論文の概要: Multimodal Chain-of-Thought Reasoning: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12605v2
• Date: Sun, 23 Mar 2025 13:47:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:29:33.388887
• Title: Multimodal Chain-of-Thought Reasoning: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: マルチモーダル・チェーン・オブ・サート・推論:包括的調査
• Authors: Yaoting Wang, Shengqiong Wu, Yuecheng Zhang, Shuicheng Yan, Ziwei Liu, Jiebo Luo, Hao Fei,
• Abstract要約: マルチモーダルCoT (MCoT) 推論は近年大きな研究の注目を集めている。 既存のMCoT研究は、画像、ビデオ、音声、オーディオ、3D、構造化データの課題に対処する様々な手法を設計している。 我々はMCoT推論に関する最初の体系的な調査を行い、関連する基礎概念と定義を解明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 124.23247710880008
• License:
• Abstract: By extending the advantage of chain-of-thought (CoT) reasoning in human-like step-by-step processes to multimodal contexts, multimodal CoT (MCoT) reasoning has recently garnered significant research attention, especially in the integration with multimodal large language models (MLLMs). Existing MCoT studies design various methodologies and innovative reasoning paradigms to address the unique challenges of image, video, speech, audio, 3D, and structured data across different modalities, achieving extensive success in applications such as robotics, healthcare, autonomous driving, and multimodal generation. However, MCoT still presents distinct challenges and opportunities that require further focus to ensure consistent thriving in this field, where, unfortunately, an up-to-date review of this domain is lacking. To bridge this gap, we present the first systematic survey of MCoT reasoning, elucidating the relevant foundational concepts and definitions. We offer a comprehensive taxonomy and an in-depth analysis of current methodologies from diverse perspectives across various application scenarios. Furthermore, we provide insights into existing challenges and future research directions, aiming to foster innovation toward multimodal AGI.
• Abstract（参考訳）: ヒューマンライクなステップバイステッププロセスにおけるチェーン・オブ・思想(CoT)推論の利点をマルチモーダルな文脈に拡張することで、マルチモーダルなCoT推論(MCoT)は近年、特にマルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)との統合において重要な研究の注目を集めている。 既存のMCoT研究は、画像、ビデオ、音声、オーディオ、3D、構造化されたデータの様々な課題に対処するために、様々な方法論と革新的な推論パラダイムを設計し、ロボット工学、ヘルスケア、自律運転、マルチモーダル生成などの応用において大きな成功を収めた。 しかし、MCoTは、この分野における一貫した繁栄を保証するためにさらに焦点を絞る、明確な課題と機会を示しており、残念ながら、この領域の最新のレビューは欠落している。 このギャップを埋めるために、我々はMCoT推論に関する最初の体系的な調査を行い、関連する基礎概念と定義を解明する。 さまざまなアプリケーションシナリオのさまざまな観点から、包括的な分類学と、現在の方法論の詳細な分析を提供しています。 さらに、我々は、マルチモーダルAGIに向けたイノベーションを促進することを目的として、既存の課題と今後の研究方向性に関する洞察を提供する。

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