编译 推理模型发展正盛，著名 AI 技术博主 Sebastian Raschka 也正在写一本关于推理模型工作方式的新书《 Reasoning From Scratch 》。在此之前，他已经出版了多本 AI 领域的著名书籍，包括《Build a Large Language Model (From Scratch)》、《Machine Learning Q and AI》、《Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn》。 近日，他在自己的博客上放出了这本书的第一章，为 LLM 领域的推理进行了入门级的介绍，同时还概述了推断时间扩展和强化学习等技术方法。 机器之心编译了这本书的第一章，以飨读者。 原文地址：https://magazine.sebastianraschka.com/p/first-look-at-reasoning-from-scratch （注：为了行文清晰，本文会将 inference 译为「推断」，将 reasoning 译为「推理」；其中 inference ...