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。
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。
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。