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Einblick - マルチモーダル推論
視覚と知識の分離によるマルチモーダルな先読み推論：ProReason
大規模視覚言語モデル（LVLM）の視覚的推論能力を向上させるために、視覚情報抽出とテキストベースの推論を分離した新しいフレームワーク「ProReason」が提案されている。
ロバストなマルチモーダル推論へのモデル選択を通じて
M3フレームワークは、マルチモーダルエージェントのロバスト性を向上させるために、サブタスク依存性を統合的に扱う新しいアプローチです。
グラフのための設計論争：多様な推論に関するブループリントディベート
既存の議論スキームの課題を解決するために、Blueprint Debate on Graph（BDoG）が提案されている。
大規模言語モデルのためのリトリーバル拡張マルチモーダル思考連鎖推論
大規模言語モデルの複雑な推論タスクにおけるChain of Thoughtアプローチの重要性と、新しいリトリーバルメカニズムを使用したアプローチがパフォーマンスを向上させること。
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