論文の概要: Unlocking Cognitive Capabilities and Analyzing the Perception-Logic Trade-off
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23730v1
- Date: Fri, 27 Feb 2026 06:56:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-02 19:48:24.28747
- Title: Unlocking Cognitive Capabilities and Analyzing the Perception-Logic Trade-off
- Title（参考訳）: 認知能力のアンロックと知覚論理的トレードオフの分析
- Abstract要約: パーセプションとReasoning機能を統合したプログレッシブトレーニングパイプラインを提案する。
長文音声におけるテンポラルドリフトを同定し、拡張推論により音響タイムスタンプからモデルを非同期化する。
本報告では、アーキテクチャ、データ効率のトレーニングレシピ、頑健な認識と構造化推論のトレードオフの診断分析について詳述する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.48293757752123
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements in Multimodal Large Language Models (MLLMs) pursue omni-perception capabilities, yet integrating robust sensory grounding with complex reasoning remains a challenge, particularly for underrepresented regions. In this report, we introduce the research preview of MERaLiON2-Omni (Alpha), a 10B-parameter multilingual omni-perception tailored for Southeast Asia (SEA). We present a progressive training pipeline that explicitly decouples and then integrates "System 1" (Perception) and "System 2" (Reasoning) capabilities. First, we establish a robust Perception Backbone by aligning region-specific audio-visual cues (e.g., Singlish code-switching, local cultural landmarks) with a multilingual LLM through orthogonal modality adaptation. Second, to inject cognitive capabilities without large-scale supervision, we propose a cost-effective Generate-Judge-Refine pipeline. By utilizing a Super-LLM to filter hallucinations and resolve conflicts via a consensus mechanism, we synthesize high-quality silver data that transfers textual Chain-of-Thought reasoning to multimodal scenarios. Comprehensive evaluation on our newly introduced SEA-Omni Benchmark Suite reveals an Efficiency-Stability Paradox: while reasoning acts as a non-linear amplifier for abstract tasks (boosting mathematical and instruction-following performance significantly), it introduces instability in low-level sensory processing. Specifically, we identify Temporal Drift in long-context audio, where extended reasoning desynchronizes the model from acoustic timestamps, and Visual Over-interpretation, where logic overrides pixel-level reality. This report details the architecture, the data-efficient training recipe, and a diagnostic analysis of the trade-offs between robust perception and structured reasoning.
- Abstract（参考訳）: 近年のMLLM(Multimodal Large Language Models)の進歩は、Omni知覚能力を追求しているが、複雑な推論に頑健な感覚基盤を組み込むことは、特に未表現領域において課題である。
本報告では,東南アジア(SEA)向けに開発された10Bパラメトリック・マルチリンガル・オムニ・パーセプションであるMERaLiON2-Omni (Alpha)の研究プレビューを紹介する。
私たちは、明示的に分離し、"System 1"(知覚)と"System 2"(推論)機能を統合した、プログレッシブなトレーニングパイプラインを提示します。
まず,地域固有の音声-視覚的手がかり(例えば,Singlishのコードスイッチング,地域文化のランドマーク)を,直交モーダル適応による多言語LLMに整列させることにより,堅牢な知覚バックボーンを確立する。
第2に,大規模監視なしに認知能力を注入するために,コスト効率の高いジェネレート・ジャッジ・リファインパイプラインを提案する。
スーパーLLMを用いて幻覚をフィルタリングし、コンセンサス機構を介して紛争を解決することにより、テキストの連鎖推論をマルチモーダルシナリオに転送する高品質な銀データを合成する。
提案するSEA-Omni Benchmark Suiteの総合評価では,非線形アンプとして機能し(数学的および命令追従性能を著しく向上させる)ながら,低レベル感覚処理における不安定性を導入している。
具体的には、拡張推論が音響タイムスタンプからモデルを非同期化するロングコンテキストオーディオと、論理がピクセルレベルの現実をオーバーライドするVisual Over-prepretationにおいて、テンポラルドリフトを識別する。
本報告では、アーキテクチャ、データ効率のトレーニングレシピ、頑健な認識と構造化推論のトレードオフの診断分析について詳述する。
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