大型多模态推理模型技术演进综述：从模块化架构到原生推理能力的综合分析

该研究对大型多模态推理模型（Large Multimodal Reasoning Models, LMRMs）的技术发展进行了系统性梳理与分析。研究综述了该领域从早期模块化、感知驱动架构向统一、语言中心框架的演变历程，并提出了原生大型多模态推理模型（Native LMRMs, N-LMRMs）的前沿概念。论文构建了结构化的多模态推理发展路线图，精确划分了三个技术演进阶段及一个前瞻性技术范式。同时，论文深入探讨了当前关键技术挑战、评估数据集和基准方法，为理解多模态推理模型的现状与未来发展路径提供了理论框架，这对于构建能在复杂、动态环境中稳健运行的人工智能系统具有重要指导意义。

大型多模态推理模型（LMRMs）的技术基础

推理能力构成了智能系统的核心基础，它决定了系统进行决策、推导结论以及跨领域知识泛化的能力。在当代人工智能发展进程中，随着计算系统日益需要在开放、不确定且多模态的环境中运行，推理能力对于实现系统稳健性和自适应性变得愈发关键。这种适应复杂环境的需求使得推理能力成为连接基础感知与实际可操作智能之间的关键桥梁。缺乏高级推理能力的多模态系统在实际应用场景中往往表现出脆弱性和功能局限性。

大型多模态推理模型（Large Multimodal Reasoning Models）作为具有前景的技术范式应运而生，它通过集成文本、图像、音频和视频等多种信息模态，支持系统执行复杂的推理任务。LMRMs的核心技术目标是实现全面的多模态感知、精确的语义理解和深层次的逻辑推理。随着研究深入，多模态推理领域已经从早期的模块化、感知驱动的流水线架构迅速发展为统一的、以语言为中心的框架结构，从而提供了更为连贯的跨模态理解能力。这一技术演进反映了人工智能系统在处理复杂信息时的范式转变。

该研究对多模态推理研究领域进行了全面而结构化的技术回顾，其组织框架围绕一个反映领域设计理念和新兴能力的四阶段发展路线图展开。这项研究综述涵盖了超过40篇相关学术文献，深入分析了当前模型中存在的关键推理局限性，并提出了一个多阶段的技术发展路线图。这表明，LMRMs的发展不仅仅是扩展处理数据类型的能力，更是向实现更接近人类的灵活思维和通用智能迈进的过程。

图1提供了LMRMs架构的高层次概念图示，展现了不同模态信息如何被整合和处理以实现复杂推理的技术流程。对于LMRMs这一复杂技术主题，此基础图表帮助读者建立直观理解，清晰展示了感知、推理、思考和规划等关键技术组件之间的功能关联，与研究标题所暗示的技术主题相呼应。这种视觉化表达有效提升了读者对后续技术讨论的理解深度和内容记忆效率。

多模态推理范式的技术演变分析

多模态推理研究领域已经经历了快速发展，从早期以模块化、感知驱动的流水线架构，逐步转向统一的、以语言为中心的框架结构，从而实现了更为连贯的跨模态理解能力。早期研究工作主要依赖于隐式嵌入在特定任务模块中的推理机制。这种技术路径的转变表明，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为多模态智能系统的核心协调器或"计算中枢"。与为每种模态和推理步骤设置独立模块的方法不同，LLMs为整合多样化信息输入和执行复杂推理过程提供了连贯、灵活的计算骨干。

尽管技术进展迅速，多模态推理能力仍然是大型多模态模型的核心技术瓶颈。在实现全模态泛化、深度推理和智能体行为等方面，研究领域仍面临重大挑战。该综述旨在对这些关键推理局限性进行系统性的背景分析与技术探讨。以语言为中心的架构框架的兴起，意味着LLMs技术的进步可以直接转化为多模态推理能力的提升。这进一步表明，通用人工智能的技术路径可能很大程度上依赖于语言作为理解和交互的通用接口，即使是处理非语言模态信息时也是如此。因此，当前的技术挑战在于如何有效地将其他模态信息"转译"为语言可处理的形式，反之亦然，以及如何实现超越语言处理瓶颈的真正"原生"多模态推理能力。

多模态推理模型技术路线图：分阶段发展分析

该综述围绕一个结构化的发展路线图组织多模态推理研究，该路线图精确反映了领域内不断演进的设计理念和新兴技术能力。虽然摘要部分提及"四阶段发展路线图"，但论文的详细结构呈现了三个清晰界定的技术阶段，而第4节（"迈向原生多模态推理模型"）则作为概念上的"第四阶段"或未来技术方向进行阐述。这种精细的结构划分强调了N-LMRM范式作为一种独特的前瞻性技术演进，而非简单的渐进式发展步骤。

图2清晰地组织了"三个技术阶段"的演进过程。它直观呈现了从模块化推理到以语言为中心的短推理，再到以语言为中心的长期推理的技术进展，并展示了每个阶段的关键特征和代表性模型。对于一篇提出技术发展轨迹的综述来说，路线图图表是最为关键的视觉元素，它提供了对论文主要组织原则的简明扼要的总结。对读者而言，该图表作为导航工具，使其能够快速掌握历史发展进程以及作者用于分类大量研究的概念框架，从而使每个阶段的详细技术描述更易于理解和情境化。

阶段1：感知驱动的模块化推理技术

此阶段回顾了基于特定任务模块的早期技术工作，其中推理机制隐式嵌入在表示、对齐和融合的各个处理阶段。这些模型通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs），特别是长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）网络架构。通过将推理过程分解为独立的功能组件，此阶段解决了多模态数据有限和神经网络架构不成熟等早期技术挑战。最近的技术进展包括基于Transformer架构的视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs），如CLIP等代表性系统。

阶段2：以语言为中心的短推理技术（系统-1）

此阶段标志着向利用多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）的端到端、以语言为中心的架构框架的重大技术转变。思维链（Chain of Thought, CoT）推理技术的出现在此阶段具有关键意义，它将隐式推理转化为显式的中间步骤。这一技术突破使得更为丰富、结构化的推理链成为可能。

• 基于提示的多模态思维链技术（MCoT）： 通过提示工程对多模态思维链（Multimodal Chain of Thought, MCoT）进行精细调整。
• 结构化推理技术： 专注于将显式结构引入推理过程的方法学。- 原理构建技术： 研究如何学习生成原子推理步骤。典型例如，多模态CoT（将原理生成与答案预测解耦的技术方法）和G-CoT（将推理原理与视觉和历史驱动信号关联的技术框架）。- 定义推理过程： 将结构化文本推理方案应用于多模态技术环境，例如，将任务分解为感知和决策阶段（Cantor技术框架），或图像概览、粗略定位和细粒度观察阶段（TextCoT方法）。- 多模态特定结构化推理： 结合模态感知约束的技术方法，如基于区域的接地（CoS、TextCoT）、文本引导的语义丰富化（Shikra、TextCoT）和问题分解技术（DDCoT、AVQA-CoT）。
• 外部增强推理技术： 利用外部技术资源增强推理能力的方法。- 搜索算法增强MCoT的技术途径。- 文本工具集成技术。- 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术。- 多模态工具集成方法。

阶段3：以语言为中心的长期推理技术（系统-2思考与规划）

此阶段解决了对更复杂、长周期推理能力的技术需求，超越了短期、单步推断的局限。它采用强化学习增强的多模态推理技术，结合智能体数据处理、迭代反馈机制和长周期优化目标。

• 跨模态推理技术： 综合利用视觉、听觉和语言信号作为联合推理基质的技术方法。- 外部工具集成技术。- 外部算法整合方法。- 模型内在推理能力。
• 多模态-O1技术框架。
• 多模态-R1技术实现： 如DeepSeek-R1等代表性系统。

从阶段1的"隐式嵌入"推理技术，到阶段2引入"多模态思维链（MCoT）"和"结构化推理"方法，再到阶段3关注"长周期优化目标"和"跨模态推理链"，整个领域呈现出清晰的技术进展轨迹。这种发展路径展示了从黑盒式隐式推理向透明、显式和结构化推理的技术演进过程。思维链和结构化推理方法（阶段2）的技术发展，直接应对了隐式推理的局限性，旨在提高系统可解释性、可调试性以及处理复杂多步骤问题的能力。这些技术能力的提升进而使得阶段3能够处理"长周期"任务，因为复杂问题通常需要一系列明确的推理步骤。这种技术趋势反映了人工智能研究领域不仅关注"获得"正确答案，还日益重视答案"如何"得出的过程。这指向了更稳健、可解释和可控制的人工智能系统，这对于关键应用的实际部署至关重要。能够清晰阐明推理步骤的技术也有助于系统学习和持续改进。

迈向原生多模态推理模型（N-LMRMs）的技术路径

该节深入探讨了原生大型多模态推理模型（Native Large Multimodal Reasoning Models, N-LMRMs）的技术发展方向，其目标是支持在复杂现实环境中可扩展、智能体化和自适应的推理与规划能力。这一技术范式提出，推理能力应当从全模态感知和交互中原生涌现，而非作为语言模型的"事后"附加功能。这种区分具有深远意义，它预示着一种根本性的架构和哲学转变，即不再以LLM为中心构建多模态模型（其中其他模态信息经处理后输入语言模型进行推理），而是实现真正集成、整体化的理解能力，使推理成为多模态处理本身的内在属性，而非附加功能。这标志着向更具生物学合理性或真正"通用"的人工智能技术进步。

N-LMRMs的技术构想包含两项关键的变革性能力：

• 多模态智能体推理技术： 能够与复杂环境进行主动的、目标驱动的交互，包括长周期规划和动态适应能力。这直接解决了前文提及的智能体行为技术挑战。
• 全模态理解与生成推理技术： 利用统一的表示空间实现平滑的跨模态合成与分析能力。这一技术旨在克服全模态泛化方面的现有局限。

初步研究工作，包括使用OpenAI O3和O4-mini进行的实验分析，为具有挑战性的基准测试提供了实证洞见。这一技术愿景致力于解决当前MLLMs的核心局限性，特别是在"全模态泛化、推理深度和智能体行为"等方面。如果推理能力能够实现原生集成，它可能导致更高效、更稳健、更可扩展的系统，这些系统能够在复杂、动态的环境中更无缝地学习和适应。这也为统一表示和交错推理开辟了新的研究路径。

LMRMs的数据集与基准评估体系

该综述系统重组了现有的多模态理解和推理数据集与基准测试（更新至2024年4月），明确界定了它们的类别和评估维度。这种广泛而精确的分类表明，该技术领域正趋于成熟，并充分认识到多模态智能的多维特性。仅在简单的感知或生成任务上评估模型已不足以满足当前需求；研究重点已转向复杂推理能力和在多样化环境中的智能体行为评估。评估方法的多元化表明，传统指标已无法充分评估真正的多模态推理能力，需要更为精细的方法，如LLM/MLLM评分技术和智能体评估方法。

表1：多模态数据集和基准分类体系

展示了多模态数据集和基准的全面分类体系。这种全面的基准测试框架对于推动技术进步至关重要。它凸显了研究社区对严谨、标准化评估的承诺，这对于比较不同模型性能、识别技术短板以及引导未来研究朝向更强大、更稳健的LMRMs发展具有决定性意义。对"智能体评估"方法的特别强调指向了未来发展方向，届时人工智能系统将不仅基于静态任务表现进行评估，还将根据其在复杂环境中动态交互和适应的能力进行综合评判。

总结

大型多模态推理模型（LMRMs）的技术演进历程，从初期的模块化、感知驱动系统，发展到统一的、以语言为中心的框架，并最终提出原生大型多模态推理模型（N-LMRMs）的前沿概念，清晰展示了人工智能领域迭代进步的技术本质。这种通过阶段性发展路线图所呈现的技术演进，突出显示了人工智能研究的迭代特性，其中对早期技术局限性（如隐式推理）的解决方案，催生了新的技术范式（如显式思维链），进而实现了更宏大的技术目标（如长周期规划）。

尽管取得了显著技术进展，LMRMs领域仍面临多项重大挑战，包括全模态泛化能力、推理深度以及智能体行为实现等方面的技术难题。这些挑战构成了当前研究的技术前沿。

未来研究方向明确指向N-LMRMs技术路径，这是一种前瞻性范式，旨在实现可扩展、智能体化和自适应的推理能力。在技术展望方面，统一表示和跨模态融合（例如，通过混合专家架构）、交错多模态长思维链（将传统思维链扩展到跨多种模态的交错推理过程）、从世界经验中学习和演进以及数据合成等技术方向，都是推动N-LMRMs发展的关键研究领域。对"智能体行为"和"规划"技术能力的强调，预示着人工智能系统将能够主动地与动态现实环境进行交互和适应，超越被动理解或生成的功能局限。这表明LMRMs的最终技术目标不仅是理解和生成多模态内容，而是在复杂环境中实现智能决策和交互能力。如该综述所展望的，人工智能的技术未来与能够跨所有模态进行复杂决策和交互的自主推理智能体的发展密切相关。这对机器人学、人机交互和通用人工智能等技术领域具有深远影响。

这篇综述阐明了LMRMs领域的当前技术状态，并为下一代多模态推理系统的设计提供理论依据和技术指导。通过系统解决现有技术挑战并探索新兴技术范式，研究社区将能够推动人工智能系统实现更深层次的理解能力、更强大的推理功能和更广泛的实际应用价值。

论文地址：

https://avoid.overfit.cn/post/5ce6571a961948da8df91684c4e763e1